3.2.4 .Kết quả nghiên cứu định tính
3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Chúng ta cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học. Phương pháp phân tích EFA sẽ giúp đánh giá chính xác hơn các thang đo, bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo tính đồng nhất của thang đo.
Phân tích nhân tố bao gồm các bước :
Kiểm định sự phù hợp của nhân tố đối với dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO ( Kaiser- Meyer- Olkin) và giá trị thống kê Barlett.
Tiêu chuẩn đánh giá + Chỉ số KMO >0.5
+ Mức ý nghĩa quan sát nhỏ ( Sig <0.05)
Các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích EFA là thích hợp.
Tiếp theo là phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố sẽ được tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến thuộc từng nhân tố.
Tiêu chuẩn đánh giá
+ Chỉ những nhân tố có Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1 sẽ được giữ lại cho mô hình phân tích. Vì những nhân tố này tóm tắt thông tin tốt hơn so với những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 (Garson,2001)
+ Tổng phương sai trích >50% để chứng minh mơ hình phù hợp với dữ liệu phân tích ( Hair và cộng sự, 1998).
+ Độ giá trị hội tụ: Hệ số Factor loading là hệ số tương quan giữa biến và nhân tố. để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số chuyển tải nhân tố Factor loading > 0,5 (Gerbing & Anderson, 1988).
Những biến nào không thuộc các tiêu chuẩn trên sẽ bị loại.
Kiểm định lại độ tin cậy thang đo của các nhân tố này bằng Cronbach’s Alpha.
3.5.4. Phân tích tƣơng quan - hồi quy
Trước tiên là phân tích tương quan. Phân tích tương quan giúp tính tốn mức độ tuyến tính giữa hai biến. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn điều đó chứng tỏ chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Tiếp theo là phân tích hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất ( OLS) sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc cũng như kiểm định các giả thuyết mơ hình. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính như sau :
o Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến vào cùng một lượt ( phương pháp Enter).
o Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu bằng hệ số R điều chỉnh ( Audjust R Square).
o Kiểm định F dùng để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
o Kiểm định t để xem xét giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0, mục đích là xem xét các biến độc lập nào thực sự tác động đến biến phụ thuộc.
o Đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc qua hệ số Beta.
o Để đảm bảo mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp và tin cậy cần dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính như giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.
3.5.5. Kiểm định sự khác biệt
Kiểm định trung bình tổng thể (T- test) và kiểm định phương sai (ANOVA) dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các biến liên quan đến đặc kiểm cá nhân của đối tượng khảo sát. Kiểm định này cũng sử dụng việc so sánh trực tiếp giá trị p- value tương ứng.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 đã trình bày cách thức thực hiện các nghiên cứu định tính và định lượng, quy trình nghiên cứu và các phương pháp xử lý số liệu. Sau khi thảo luận nhóm điều chỉnh về từ ngữ cho các thang đo. Kết quả ở giai đoạn nghiên cứu định tính là cơ sở để thực hiện nghiên cứu chính thức trong việc thiết kế bảng câu hỏi. Tác giả chọn kích thước mẫu dự kiến là 430. Sau cùng là phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA và phân tích tương quan, phân tích hồi quy để kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày các kết quả nghiên cứu bao gồm: mô tả dữ liệu thu thập được, tiến hành đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết.
4.1. Mô tả mẫu khảo sát
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện đối với những nhân viên tại các DNVVN trên địa bàn TP.HCM.
Với mẫu dự kiến là 430 người ( trong đó 350 bản giấy được phát ra và khảo sát online). Đối với bản câu hỏi giấy thu về được sau khi kiểm tra thì có 332 bản câu hỏi đạt cịn loại 18 bản câu hỏi (do đối tượng khảo sát làm việc tại các DN có số lượng >300 người và làm việc tại khu vực khác), trong số 80 bản khảo sát online được trả lời thì có 73 bản khảo sát đạt còn 8 bản khảo sát là làm việc tai khu vực khác TP.HCM. Như vậy tổng cộng mẫu khảo sát đạt được là 405 người.
Kết quả mẫu nghiên cứu được thông kê theo độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thâm niên cơng tác,tình trạng hơn nhân được tóm tắt trong bảng dưới đây.
Bảng 4.1 Thống kê mẫu nghiên cứu.
Nhóm Tần số Tỷ lệ Giới tính Nam 201 49.6 % Nữ 204 50.4 % Độ tuổi Dưới 25 tuổi 130 32.1 % Từ 25-35 tuổi 104 25.7 % Từ 36-45 tuổi 85 21% Từ 45 tuổi trở lên 86 21.2 %
Thâm niên công tác Dưới 1 năm 126 31.1 % Từ 1-5 năm 158 39 % Từ 6-10 năm 61 15.1 % >10 năm 60 14.8 % Trình độ học vấn Dưới THPT 23 5.7 % THPT 79 19.5 % Trung cấp 54 13.3 % Cao đẳng 198 48.9 % Đại Học 51 12.6 % Trên Đại Học 23 5.7 % Tình trạng hơn nhân Chưa kết hôn 153 37.8 % Đã kết hôn 252 62.2 %
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
4.2. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.2.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo ( Hệ số Cronbach Alpha)
Các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu được kiểm định độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach Alpha, với thang đo được thiết kế dưới dạng thang đo Likert 5 bậc.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) muốn tính hệ số Cronbach Alpha cho một khái niệm thì thang đo phải có tối thiểu là 03 biến đo lường (biến quan sát). Các
biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 và giá trị Cronbach Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được.
Kết quả phân tích Cronbach Alpha của các thang đo các khái niệm nghiên cứu được trình bày dưới dây :
Khái niệm Nhu cầu phát triển (GNS) với các biến quan sát GNS1,
GNS2, GNS3, GNS4, GNS5, GNS6 có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.918 điều này cho thấy khái niệm Nhu cầu phát triển đạt được độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến này đều >0.3. Do vậy các biến quan sát của thang đo này đều được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Bảng 4.2: Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Nhu cầu phát triển”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Khái niệm Nhu cầu Phát Triển (GNS) – Cronbach’s Alpha = 0.919 ( không loại biến nào) GNS1 17.63 20.522 .751 .907 GNS2 17.54 21.199 .773 .903 GNS3 17.62 21.750 .773 .904 GNS4 17.59 21.252 .783 .902 GNS5 17.51 21.414 .787 .902 GNS6 17.58 21.151 .757 .906
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Năng lực kiểm soát (LC) với 16 biến quan sát khi chạy lần 1 thì hệ số Cronbach’s Alpha = 0.803 nhưng các biến quan sát LC2, LC5, LC6, LC8, LC11 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Ta loại biến quan sát LC5 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là 0.131. Chạy lại lần 2 ta được hệ số
Cronbach’s Alpha = 0.812 nhưng vẫn có các biến quan sát LC2, LC6, LC8, LC11 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 và tác giả tiếp tục loại biến LC6 có hệ số = 0.112 và chạy lần 3 thì Cronbach’s Alpha = 0.824 và vẫn còn biến LC2, LC8, LC11 có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 và có biến LC2, LC8 đều bằng 0.152 tác giả loại biến LC2 và chạy lại lần 4 ta được hệ số Cronbach’s Alpha = 0.835, còn hai biến quan sát là LC8, LC11 nhưng LC8 có hệ số tương quan biến tổng =0.145< 0.3, tác giả loại biến này và chạy lại lần 5 thì được Cronbach’s Alpha = 0.848 nhưng vẫn cịn biến quan sát LC11 có hệ số tương quan biến tổng = 0.298 < 0,3 như vậy tác giả chạy lại lần 6 loại biến LC11 và kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên là 0.851 và các biến còn lại LC1, LC3, LC4, LC7, LC9, LC10, LC12, LC13, LC14, LC15, LC16 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha của nhân tố lớn hơn 0.6 do đó đưa 11 biến này vào để phân tích EFA.
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Năng lực kiểm soát”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Khái niệm Năng Lực Kiểm Soát (LC)- Cronbach’s Alpha =0.851( Sau khi loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3)
LC1 29.78 40.873 .557 .837 LC3 29.72 41.116 .569 .836 LC4 29.71 41.650 .556 .837 LC7 29.68 41.165 .534 .839 LC9 29.75 41.398 .546 .838 LC10 29.82 42.115 .474 .843 LC12 29.74 41.107 .538 .839
LC13 29.75 42.206 .488 .842
LC14 29.71 41.063 .572 .836
LC15 29.84 41.559 .537 .839
LC16 29.65 41.539 .525 .840
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Động lực làm việc nội tại (IWM) có hệ số Cronbach’s Alpha =0.844 điều này cho thấy khái niệm Động lực làm việc nội tại đạt được độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến này đều >0.3. Do vậy các thang đo thành phẩn này đều được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Bảng 4.4. Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Động lực làm việc nội tại”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Khái niệm Động lực làm việc nội tại (IWM)- Cronbach’s Alpha =0.844 ( không loại biến nào)
IWM1 17.91 12.855 .633 .818 IWM2 17.95 12.574 .675 .809 IWM3 17.84 13.006 .619 .821 IWM4 17.75 15.292 .604 .829 IWM5 17.83 13.807 .750 .801 IWM6 17.76 13.691 .549 .834
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Căng thẳng trong công việc ( JP) gồm 6 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha =0.800 nhưng biến JP1: ―Tôi cảm thấy căng thẳng do công việc và vai trị khơng rõ ràng ―có hệ số tương quan biến tổng là 0.217<0.3 do đó
loại biến này và chạy lại lần 2 thì hệ số Cronbach’s Alpha =0.849 và 05 biến quan sát cịn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha của nhân tố lớn hơn 0.6 do đó đưa 05 biến này vào để phân tích EFA.
Bảng 4.5: Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Cằng thẳng trong công việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Khái niệm Căng thẳng trong công việc (JP) - Cronbach’s Alpha =0.800
JP1 17.68 15.039 .217 .849 JP2 17.61 12.327 .662 .743 JP3 17.74 12.094 .695 .734 JP4 17.65 13.886 .648 .757 JP5 17.66 12.794 .588 .761 JP6 17.59 12.421 .624 .752
Chạy lần 2 - Cronbach’s Alpha =0.849
JP2 14.11 9.607 .691 .809
JP3 14.23 9.442 .717 .802
JP4 14.15 11.090 .667 .823
JP5 14.16 10.117 .598 .835
JP6 14.08 9.684 .653 .820
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Cam kết tổ chức OC khi chạy lần 1 có hệ số Cronbach’s
Alpha =0.844 nhưng có biến OC14 : ―Tơi sẽ cảm thấy có lỗi nếu tơi rời tổ chức này ngay bây giờ‖ có hệ số tương quan biến tổng <0.3 và câu này cũng gần nghĩa với câu OC13: ―Ngay cả khi có lợi cho mình, tơi cũng cảm thấy việc rời bỏ cơng ty là
việc làm khơng đúng‖ do đó loại biến OC14 này mà không ảnh hưởng đến ý nghĩa đo lường của khái niệm.Chạy lại lần 2 thì Cronbach’s Alpha tăng lên =0.851, các biến còn lại đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha của nhân tố lớn hơn 0.6 do đó đưa 15 biến cịn lại vào để phân tích EFA.
Bảng 4.6: Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Cam kết tổ chức”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Khái niệm Cam kết tổ chức ( OC) Cronbach’s Alpha =0.844. Loại biến OC14 do tương quan biến tổng = 0.183 nhỏ hơn 0.3. Sau đó Chạy lại lần 2 Cronbach’s Alpha =0.851 và các biến còn lại đều đạt
OC1 47.26 65.382 .415 .838 OC2 47.25 64.727 .444 .836 OC3 47.30 64.707 .482 .834 OC4 47.28 64.824 .453 .836 OC5 47.28 64.679 .475 .834 OC6 47.30 64.925 .445 .836 OC7 47.94 64.885 .446 .836 OC8 47.93 63.631 .501 .833 OC9 47.94 63.905 .476 .834 OC10 47.98 64.047 .489 .834 OC11 47.99 64.785 .503 .833 OC12 47.90 63.106 .574 .829 OC13 47.92 64.855 .513 .833 OC14 47.79 68.729 .183 .851
OC15 47.95 63.797 .530 .831
OC16 47.90 64.366 .462 .835
Chạy lần 2 Cronbach’s Alpha =0.851
OC1 44.19 61.270 .427 .845 OC2 44.18 60.673 .453 .843 OC3 44.23 60.655 .492 .841 OC4 44.21 60.660 .470 .842 OC5 44.21 60.659 .483 .842 OC6 44.23 60.878 .454 .843 OC7 44.87 60.759 .460 .843 OC8 44.86 59.651 .508 .840 OC9 44.87 60.030 .474 .842 OC10 44.91 60.168 .488 .841 OC11 44.92 61.031 .491 .841 OC12 44.83 59.518 .554 .838 OC13 44.85 61.057 .504 .841 OC15 44.88 59.968 .526 .839 OC16 44.83 60.670 .448 .844
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Hài lịng với cơng việc (JP) có hệ số Cronbach’s Alpha
=0.854 cho thấy khái niệm Hài lịng với cơng việc đạt được độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến này đều >0.3. Do vậy các biến quan sát của thang đo này đều được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Bảng 4.7 Kết quả Cronbach’s Alpha biến “ Hài lịng với cơng việc”
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Khái niệm Hài lịng với cơng việc (JS)- Cronbach’s Alpha = 0.854- không loại biến nào JS1 17.06 17.996 .617 .834 JS2 17.22 17.936 .590 .839 JS3 17.15 17.707 .627 .832 JS4 17.15 17.264 .685 .821 JS5 17.11 17.675 .638 .830 JS6 17.04 17.174 .682 .821
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Khái niệm Thái độ của nhân viên đối với sự thay đổi của tổ chức gồm 18 biến quan sát khi chạy lần 1 thì hệ số Cronbach’s Alpha =0.761 và có các biến ATOC 3,5,6,12,13,14,15,17,18 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Trong đó biến ATOC3 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất là 0.13 tác giả loại biến quan sát này là chạy lại lần 2 ta được hệ số Cronbach’s Alpha = 0.78, nhưng vẫn còn các biến quan sát ATOC5, ATOC6, ATOC12, ATOC13, ATOC14, ATOC15, ATOC17, ATOC18 có hệ số tương quan biến tổng <0.3 và có biến ATOC17 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất = 0.169 vậy tác giả loại biến này và chạy tiếp lần 3 ta có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.785 và vẫn còn các biến quan sát ATOC5, ATOC6, ATOC12, ATOC13, ATOC14, ATOC15, ATOC18 có hệ số < 0.3 và biến quan sát ATOC15 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất = 0.17 tác giả loại biến này và chạy lại lần 4 thì được hệ số Cronbach’s Alpha = 0.793 nhưng vẫn cịn các biến quan sát có hệ số tương quan biển tổng < 0.3 và biến quan sát ATOC6 là thấp