Biến độc lập Biến quan sát Mã biến Mức lương (H1)
1. Hài lòng với tiền lương thực nhận H1-1
2. Hài lòng với tổng thu nhập H1-2
3.Hài lòng với tiền lương hiện tại H1-3
4. Hài lòng với hệ số lương hiện hưởng H1-4
Tăng lương (H2)
1. Hài lòng với đợt nâng lương gần đây nhất tại cơng ty H2-1
2. Hài lịng với những đợt nâng lương trước đây tại công ty H2-2
3. Hài lòng với cơ sở, cách thức tăng lương H2-3
4. Hài lòng với cách thức xác định mức tăng lương/tỉlệ tăng
lương H2-4
Phúc lợi (H3)
1. Hài lòng với phúc lợi tại cơng ty H3-1
2. Hài lịng với khoản tiền cơng ty bỏ ra cho phúc lợi H3-2
3. Hài lòng với mức giá trị của các khoản phúc lợi H3-3
4. Hài lòng với số lượng các khoản phúc lợi được nhận H3-4
Cơ chế quản lý, chính sách lương (H4)
1. Hài lịng với việc doanh nghiệp gắn lương thưởng với kết quả
thực hiện công việc H4-1
2. Hài lịng với tính nhất qn, cơng bằng trong tính lương,
thưởng H4-2
3. Hài lịng những thơng tin về lương mà cty đã cung cấp H4-3
4. Công ty sẵn sàng chi trả lương, thưởng cho những công việc
khác nhau H4-4
5. Cơng ty có hệ thống các quy định, nguyên tắc rõ ràng, đầy đủ
trong tính lương, thưởng H4-5
BẢNG 2.3 MÃ HÓA BIẾN PHỤTHUỘC
Biến phụ
thuộc Biến quan sát
Mã biến Lịng trung thành (Y)
Sẵn sàng giới thiệu cơng ty như một nơi làm việc tốt Y1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Có ý định gắn bó lâu dài với công ty Y2
Nỗ lực làm việc hết mình vì cơng ty Y3 2.2 KIỂM ĐỊNH SƠ BỘ THANG ĐO VÀ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
2.2.1 Kiểm định độtin cậy các thang đo
Các thang đo cần được kiểm định độtin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo khơng đạt. Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho rằng: “nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ0.6 trở lên là có thểsửdụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Hair (1998) cho rằng hệsố tương quan biến – tổng nên trên 0.5, Cronbach’s Alpha nên từ 0.7 trở lên và trong các nghiên cứu khám phá, tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha có thểchấp nhận ởmức từ0.6 trởlên.
Đối với kiểm định Cronbach’s Alpha trong luận văn này, các biến quan sát có
hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và khi Cronbach’s Alpha có giá trị lớn 0.6 thang đo được xem là có đảm bảo độ tin cậy.
Như đã trình bày trong mục 2.1.4, thang đo biến độc lập bao gồm 4 biến
chính với 18 biến quan sát tương ứng. Kết quảkiểm định sơ bộ các thang đo biến độc lập được thể hiện trong bảng 2.3, theo đó, ta thấy thang đo các biến độc lập đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên thang đo các biến độc lập đạt yêu cầu và đảm bảo độ tin cậy.
BẢNG 2.3 KẾT QUẢCRONBACH’S ALPHA CỦA THANG ĐO BIẾN
ĐỘC LẬP
STT Thang đo Sốbiến quan sát Cronbach’s Alpha Hệsố tương quan biến – tổng thấp nhất 1 Mức lương (H1) 4 0.913 0.661 2 Tăng lương (H2) 4 0.786 0.453 3 Phúc lợi (H3) 4 0.900 0.679 4 Cơ chếquản lý chính sách lương (H4) 6 0.767 0.476
Kết quảkiểm định thang đo biến phụthuộc (phụlục 2) cũng có hệsốCronbach’s Alpha là 0.723 và hệ số tương quan biến tổng thấp nhất là 0.513 (>0.3), do đó,
thang đo lòng trung thành của nhân viên cũng đảm bảo độtin cậy.
HệsốCronbach’s Alpha của các thang đo được trình bày chi tiết trong phụlục 2, phụlục 3. Qua kết quảtrên ta có thểkết luận là thang đo lý thuyết của biến
độc lập và cả biến phụ thuộc đảm bảo được độ tin cậy, tuy nhiên cấu trúc
thang đo chưa chắc hoàn toàn như lý thuyết. Do đó, phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ được thực hiện trong phần tiếp theo.
2.2.2 Phân tích nhân tốkhám phá
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một sốtiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với hệ số tương quan riêng phần của chúng . KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Theo Kaiser
(1974) đề nghị KMO ≥ 0.9: rất tốt, KMO ≥ 0.8: tốt, KMO ≥ 07: được, KMO
≥ 0.6: tạm đươc, KMO ≥ 0.5: tạm được, KMO < 0.5: khơng thể chấp nhận
được. Vì vậy, để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
- Tiêu chí eigenvalue: là tiêu chí phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng một.
- Trọng số nhân tố của biến quan sát: trọng sốnhân tố của biến quan sát phải cao ở mức phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số. Nghĩa là trọng số nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 50%. Tuy nhiên, trong thực tiễn nghiên cứu với thang đo nhiều biến thì trọng sốnhân tốlớn hơn hoặc bằng 0.5 thì thang đo đạt giá trịhội tụ.
- Tổng phương sai trích cũng là một tiêu chí quan trọng khi đánh giá kết quả EFA. Tổng này đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng từ50% trởlên là tốt và chứng tỏmơ hình EFA phù hợp.
Các thang đo trong đề tài này được phân tích EFA với phương pháp trích Pricipal axis factoring (PCA), phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các
Kết quả phân tích nhân tố thang đo biến độc lập (phụ lục 4) cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu, trịsố KMO bằng 0.866 (lớn hơn 0.5) nghĩa là phần chung của các biến hơn 86%, tiêu chí Eigenvalue bằng 1.208 và dừng lại ở số lượng biến là 4, đảm bảo đúng số lượng biến độc lập đang nghiên cứu. Tổng phương sai trích là 65.56%. Trọng số tất cả các nhân tố đều lớn
hơn 0.5. Ta có thể kết luận là thang đo biến độc lập đạt giá trị hội tụ và mơ hình EFA phù hợp.
Kết quảquay các nhân tốvà hệ số tải nhân tố cũng cho ta thấy, số lượng biến quan sát của từng biến độc lập không bị thay đổi như bảng 2.4.
BẢNG 2.4 KẾT QUẢPHÂN TÍCH NHÂN TỐ THANG ĐO BIẾN ĐỘC LẬP (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến quan sát
Nhân tố
Phúc lợi Mức lương Tăng lương chính sách lươngCơ chế quản lý
H1-1 .922 H1-2 .943 H1-3 .903 H1-4 .785 H2-1 .821 H2-2 .783 H2-3 .813 H2-4 .624 H3-1 .888 H3-2 .906 H3-3 .885 H3-4 .774 H4-1 .631 H4-2 .709 H4-3 .785 H4-4 .527 H4-5 .750 H4-6 .567
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Promax with Kaiser Normalization.
Tổng phương sai trích: 65.561%
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Thang đo biến phụ thuộc lòng trung thành với ba biến quan sát cũng được thực hiện phân tích nhân tố để kiểm định giá trị hội tụ của thang đo với
phương pháp trích PCA. Kết quả phân tích bằng SPSS được trình bày trong Phụ lục 4. Theo đó, các biến quan sát đều có phần chung với duy nhất một yếu tố(Eigenvalue dừng lại ở biến số1 với giá trị1.938) và tổng phương sai
trích là 64.601%, do đó, ta kết luận là thang đo lịng trung thành đạt giá trị
2.3 MƠ TẢMẪU
BẢNG 2.5 THÔNG TIN MẪU
Mẫu N = 224 (người)Tần số Tỉ lệ so với mẫu(%) Giới tính Nam 88 39.3 Nữ 136 60.7 Độ tuổi <26 tuổi 66 29.5 Từ 26 đến 35 tuổi 140 62.5 >=36 tuổi 18 8.0 Trình độ Trung cấp/PTTH 9 4.0 Cao đẳng 19 8.5 sĐại học 144 64.3 Sau đại học 52 23.2
Thời gian làm việc
<3 năm 125 63.4 Từ 3-5 năm 69 21.9 >= 6 năm 33 14.7 Chức danh Nhân viên 142 63.4 Tổ trưởng/trưởng nhóm/giám sát 49 21.9 Trưởng phịng/quản lý 33 14.7 Loại hình cơng ty Quốc doanh/tập thể 28 12.5 Cổ phần/TNHH/Tư nhân 152 67.9
100% vốn đầu tư nước ngoài 44 19.6
Thu nhập
< 5 triệu 36 16.1
Từ 5 đến dưới 10 triệu 119 53.1
Từ 10 triệu trở lên 69 30.8
Qua bảng trên ta thấy, tỉ lệ nữ (60.7%) tham gia nghiên cứu nhiều hơn nam
(33.9%). Đa số người tham gia trả lời câu hỏi thuộc độtuổi từ 26 đến 35 tuổi
Về trình độ thì số lượng đáp viên có trình độ đại học chiếm tỉ lệ nhiều nhất
(144 người tương ứng với 64.3%), kế đến là đáp viên có trình độ sau đại học, cao đẳng, người có trình độtrung cấp/PTTH là ít nhất.
Đáp viên có kinh nghiệm làm việc tại công ty hiện tại dưới 3 năm là nhiều
nhất (chiếm hơn 50% trong tổng phiếu trả lời hợp lệ), tương ứng với kinh nghiệm là chức danh hiện tại của đáp viên tại công ty là nhân viên cũng chiếm tỉlệ cao (142 người, 63.4%).
Xét theo loại hình cơng ty thì đáp viên đang làm việc tại công ty cổ
phần/TNHH/Tư nhân là 152 người (67.9%), cao nhất so với các loại hình doanh nghiệp khác (nhà nước, 100% vốn nước ngoài)
Mức thu nhập trung bình của đáp viên ởmức từ 5 đến 10 triệu/tháng chiếm tỉ lệlớn trong tổng phiếu trảlời hợp lệ (119 người, 53.1%), tiếp theo là người có mức thu nhập trên 10%, và cuối cùng là người có mức thu nhập dưới năm triệu/tháng.
2.4 TÓM TẮT CHƯƠNG 2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chương này đã trình bày về quy trình và phương pháp thực hiện nghiên cứu, xửlý sốliệu điều tra, thông tin thống kê mẫu của luận văn. Đồng thời chương 2 cũng trình bày kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo. Kết quả kiểm
định độ tin cậy của thang đo độc lập và phụ thuộc đều cho thấy thang đo đảm bảo độ tin cậy. Sau khi kiểm tra độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân tố
được thực hiện để kiểm định giá trị hội tụ và sự phù hợp của thang đo biến
độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích EFA của biến độc lập chứng
minh thang đo các biến phụ thuộc phù hợp và đạt giá trị hội tụ, do đó, các biến khơng bị thay đổi.
Phân tích EFA trên biến phụ thuộc cũng cho kết quảtốt, chứng minh được sự phù hợp và hội tụcủa thang đo.
Qua kết quả phân tích nhân tố cho thấy các thang đo của mơ hình lý thuyết
đảm bảo giá trị hội tụ nên các bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình trong tình hình thực tế của thành phố Hồ Chí Minh.
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢXỬLÝ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
Chương này sẽtrình bày kết quảsau khi chạy hồi quy đa biến để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố: mức lương, tăng
lương, phúc lợi và cơ chếquản lý, chính sách lương đến lịng trung thành của nhân viên. Phần thảo luận kết quả phân tích hồi quy cũng được trình bày
trong chương này.
3.1 KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢTHUYẾT CỦA MƠ HÌNH
Như chúng tra đã biết, kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ
có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữliệu mẫu và các hệsố hồi quy khác 0 có ý nghĩa, các giả định của hàm hồi quy được bảo đảm về phương sai,
tính độc lập của phần dư.
Vì mục tiêu của nghiên cứu này nhằm kiểm định lại lý thuyết khoa học nên
phương pháp đồng thời (Enter) được sửdụng để kiểm định các giải thuyết và mơ hình hồi quy . Một sốtiêu chí sẽ được quan tâm và phân tích khi thực hiện hồi quy:
- Hiện tượng đa cộng tuyến không bịvi phạm -Phương sai của phần dư khơng đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
3.1.1 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện thì có thể sẽ dẫn đến hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai… . Do đó, trong mơ hình hồi quy bội, chúng ta giả định là giữa các biến độc lập khơng có hiện tượng
đa cộng tuyến và chỉsố thường được dùng đểkiểm tra hiện tượng này là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Fator). VIF càng nhỏ thì hiện tượng đa cộng tuyến càng giảm. Trong thực tế, chỉ số VIF nhỏ hơn 2 là chấp nhận được.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mơ hình được thểhiện trong bảng 3.1.
Qua đó, ta thấy hệsốVIF của các biến độc lập nhỏ hơn 2. Điều này chứng tỏ các biến độc lập của mơ hình nghiên cứu khơng có tương quan hồn tồn với nhau và hiện tượng đa cộng tuyến khơng bịvi phạm trong trong mơ hình này.
BẢNG 3.1 KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN
Mơ hình Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độlệch
chuẩn Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .448 .179 2.505 .013
H1 .212 .049 .242 4.324 .000 .729 1.373
H2 .159 .062 .159 2.562 .011 .592 1.689 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H3 .191 .049 .221 3.879 .000 .704 1.421
3.1.2 Giả định phương sai của phần dư không đổi
Chỉ tiêu phương sai của phần dư không đổi được kiểm định thông qua đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trịdựbáo của biến phụthuộc Y cũng đã được chuẩn hóa đểbiết hiện tượng phương sai có thay đổi khơng.
BIỂU ĐỒ3.1 MỐI QUAN HỆGIỮA BIẾN PHỤTHUỘC VÀ PHẦN DƯ Biểu đồ 3.1 cho thấy giữa Y và phần dư của các biến độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi hay mọi người thường gọi là quan hệphù hợp giữa biến phụ thuộc và phần dư. Vậy, giả định phương sai của phần dư không
3.1.3 Giả định vềphân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: mơ hình
khơng đúng, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số… Biểu đồtần suất của phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần số P-P thường được sửdụng đểkiểm định phân phối chuẩn.
Biểu đồ 3.2 và 3.3 biểu hiện phân phối chuẩn của phần dư trong mơ hình nghiên cứu không bịvi phạm.
BIỂU ĐỒ 3.3 – BIỂU ĐỒ TẦN SỐ P-P
3.1.4 Giả định về tính độc lập của phần dư
Để đảm bảo mơ hình hồi quy có ý nghĩa thì cần phải thỏa mãn một giả định
nữa là các phần dư độc lập lẫn nhau hay nói cách khác khơng có sự tương quan giữa các biến . Phương pháp kiểm định ý nghĩa nhất là kiểm định Dubin – Watson. Nếu hệsốnày nằm từ 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có sự
tương quan.
Quan sát kiểm định Dubin-Watson của mơ hình nghiên cứu ta thấy hệ số Dubin-Watton của mơ hình nghiên cứu (Bảng 3.2) có giá trị d là 1.961 (lớn
hơn 1 và nhỏ 3), do đó có thể kết luận là khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
BẢNG 3.2 KIỂM ĐỊNH TÍNH ĐỘC LẬP CỦA PHẦN DƯ
R R2 R2 điều chỉnh Sai lệch chuẩn Durbin-Watson
.706a .499 .489 .48925 1.961
Thông qua kết quả hồi quy kiểm định các giải thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai phần dư không đổi và phần dư có phân phối chuẩn cũng
như khơng có hiện tượng tương quan, ta thấy, các giả định của mơ hình hồi
quy tuyến tính đều thỏa mãn. Trong phần tiếp theo ta sẽ trình bày các kiểm