Mã hoá Biến quan sát Nguồn gốc thang đo
LMX1 Tôi xem cấp trên như một người bạn
Liden và Maslyn phát triển năm 1998 LMX2 Tôi rất vui khi được làm việc cùng cấp trên
LMX3 Cấp trên sẽ bảo vệ tôi trước những người khác trong tổ chức nếu tơi vơ tình mắc phải sai lầm LMX4 Tôi sẵn sàng nỗ lực nhiều hơn để tăng thêm lợi ích
cho nhóm làm việc của tơi.
LMX5 Tôi tôn trọng kiến thức và năng lực của cấp trên trong công việc
31
3.3.4. Thang đo sự hài lịng cơng việc
Theo Robbins (2003) cho thấy sự hài lịng cơng việc là thái độ chung của một cá nhân đối với cơng việc của mình. Thang đo sự hài lịng cơng việc có nguồn gốc từ và được đo lường bằng 4 biến quan sát mã hoá từ JS1 đến JS4 trong bảng 3.3.
Bảng 3.3: Thang đo sự hài lòng cơng việc.
Mã hố Biến quan sát Nguồn gốc thang đo
JS1 Tôi thực sự thấy thích thú cơng việc của mình
Thompson & Phua (2012).
JS2
Hầu như mỗi ngày tôi đều say mê với cơng việc của mình
JS3 Tôi cảm thấy hài lịng với cơng việc của tơi
JS4 Tơi thích làm việc ở chỗ làm hiện tại của tôi Cammann,
Fichman, Jenkins, & Klesh, 1983; Rich, 1997
3.3.5. Thang đo ý định nghỉ việc
Thang đo ý định nghỉ việc có nguồn gốc từ Cummins năm 1989. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện thảo luận nhóm và chọn ra 5 biến quan sát phù hợp với tình hình của các cơ sở y tế hiện nay và được mã hoá từ TI1 đến TI5 trong bảng 3.4.
Bảng 3.4: Thang đo ý định rời khỏi tổ chức
Mã hoá Biến quan sát Nguồn gốc thang đo
TI1 Tôi thường xuyên nghĩ về việc rời bỏ nơi làm việc hiện tại
Cummins năm 1989 TI2 Tôi thường xuyên nghĩ về việc thay đổi công việc
hiện tại.
TI3 Tôi sẽ rời bỏ nơi làm việc hiện tại ngay khi có cơ hội.
TI4 Tôi cảm thấy rất mệt mỏi khi làm việc tại nơi này. TI5 Tơi khơng cịn muốn tham gia các hoạt động của
32
Nhận xét: Những thang đo nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức, sự trao đổi giữa
lãnh đạo và nhân viên, sự hài lịng cơng việc cũng như ý định nghỉ việc tuy đã được phát hiện từ lâu nhưng vẫn được các tác giả kế thừa và sử dụng lại trong những nghiên cứu gần đây. Bên cạnh đó, thơng qua thảo luận nhóm, luận văn đã loại bỏ những thang đo trùng lặp, có ý nghĩa tương tự nhau hoặc khơng được nhiều người đồng tình, từ đó đưa ra thang đo chính thức cho nghiên cứu.
3.4. Nghiên cứu chính thức
Q trình xử lý dữ liệu sơ bộ đều được thực hiện trên phần mềm SPSS 20 theo các bước sau:
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Đánh giá sơ bộ nhằm tiến hành loại bỏ các biến có hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0.7. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (theo Nunnally & Burnstein năm 1994). Các thang đo được kiểm định là nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức, sự trao đổi giữa lãnh đạo và nhân viên, sự hài lịng cơng việc và ý định nghỉ việc.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm nhận diện các yếu tố thành phần. Theo Anderson & Gerbing (1988), các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại bỏ và tổng phương sai trích (variance extracted) phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
Bước 3: Loại bỏ các biến không phù hợp sau EFA và kiểm định lại độ tin cậy. 3.4.1. Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo
Phương pháp kiểm định thang đo Cronbach’s alpha
Kiểm định thang đo là kiểm định nhằm phân tích, đánh giá độ tin cậy của thang đo, với mục đích xem xét các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Hệ số tương quan biến tổng phản ánh giá trị đóng góp của các biến nhiều hay ít. Từ đó những biến khơng phù hợp trong mơ hình nghiên cứu sẽ được loại bỏ.
Theo Nunnally & Burnstein (1994), để thang đo đạt ý nghĩa thống kê cần thoả mãn các điều kiện: hệ số Cronbach’s alpha > 0.7 và hệ số tương quan
33
biến-tổng phải > 0.5, những thang đo đạt yêu cầu sẽ được chấp nhận và tiếp tục đưa vào phân tích sau đó.
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Nhận thức về sự hỗ trợ từ tổ chức (POS)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến quan sát được thể hiện trên bảng 3.5 cho thấy thành phần dự định đo lường có độ tin cậy > 0.7. Mặt khác hệ số tương quan biến-tổng trong mỗi thành phần đều cao hơn 0.5, thoả điều kiện ban đầu khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha. Điều này cho thấy rằng thang đo có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 3.5 : Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo POS.
STT Thành phần Độ tin cậy (> 0.7) Hệ số tương quan biến- tổng thấp nhất (> 0.5) Cronbach alpha nếu loại
biến
1 Nơi làm việc quan tâm đến cảm xúc của nhân viên
0.879
0.830 0.806
2 Nơi làm việc xem xét mạnh mẽ đến các mục tiêu và giá trị của nhân viên
0.746 0.842
3 Nơi làm việc rất tự hào về những thành tích của nhân viên 0.634 0.882 4 Nơi làm việc sẵn sàng hỗ trợ nhân viên 0.750 0.840
34
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự trao đổi giữa lãnh đạo và nhân viên (LMX)
Hệ số tin cậy của các biến quan sát được thể hiện ở bảng 3.6 cho thấy thành phần dự định đo lường có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7. Biến quan sát LMX5 “Nhân viên tôn trọng kiến thức và năng lực của cấp trên trong cơng việc” có hệ số tương quan biến-tổng là 0.446 < 0.5, do đó ta loại biến quan sát này khỏi thang đo và tiến hành kiểm định lại Cronbach’s alpha. Sau khi kiểm định lại, hệ số Cronbach’s alpha mới > 0.7. Mặt khác hệ số tương quan biến-tổng trong mỗi thành phần đều cao hơn 0.5, thoả điều kiện ban đầu khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha. Điều này cho thấy rằng thang đo đã có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 3.6: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo LMX
STT Thành phần Độ tin cậy (> 0.7) Hệ số tương quan biến-tổng thấp nhất (> 0.5) Cronbach alpha nếu loại biến
1 Nhân viên xem cấp trên như một người bạn
0.853
0.701 0.810
2 Nhân viên rất vui khi được làm việc cùng cấp trên
0.795 0.772
3 Cấp trên sẽ đứng ra bảo vệ nếu nhân viên vơ tình mắc phải sai lầm
0.678 0.823
4 Nhân viên tôn trọng năng lực và kiến thức của cấp trên.
0.616 0.844
35
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự hài lịng cơng việc (JS)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến quan sát được thể hiện trên bảng bên dưới cho thấy thành phần dự định đo lường có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7. Mặt khác hệ số tương quan biến-tổng trong mỗi thành phần đều cao hơn 0.5, thoả điều kiện ban đầu khi kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha. Điều này cho thấy rằng thang đo có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 3.7: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo JS.
STT Thành phần Độ tin cậy (> 0.7) Hệ số tương quan biến- tổng thấp nhất (> 0.5) Cronbach alpha nếu loại biến
1 Nhân viên thực sự thấy thích thú cơng việc của mình
0.858
0.680 0.828
2 Hầu như mỗi ngày nhân viên đều say mê với cơng việc của mình
0.747 0.803
3 Nhân viên cảm thấy hài lịng với cơng việc của họ.
0.776 0.787
4 Nhân viên thích làm việc ở chỗ làm hiện tại của họ.
0.622 0.857
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra
Kiểm định sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Ý định nghỉ việc (TI)
Thang đo Likert 5 bậc đã được sử dụng, trong đó bậc 1 là hồn tồn khơng đồng ý, và bậc 5 là hoàn toàn đồng ý. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến quan sát được thể hiện trên bảng 3.8 cho thấy, các thành phần dự định đo lường đều có độ tin cậy > 0.7. Mặt khác hệ số tương quan biến- tổng trong mỗi thành phần đều cao hơn 0.5. Điều này cho thấy rằng thang đo có ý nghĩa về mặt thống kê.
36
Bảng 3.8: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo TI.
STT Thành phần Độ tin cậy (> 0.7) Hệ số tương quan biến- tổng thấp nhất (> 0.5) Cronbach alpha nếu loại biến
1 Nhân viên thường xuyên nghĩ về việc rời bỏ nơi làm việc hiện tại
0.883
0.769 0.846
2 Nhân viên thường xuyên nghĩ về việc thay đổi công việc hiện tại.
0.799 0.839
3 Nhân viên sẽ rời bỏ nơi làm việc hiện tại ngay khi có cơ hội.
0.725 0.857
4 Nhân viên cảm thấy rất mệt mỏi khi làm việc tại nơi này
0.618 0.880
5 Nhân viên khơng cịn muốn tham gia các hoạt động của nơi làm việc hiện tại.
0.690 0.865
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra
3.3.3 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA cho các khái niệm nghiên cứu
Theo Hair & ctg (1998) thì phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn, tuy nhiên vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của các nhân tố ban đầu. Trong phân tích EFA thì chỉ số Factor Loading có ý nghĩa thực tế khi có giá trị lớn hơn 0.5. Chỉ số KMO là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phân tích nhân tố.
Các điều kiện trong phân tích nhân tố EFA: Factor Loading > 0.5
0.5 < KMO < 1 Sig. < 0.05
Phương sai trích Total Varicance Explained > 50% Eigenvalue > 1
37
Phân tích nhân tố EFA cho tất cả các khái niệm của mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu có tất cả 17 biến quan sát đủ độ tin cậy, toàn bộ 17 biến quan sát này đều được đưa vào phân tích nhân tố, kết quả được thể hiện trong bảng 3.9 sau đây:
Bảng 3.9: Kết quả phân tích nhân tố sơ bộ Yếu tố đánh giá Giá trị thu được So sánh Yếu tố đánh giá Giá trị thu được So sánh
Hệ số KMO 0.809 0.5 < 0.809 < 1
Giá trị Sig trong Kiểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 72.275% 72.275% > 50%
Giá trị Eigenvalue 1.507 1.507 > 1
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra
Thước đo KMO = 0.809 thỏa điều kiện 0.5 < KMO < 1. Kiểm định Bartlett’s Test với Sig = 0.000 < 0.05. Tổng phương sai trích có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 72.275% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Điều này cho thấy rằng 72.275% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát.
Hệ số Factor Loading >= 0.50 được dùng cho cỡ mẫu khoảng 100 -> 350, nghiên cứu này sử dụng kích thước mẫu điều tra sơ bộ 100 nhân viên.
Sau khi phân tích EFA cho 4 nhân tố, các nhân tố này được sắp xếp lại như sau: Nhân tố 1: gồm các biến quan sát TI1, TI2, TI3, TI4, TI5 được đặt tên là Ý
định nghỉ việc.
Nhân tố 2: gồm các biến quan sát POS1, POS2, POS3, POS4 được đặt tên là Nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức.
Nhân tố 3: gồm các biến quan sát LMX1, LMX2, LMX3, LMX4 được đặt tên là Sự trao đổi giữa lãnh đạo và nhân viên.
Nhân tố 4: gồm các biến quan sát JS1, JS2, JS3, JS4 được đặt tên là Sự hài lịng cơng việc
Hệ số cronbach’s alpha tổng thể của 4 nhân tố đều có giá trị > 0.7 nên các thang đo này đều đạt tiêu chuẩn và có ý nghĩa thống kê.
38 Bảng 3.10: Ma trận xoay nhân tố Factor Hệ số Cronbach’s Alpha Tên nhân tố 1 2 3 4 TI3 0.846 0.883 Ý định nghỉ việc TI2 0.838 TI1 0.809 TI5 0.747 TI4 0.578 POS1 0.884 0.818 Nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức POS2 0.820 POS4 0.812 POS3 0.774 LMX2 0.822 0.853 Sự trao đổi giữa lãnh đạo và nhân viên LMX1 0.809 LMX4 0.791 LMX3 0.783 JS1 0.873 0.858 Sự hài lịng cơng việc JS2 0.860 JS3 0.752 JS4 0.524
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra
3.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mơ hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mơ hình đo lường, bởi vì
39
chúng cùng tải lên khái niệm lý thuyết cơ sở. Trong luận văn này sẽ sử dụng các chỉ tiêu như CMIN (Chi bình phương), Chi-square/df (Chisquare điều chỉnh theo bậc tự do), các chỉ số như CFI, TLI và RMSEA. Mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường nếu thoả mãn các tiêu chí như sau:
CMIN/df < 3 (theo Carmines & McIver, 1981) P-value > 0.05
CFI, GFI > 0.90, nếu các giá trị này bằng 1, ta nói mơ hình là hoàn hảo. (theo Segar, Grover, 1993) và (Chin & Todd, 1995)
RMSEA < 0.08 (theo Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993).
Bên cạnh đó, khi thực hiện phân tích CFA, một số chỉ tiêu khác được sử dụng như: độ tin cậy tổng hợp của thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn hướng.
3.3.5. Kiểm định giá trị phân biệt trong mơ hình tới hạn
Mơ hình tới hạn là mơ hình mà trong đó các khái niệm nghiên cứu được quan hệ tự do với nhau. Kiểm định giá trị phân biệt của mơ hình tới hạn nghĩa là kiểm định hệ số tương quan xét trên tổng thể. Kiểm định giá trị phân biệt được xem là đạt yêu cầu nếu hệ số tương quan giữa các khái niệm thành phần của một khái niệm phải lớn hơn 0.9.
3.3.6. Kiểm định mơ hình bằng phương pháp Boostrap
Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị đám đơng. Kết quả ước lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến với ước lượng của tổng thể. Khoảng chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng Boostrap và ước lượng mơ hình với mẫu ban đầu càng nhỏ thì ta kết luận các ước lượng mơ hình có thể tin cậy được. Trong kiểm định mơ hình bằng Boostrap, ta cần tính tốn giá trị tới hạn CR bằng cách lấy giá trị Bias chia cho Se-Bias. Nếu C.R < 1.96 , suy ra p-value > 5%, ta kết luận độ lệch khác 0 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, và như thế ta kết luận được mơ hình ước lượng (trước khi thực hiện phương pháp kiểm định Boostrap) có thể tin cậy được. Thông thường đây là kết quả mong đợi khi phân tích SEM.
3.3.7. Phân tích cấu trúc đa nhóm
Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm là phương pháp dùng để để so sánh mơ hình nghiên cứu theo các nhóm nào đó của một biến định tính. Phân tích đa
40
nhóm được sử dụng để so sánh giữa 2 mơ hình: mơ hình khả biến và mơ hình bất biến. Nếu kiểm định Chi-square cho thấy giữa mơ hình bất biến và mơ hình khả biến khơng có sự khác biệt (P-value > 0.05) thì mơ hình bất biến sẽ được chọn. Ngược lại, mơ hình khả biến sẽ được chọn nếu sự khác biệt Chi-square là có ý nghĩa giữa hai mơ hình (P-value < 0.05).
Tóm tắt chương 3:
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng được sử dụng để xây dựng và điều chỉnh các thang đo. Nghiên cứu định tính thực hiện thơng qua tiến hành thảo luận nhóm với 7 nhân viên làm việc trong lĩnh vực y tế để các biến quan sát được sàng lọc phù hợp với tình hình của các cơ sở y tế tại Việt Nam trước khi bước vào phỏng vấn. Trên cơ sở các ý kiến thu thập được và cơ sở lý thuyết, thang đo sơ bộ được xây dựng dựa trên 18 biến quan sát. Dựa trên kết