STT Biến quan sát Ký hiệu
1 Công việc hiện tại của anh/chị thú vị STM_1
2 Anh/chị rất hài lịng với cơng việc hiện tại của mình STM_2
3 Anh/chị hạnh phúc với cơng việc mình đang làm STM_3
4 Anh/chị sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân của mình rằng Ngân
hàng Đơng Á là một nơi làm việc lý tưởng STM_4
5 Anh/chị thật sự quan tâm đến sự tồn tại và phát triển của ngân
hàng STM_5
Như vậy, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn trong công việc của người lao động DongA Bank gồm 7 thành phần được đo lường bằng 34 biến quan sát. Tổng hợp bảng khảo sát gồm 42 câu hỏi, trong đó có 34 câu hỏi liên quan đến các nhân tố thỏa mãn, 5 câu hỏi liên quan đến sự thỏa mãn chung và 3 câu hỏi về thông tin cá nhân.
3.1.1.3 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Nghiên cứu này dùng để kiểm định lại mơ hình đo lường cũng như mơ hình lý thuyết và các giả thuyết trong mơ hình.
Đối với tất cả các biến quan sát của các thang đo, để đánh giá mức độ đồng ý của người lao động, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm từ (1): hồn tồn khơng đồng ý đến (5): hoàn toàn đồng ý.
Thang đo chính thức được dùng cho nghiên cứu định lượng và được kiểm định bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha phân tích yếu tố khám phá EFA .
Đối tượng được mời phỏng vấn là các người lao động đang làm việc tại DongA Bank (khơng bao gồm các cấp từ phó/trưởng phịng trở lên) ở TP.HCM và các thành phố khác trên cả nước. Kết quả nghiên cứu được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0
3.2 Phương pháp thu thập và xử lý thông tin 3.2.1. Phương pháp chọn mẫu 3.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp này là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng khảo sát bằng phương pháp thuận tiện. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận. Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng khảo sát và thường sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí. Tuy nhiên phương pháp này có nhược điểm là khơng xác định được sai số do lấy mẫu.
3.2.2. Kích thước mẫu
Kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào việc ta muốn gì từ những dữ liệu thu thập được và mối quan hệ ta muốn thiết lập là gì (Kumar, 2005). Vấn đề nghiên cứu càng đa dạng phức tạp thì mẫu nghiên cứu càng lớn. Một nguyên tắc chung khác nữa là mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Tuy nhiên trên thực tế thì việc lựa chọn kích thước mẫu cịn phụ thuộc vào một yếu tố hết sức quan trọng là năng lực tài chính và thời gian mà nhà nghiên cứu đó có thể có được.
Theo nghiên cứu của Bollen (1989), tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn nghiên cứu sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho một ước lượng. Mơ hình nghiên cứu trong luận văn bao gồm 7 nhân tố độc lập với 34 biến quan sát. Do đó, số lượng mẫu cần thiết là n ≥ 170 mẫu để tính đại diện của mẫu được đảm bảo cho việc thực hiện nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, tác giả chọn kích thước mẫu là 300.
Để có được 300 mẫu, tác giả gửi 50 bảng câu hỏi trực tiếp đến các người lao động thuộc phòng ban Hội Sở, Sở Giao Dịch. Do đặc thù của ngân hàng, rất hạn chế trong cấp quyền cho người lao động sử dụng internet nên 250 bảng câu hỏi còn lại tác giả gửi file qua spark (phần mềm liên hệ nội bộ trong ngân hàng) cho các người lao động thuộc Chi nhánh, Phòng giao dịch khắp cả nước.
Kết quả, loại 13 phiếu cịn lại 287 phiếu vì một số lý do có nhiều ơ bỏ trống, người trả lời chọn đồng nhất một câu trả lời...
3.2.3. Các phương pháp phân tích dữ liệu
Các bảng câu hỏi khảo sát sau khi thu thập sẽ được xem xét tính hợp lệ. Những phiếu trả lời hợp lệ sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu trên phần mềm SPSS 16.0. Thông qua phần mềm SPSS, việc phân tích dữ liệu được thực hiện thơng qua các bước sau:
- Thống kê mô tả: lập bảng tần số, để thống kê các đặc điểm của mẫu thu thập theo giới tính, nhóm tuổi, thâm niên cơng tác và mức độ thỏa mãn của người lao động theo từng nhân tố.
- Đánh giá thang đo: kiểm định độ tin cậy của các thang đo thông qua kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Với phương pháp này, người phân tích có thể loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Các biến có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu
khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Trong nghiên cứu này, Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là sử dụng được.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phương pháp này phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập biến cho vấn đề nghiên cứu cũng như được sử dụng để tìm kiếm mối liên hệ giữa các biến với nhau.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa Barlett ≤ 0.05. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt; KMO ≥ 0.80: tốt; KMO ≥ 0.70: được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO≥ 0.50: xấu; KMO < 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ hai: hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng; ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
Thứ ba: thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson 1988).
Thứ tư: khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al_Tamimi, 2003).
Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1. Varimax cho phép xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
- Phân tích hồi quy: dùng để tìm được mối tương quan giữa các biến độc lập (các nhân tố tác động) và biến phụ thuộc (sự thỏa mãn trong công việc của người lao động tại DongA Bank).
Phân tích hồi quy để xem xét mơ hình nghiên cứu. Với mơ hình được đề cặp trong chương 2, phương pháp phân tích hồi quy bội để được thực hiện để xem xét mức độ tác động của các nhân tố đến sự thỏa mãn.
- Phân tích T-test và phương sai ANOVA: để kiểm định có sự khác nhau hay khơng về sự thỏa mãn trong công việc của người lao động DongA Bank theo giới tính và thâm niên cơng tác.
Tóm Tắt
Chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, mơ tả quy trình nghiên cứu, điều chỉnh thang đo đồng thời trình bày phương pháp phân tích dữ liệu. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng định tính để điều chỉnh thang đo cho phù hợp. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng định lượng và sử dụng công cụ SPSS để phân tích như: thống kê mô tả, kiểm định Cronbach Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan, hồi quy bội, Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày cụ thể các kết quả phân tích.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Nội dung của chương 4 gồm các phần: mô tả mẫu nghiên cứu; đánh giá thang đo bằng kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha và kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA; kiểm tra ma trận hệ số tương quan Pearson; phân tích hồi quy; phân tích T-test và phương sai ANOVA nhằm kiểm định có sự khác nhau hay không về mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại DongA Bank theo giới tính và thâm niên cơng tác.
4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Sau khi 300 bảng câu hỏi được gửi cho người lao động qua khảo sát trực tiếp và qua spark, tác giả nhận lại được 287 phiếu hợp lệ do sau khi phân tích và kiểm tra có 13 phiếu bị loại do khơng hợp lệ. Do đó, số lượng mẫu cịn lại đưa vào phân tích là 283 mẫu, lớn hơn số lượng mẫu cần thiết n ≥ 170. Như vậy, số lượng mẫu thu được đảm bảo tính đại diện cho việc thực hiện nghiên cứu.