3.2. Nghiên cứu định tính
Phương pháp nghiên cứu này được sử dụng trong giai đoạn nghiên cứu khám phá: nghiên cứu các tài liệu thứ cấp và thảo luận với một số chuyên gia để khám phá, điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát, thang đo sơ bộ. Phương pháp này được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm với nội dung được chuẩn bị trước. (Phụ lục 1)
Thành phần tham gia buổi thảo luận: chủ trì đề tài và 5 chuyên gia là các nhân viên của các bộ phận có thời gian cơng tác từ 3 năm trở lên tại vị trí cơng việc hiện tại hoặc tại tổ chức Công ty bảo hiểm BIDV, PVI Bến Thành, Bảo Việt An Phú, Công ty bảo hiểm PJICO.
Kết quả thảo luận, các thành viên tham gia đều thống nhất về các khái niệm và các nhân tố tác giả để xuất. Trong đó hầu hết tất cả đều cho rằng Đặc điểm công việc là yếu tố họ quan tâm hàng đầu, đánh giá tác động nhiều nhất đến gắn kết công việc, và gắn kết cơng việc có quan hệ chặt chẽ với hành vi cơng dân tổ chức.
Về thang đo, tác giả tiến hành khảo sát trực tiếp với 5 chuyên gia bằng bảng khảo sát sơ bộ. Các thành viên đều đồng ý với đề xuất các thang đo của Sự gắn kết công việc, Nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức. Thang đo nhân tố cịn lại thì tồn tại một số biến quan sát dễ gây hiểu lầm, trùng lặp ý với các biến quan sát khác hoặc không phù hợp với thực tế nghiên cứu dự kiến nên nhóm thảo luận đề xuất loại bỏ 23 biến quan sát. Bộ thang đo được tác giả điều chỉnh gồm 43 biến quan sát.
3.3. Nghiên Cứu Định Lượng
3.3.1 Phương thức lấy mẫu
Trong bài nghiên cứu này, do tác giả bị hạn chế về thời gian, chi phí cũng như về kiến thức nên tác giả chọn phương pháp lấy mẫu là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu nghiên cứu được thu thập bằng hình thức gửi email khảo sát cho các nhân viên đang làm việc tồn thời gian, có thâm niên công tác tối thiểu 1 năm của các doanh nghiệp bảo hiểm phi nhân thọ: Công ty bảo hiểm Bảo Việt, Cơng ty bảo hiểm dầu khí – PVI, Công ty Bảo hiểm Xăng dầu – PJICO, Công ty Bảo hiểm BIDV - BIC trong khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá. Trong phân tích nhân tố khám phá, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến quan sát được đưa vào phân tích. Hair & ctg (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt nhất là trên 100 và tỉ lệ số biến quan sát hay biến đo lường là 5:1, tức là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong bảng khảo sát ban đầu có 43 biến quan sát nên tối thiểu cần có cỡ mẫu là n = 215.
3.3.3 Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu được thu thập được từ nghiên cứu khảo sát sẽ được mã hóa để đưa vào xử lý phân tích bằng phần mềm. Phần mềm được tác giả sử dụng để thực hiện phân tích số liệu là phần mềm phân tích thống kê SPSS 20.0.
3.3.3.1 Kiểm định thang đo và đánh giá thang đo
Để có thể đánh giá thang đo cần phải kiểm tra độ tin cậy của các thang đo. Phép phân tích Cronbach’s Alpha sẽ giúp loại bỏ bớt biến quan sát không phù hợp, các biến rác nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) kiểm tra giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha loại bỏ các biến khơng phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả, làm ảnh hưởng đến kết quả kiểm định khi phân tích nhân tố khám phá EFA (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Khi hệ số Cronbach’s Alpha ≥0.6, thang đo đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, hệ số Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán càng cao (Nunally & Bernstein, 1994, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2009). Nhưng hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>
0.95) cho thấy khả năng có nhiều biến quan sát trong thang đo tương tự nhau, chúng cùng quán sát một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cso thể xác định các biến quan sát có liên kết với nhau hay không chứ không thể xác định loại biến quan sát nào và giữ biến nào. Để xác định biến quan sát cần loại bỏ, ta xem xét hệ số tương quan giữa biến - tổng, hệ số này cho ta thấy những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo và loại biến quan sát đó (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), một biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item-total correlation) ≥0.3 thì biến đó đạt u cầu.
Trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ có 2 tiêu chỉ loại bỏ biến quán sát là :
- Biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ <0.6
- Biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh <0.3
vì những biến quan sát này khơng phù hợp hoặc khơng có ý nghĩa đối với khái niệm nghiên cứu.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi thực hiện đánh giá sợ bộ thang đo bằng kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến quan sát khơng có ý nghĩa hay khơng đảm bảo độ tin cậy,nghiên cứu thực hiện phân tích nhân tố khám phá để khám phá cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu bằng cách xác định giá trị hội tụ (convergent validity), giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical signicance).
- Hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan trọng.
- Hệ số tải nhân tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Trước khi ra quyết định loại bỏ hay không một biến quan sát, chúng ta cần phải xem xét ký lưỡng giá trị nội dung, vai trị của của nó đối với khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue ≥1 và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải ≥50%, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số từ 60% trở lên được coi là tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Người ta thường tiến hành kiểm định Barlett và KMO để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA:
- Kiểm định Bartlett xem xét có sự tưởng quan giữa các biến quan sát trong nhân tố c hay khơng. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để xác định sự phù hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên và không lớn hơn 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu. (Kaiser, 1974, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 397) thì trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt u cầu thì vấn đề kiểm định Bartlett, KMO khơng cịn ý nghĩa nữa vì chúng ln ln đạt yêu cầu.
Phương pháp trích nhân tố Principal components, cùng phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalues ≥1 để phân tích nhân tố khám phá cho 4 biến độc lập, 1 biến trung gian và 01 biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Phân tích hồi quy tuyến tính dùng để xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến trung gian và biến trung gian tới biến phụ thuộc. Từ đó sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình nghiên cứu, xây dựng mơ hình hồi quy và kiểm định các giả thuyết.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy cần phải thực hiện phân tích tương quan để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình.
Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa các biến độc lập với nhau, giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Hệ số tương quan Pearson có thể dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong mơ hình nghiên cứu này, tác giả sẽ kiểm định mối tương quan giữa các biến phụ thuộc và với biến trung gian, biến trung gian và biến độc lập. Tác giả kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy được dùng trong nghiên cứu này là phương pháp Enter, tất cả các biến sẽ được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mơ hình.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy: R2, R2 hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết nghiên cứu đã trình bày.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến thành phần (biến phụ thuộc): nhân tố có hệ số β lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các nhân tố khác. Hệ số tương quan là âm điều đó có nghĩa là chúng có quan hệ trái chiều cịn nếu là dương điều đó có nghĩa là chúng có quan hệ cùng chiều.
3.4. Xây dựng thang đo
Thang đo các biến Khen thưởng và Công nhận, công bằng tổ chức, Nhận thức sự
hỗ trợ từ tổ chức, Đặc điểm công việc, Gắn kết công việc và Hành vi công dân tổ chức
được tác giả sử dụng thang đo của Alan M. Saks, (2006).
Để có thể đánh giá được thái độ của người trả lời thì nghiên cứu có thể lựa chọn hai dạng câu hỏi đóng và mở trong bảng câu hỏi. Dạng câu hỏi mở là người trả lời được trả lời tự do theo ý kiến của mình về nhận thức của họ về vấn đề được hỏi. Với dạng này sẽ không kiểm sốt được câu trả lời và khó có thể lượng hóa hay rút ra kết luận về một vấn đề. Ngược lại, với dạng câu hỏi đóng với câu trả lời được thiết kế sẵn, chúng ta sẽ thấy được rõ hơn về đánh giá của người trả lời đối với vấn đề được hỏi và sẽ dễ dàng lượng hóa câu trả lời.
Đối với đề tài nghiên cứu liên quan đến sự đánh giá, xem xét các yếu tố thì sử dụng câu hỏi đóng là thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu nghiên cứu hơn. Bện cạnh đó vì mục tiêu của đề tài này là xác định mức độ liên quan của các yếu tố đến gắn kết công việc và hành vi công dân tổ chức nên tác giả sử dụng câu hỏi đóng ở dạng thang đo Likert 7 bậc với các lựa chọn: hồn tồn khơng đồng ý, rất không đồng ý, không đồng ý, phân vân, đồng ý, rất đồng ý, và hoàn toàn đồng ý. Với câu trả lời dưới dạng này, tác giả sẽ thấy được mức độ liên quan của các yếu tố ở từng khía cạnh, từng nhân
tố trong gắn kết công việc ở mức độ nhiều hay ít. Đồng thời, vì thang đo Likert là thang đo khoảng nên có thể sử dụng số liệu thu thập để xử lý, phân tích định lượng để xác định mối quan hệ tương quan, tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc.
Sau khi nghiên cứu thang đo ở bước nghiên cứu định tính, bộ câu hỏi thang đo được tác giả điều chỉnh gồm 43 biến quan sát và được mã hóa như sau:
Mã hóa Khen thưởng và công nhận (RR)
RR1 Được tăng lương khi hồn thành nhiệm vụ hoặc đạt thành tích cao. RR2
Công việc sẽ được đảm bảo lâu dài và ổn định khi hoàn thành nhiệm vụ
RR3 Được thăng chức khi hoàn thành nhiệm vụ RR4
Nhận được nhiều quyền tự quyết và cơ hội hơn khi hoàn thành nhiệm vụ.
RR5 Nhận được sự tôn trọng của đồng nghiệp. RR6 Nhận được nhiều cơ hội đào tạo và phát triển.
RR7 Những cơng việc được giao sẽ có nhiều thử thách hơn. RR8
Có phần thưởng hoặc những biểu hiện thể hiện sự đánh giá cao (vd:
Được mời ăn trưa cùng lãnh đạo, khen ngợi, vinh danh thành tích).
Cơng bằng tổ chức (OJ)
OJ1
Kết quả/thu nhập của bạn có xứng đáng với cơng việc bạn đã hồn thành.
OJ2
Bạn đã từng thể hiện quan điểm và cảm nhận của mình về những quy trình của tổ chức.
OJ3 Bạn có gây ảnh hưởng đến kết quả của những quy trình OJ4 Các phương thức đánh giá được thực hiện nhất quán
OJ5 Các phương thức đánh giá này công bằng
OJ6 Các đánh giá này dựa trên các thơng tin chính xác
OJ7 Những quy trình này duy trì được các tiêu chuẩn đạo đức và đạo lý
Nhận thức sự hỗ trợ từ tổ chức (POS)
POS1 Tổ chức thực sự quan tâm tới sự an tồn của tơi.
POS2 Tổ chức thực sự quan tâm tới mục tiêu và giá trị của tôi. POS3 Tổ chức tỏ ra không quan tâm tôi (R).
POS4 Tổ chức quan tâm tới ý kiến của tôi.
POS5 Tổ chức sẽ giúp đỡ nếu tôi cần sự giúp đỡ đặc biệt.
POS6 Tổ chức sẵn sàng tha thứ nếu tôi thành thật về sai lầm của mình. POS7 Tổ chức sẽ lợi dụng tơi ngay khi có cơ hội (R).
Đặc điểm cơng việc (JC)
JC1 Công việc cho phép tôi tự chủ lịch làm việc
JC2 Công việc cho tôi tự quyết định những gì cần phải làm cho cơng việc JC3
Công việc cho tôi cơ hội dùng sáng kiến và ý kiến cá nhân để thực hiện.
JC4 Công việc bao gồm rất nhiều nhiệm vụ đa dạng JC5
Kết quả cơng việc của tơi có ảnh hưởng nhiều tới các đồng nghiệp khác
JC6
Xét một cách tổng thể, cơng việc này có ý nghĩa quan trọng đối với tổ chức
JC7 Cơng việc có ảnh hưởng lớn đối với những người ngoài tổ chức JC8 Sắp xếp cơng việc để hồn thiện tồn bộ phần việc từ đầu đến cuối JC9 Kết quả làm việc được thể hiện từ chính hiệu quả cơng việc
Sự gắn kết công việc (EJ)
EJ1 Tôi thực sự dành tất cả cho công việc.
EJ2 Thi thoảng tôi làm việc mà quên hết thời gian.
EJ3 Công việc này là tất cả đam mê của tôi; Tơi thực sự rất u thích nó. EJ4
Tơi thường bị sao nhãng và suy nghĩ về những thứ khác khi làm việc (R).
EJ5 Tôi rất gắn kết với công việc này.
Hành vi công dân tổ chức (OCB)
OCB1
Tôi sẵn sàng dành thời gian để giúp đỡ đồng nghiệp khác các vấn đề liên quan tới công việc
OCB2
Sắp xếp lại cơng việc của mình để phù hợp thời gian nghỉ của người khác
OCB3 Dành thời gian để giúp người khác các vấn đề ngồi cơng việc OCB4
Thực hiện những nhiệm vụ khơng bắt buộc nếu nó có thể giúp ích cho hình ảnh tổ chức.
OCB5 Đề xuất ý tưởng cải thiện sự vận hành của tổ chức
OCB6 Hành động để bảo vệ tổ chức trước các vấn đề tiềm ẩn bất lợi.