Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, được sử lý trên phần mầm SPSS 19.0. Theo tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011) thì hệ số Cronbach’s Alpha ở khoảng 0,6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,95 là chấp nhận được, nếu ở khoảng 0,7 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0,9 là tốt nhất. Hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0,3 là hợp lệ.
Tổng cộng 41 biến quan sát được đưa vào phân tích độ tin cậy và được trình bày tóm tắt ở bảng 4.6 và phụ lục 4.
37
Bảng 4.6: Kết quả Cronbach’s Alpha của các biến Biến Biến
quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Bản chất công việc : Cronbach’s Alpha = 0,653
NOW1 12,06 2,777 0,442 0,578 NOW2 12,00 3,125 0,395 0,610 NOW3 12,20 2,644 0,435 0,585 NOW4 11,71 2,755 0,464 0,563 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Thu nhập: Cronbach’s Alpha = 0,823
Pay1 11,47 4,593 0,586 0,803 Pay2 11,31 3,959 0,713 0,745 Pay3 11,10 4,121 0,604 0,799 Pay4 11,34 4,134 0,690 0,757 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Phúc lợi: Cronbach’s Alpha = 0,727
Benifí1 12,46 2,643 0,569 0,636 Benifit2 12,16 2,952 0,458 0,699 Benifit3 12,61 2,566 0,483 0,693 Benifit4 12,55 2,729 0,572 0,637 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan
biến - tổng Alpha nloại biến ếu Môi trường làm việc: Cronbach’s Alpha = 0,718
WE1 15,44 5,592 0,375 0,725
WE2 14,87 6,487 0,409 0,697
WE3 15,07 5,563 0,540 0,645
38
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Đồng nghiệp: Cronbach’s Alpha = 0,801
COLL1 12,05 3,266 0,490 0,808 COLL2 11,87 2,730 0,711 0,702 COLL3 11,86 2,840 0,620 0,749 COLL4 11,84 2,925 0,643 0,737 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nếu loại biến Lãnh đạo: Cronbach’s Alpha = 0,845
Sup1 16,32 5,452 0,680 0,805 Sup2 16,31 5,283 0,687 0,803 Sup3 16,42 5,752 0,604 0,825 Sup4 16,31 5,443 0,666 0,809 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Cơ hội đào tạo và thăng tiến: Cronbach’s Alpha = 0,746
TPO1 15,25 5,412 0,319 0,760 TPO2 15,60 4,164 0,508 0,706 TPO3 15,62 4,184 0,650 0,650 TPO4 15,54 4,249 0,593 0,670 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Sự tự hào công ty: Cronbach’s Alpha = 0,831
POO1 11,96 3,904 0,640 0,795
POO2 11,94 3,671 0,636 0,796
POO3 12,09 3,584 0,669 0,781
39
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Sự hài lịng cơng việc: Cronbach’s Alpha = 0,729
JS1 7,75 1,859 0,459 0,748 JS2 7,67 1,596 0,606 0,573 JS3 7,66 1,715 0,596 0,591 Biến quan sát Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến - tổng Alpha nloại biến ếu Ý định nghỉ việc: Cronbach’s Alpha = 0, 823
TI1 4,46 2,857 0,733 0,702
TI2 4,45 2,540 0,763 0,666
TI3 4,61 3,374 0,555 0,871
Kết quả đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các yếu tố: tất cả các biến độc lập (bản chất công việc, tiền lương và thu nhập, phúc lợi, môi trường làm việc, đồng nghiệp, lãnh đạo, cơ hội đào tạo và thăng tiến, tự hào về công ty) và các biến phụ thuộc (hài lịng cơng việc, ý định nghỉ việc) đều có độ tin cậy xoay quanh khoảng 0,7 – 0,9, chỉ có biến bản chất cơng việc có độ tin cậy thấp nhất là 0,653. Đồng thời, kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số tương quan biến – tổng đều > 0,3 (quan sát TPO1 có hệ số tương quan biến – tổng thấp nhất của các thành phần là 0,319). Vì vậy, tất cả các thành phần đều đạt đủ độ tin cậy để tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Để có thể áp dụng cơng cụ phân tích nhân tố khám phá cần phải thỏa mãn các điều kiện:
+ Hệ số KMO (Kaiser – Mayer – Olkin): 0,5 ≤ KMO ≤ 1 được xem là thích hợp trong phân tích EFA (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
40
+ Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤ 0,05 thì các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Hệ số tải nhân tố (Loading factor): Là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Theo Hair & Ctg, 1998, hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng và ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nghiên cứu này sử dụng hệ số tải nhân tố > 0,5. Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại.
+ Khác biệt hệ số tải nhân tố giữa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al Tamimi, 2003).
+ Tổng phương sai trích: Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%
4.3.1. Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Tổng cộng 35 biến quan sát của các biến độc lập được đưa vào phân tích EFA bằng phương pháp trích Principal component và sử dụng phép quay Varimax. Kết quả phân tích cho thấy: các biến quan sát POO1, POO2, TPO1, TPO5, Benifit2 và NOW2 lần lượt bị loại vì có hệ số tải nhân tố < 0,5 (xem phụ lục 5). Như vậy, sau khi loại các biến quan sát không hợp lệ, tổng số biến còn lại là 29 biến.
29 biến còn lại được đưa vào phân tích lần 2. Kết quả phân tích EFA lần 2 được thể hiện ở bảng 4.7.
41
Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 6 7 Pay2 0,799 Pay1 0,757 Pay4 0,733 Pay3 0,630 POO4 0,576 POO3 0,558 Sup1 0,778 Sup2 0,721 Sup5 0,693 Sup4 0,691 Sup3 0,643 Coll2 0,757 Coll4 0,743 Coll3 0,716 Coll1 0,644 WE2 0,609 WE4 0,731 WE3 0,729 WE5 0,658 WE1 0,562 TPO3 0,809 TPO4 0,714 TPO2 0,677 Benifit4 0,733 Benifit1 0,715 Benifit3 0,696 NOW3 0,738 NOW4 0,716 NOW1 0,614
42
+ Tổng cộng có 7 thành phần được trích ra từ 8 thành phần ban đầu, tổng phương sai trích là 61,997%, nghĩa là 7 thành phần này giải thích được 61,997% biến thiên của dữ liệu, thỏa điều kiện (≥ 50%).
+ Hệ số KMO = 0,910, được xem là thích hợp trong phân tích EFA (0,5 ≤ KMO ≤ 1).
+ Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett = 0,000, thỏa điều kiện (≤ 0,05), nghĩa là các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Hệ số tải nhân tố thấp nhất = 0,558, được xem là có ý nghĩa thực tiễn và thỏa điều kiện đặt ra (> 0,5).
Như vậy, kết quả phân tích EFA là phù hợp và thỏa các điều kiện.
Từ kết quả phân tích, có 7 nhân tố được rút ra từ 8 nhân tố ban đầu, 2 biến quan sát còn lại của biến tự hào về cơng ty (POO3, POO4) được nhóm vào với nhân tố thu nhập (thu nhập 1 -> 4, tự hào công ty 3, tự hào công ty 4). Biến quan sát môi trường làm việc 2 được tách ra và nhóm với các biến quan sát của nhân tố đồng nghiệp (đồng nghiệp 1 -> 4, môi trường làm việc 2).
7 nhân tố được rút ra từ 8 nhân tố ban đầu được mô tả như sau:
Nhân tố thứ nhất là “Thu nhập” với 6 biến quan sát
Pay1 Anh/Chị có thể sống được từ tiền lương và thu nhập ở công ty
Pay2 Tiền lương và thu nhập được trả tương xứng với năng lực và kết quả làm việc của Anh/Chị
Pay3 Tiền lương và thu nhập được trả cơng bằng
Pay4 Anh/chị hài lịng với chế độ tiền lương và thu nhập củacôngty POO3 Anh/Chị nói với bạn bè rằng cơng ty là nơi tốt để làm việc POO4 Anh/Chị tự hào vì được làm việc trong cơng ty
43
Nhân tố thứ hai là “Lãnh đạo” với 5 biến quan sát
Sup1 Cấp trên của Anh/Chị gương mẫu Sup2 Anh/Chị tin tưởng vào cấp trên Sup3 Anh/Chị được cấp trên tôn trọng
Sup4 Cấp trên đối xử công bằng với nhân viên
Sup5 Cấp trên quan tâm và hỗ trợ Anh/Chị khi cần thiết
Nhân tố thứ ba là “Đồng nghiệp” với 5 biến quan sát
Coll1 Đồng nghiệp của Anh/Chị dễ chịu
Coll2 Mọi người làm việc hịa thuận và có tinh thần đồng đội Coll3 Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ lẫn nhau
Coll4 Có tinh thần đồn kết cao trong công ty WE2 Giao tiếp nội bộ trong công ty tốt
Nhân tố thứ tư là “Môi trường làm việc” với 4 biến quan sát
WE1 Công việc không bị áp lực cao WE3 Nơi làm việc của Anh/Chị an tồn
WE4 Cơng việc ổn định và Anh/Chị không sợ bị mất việc WE5 Anh/Chị hài lịng với mơi trường làm việc của công ty
Nhân tố thứ năm là “Cơ hội đào tạo và thăng tiến” với 3 biến quan sát
TPO2 Công ty thường tổ chức các lớp đào tạo nâng cao kiến thức và kỹ năng cho nhân viên
TPO3 Anh/Chị được tạo cơ hội để thăng tiến
44
Nhân tố thứ sáu là “Phúc lợi” với 3 biến quan sát
Benifit1 Cơng ty có chế độ phúc lợi tốt
Benifit3 Chế độ phúc lợi của công ty không thua kém so với các công ty mà Anh/Chị biết
Benifit4 Anh/Chị hài lòng với chế độ phúc lợi của công ty
Nhân tố thứ bảy là “Bản chất công việc” với 3 biến quan sát
NOW1 Công việc cho phép Anh/Chị sử dụng năng lực cá nhân NOW3 Cơng việc có nhiều thách thức
NOW4 Cơng việc địi hỏi trách nhiệm cao
4.3.2. Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Tổng cộng có 6 quan sát của 2 thành phần nhân tố Hài lịng cơng việc và Ý định nghỉ việc được đưa vào phân tích EFA bằng phương pháp phân tích Principal component và phép xoay Varimax. Kết quả cho thấy quan sát TI3 bị loại vì khác biệt hệ số tải nhân tố quá thấp, chỉ đạt 0,024 (xem phụ lục 7).
5 quan sát còn lại được đưa vào phân tích lần 2
Bảng 4.8: Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc
Biến quan sát Thành phần 1 2 TI1 0,911 TI2 0,898 JS1 0,857 JS2 0,715 JS3 0,678
45
+ Tổng cộng có 2 thành phần được trích ra từ 2 thành phần ban đầu, tổng phương sai trích là 75,673%, nghĩa là 2 thành phần này giải thích được 75,673% biến thiên của dữ liệu, thỏa điều kiện (≥ 50%).
+ Hệ số KMO = 0,741, được xem là thích hợp trong phân tích EFA (0,5 ≤ KMO ≤ 1).
+ Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett = 0,000, thỏa điều kiện (≤ 0,05), nghĩa là các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Hệ số tải nhân tố thấp nhất = 0,678, được xem là có ý nghĩa thực tiễn và thỏa điều kiện đặt ra (> 0,5).
Như vậy, kết quả phân tích EFA là phù hợp và thỏa các điều kiện. 2 nhân tố được rút ra được mô tả như sau:
Nhân tố thứ nhất là “Ý định nghỉ việc” với 2 biến quan sát
TI1 Anh/Chị có kế hoạch sẽ nghỉ việc trong vịng thời gian tới TI2 Anh/Chị đã nghĩ đến việc rời bỏ công việc tại
Nhân tố thứ hai là “Hài lịng cơng việc” với 3 biến quan sát
JS1 Anh/Chị hài lòng với kết quả làm việc của mình JS2 Cơng việc hiện tại phù hợp với Anh/Chị
JS3 Nhìn chung Anh/Chị hài lịng với cơng việc hiện tại
4.3.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu sẽ bao gồm 29 biến quan sát độc lập được trích thành 7 nhân tố tác động đến sự hài lịng cơng việc là: “Thu nhập”, “Lãnh đạo”, “Đồng nghiệp”, “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”, “Phúc lợi”,
46
“Môi trường làm việc” và “Bản chất công việc”. 5 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 2 nhân tố là: “Ý định nghỉ việc” và “Hài lịng cơng việc”.
Các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được đề xuất lại như sau:
Giả thuyết H1 (+): Thu nhập càng cao thì nhân viên có sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H2 (+): Lãnh đạo công bằng và hiệu quả sẽ làm nhân viên có sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H3 (+): Mối quan hệ với đồng nghiệp tốt thì nhân viên có xu hướng hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H4 (+): Cơng ty càng có nhiều chương trình đào tạo và cơ hội thăng tiến thì nhân viên càng có sự hài lịng trong cơng việc cao.
Giả thuyết H5 (+): Phúc lợi tốt sẽ khiến nhân viên có sự hài lịng trong công việc cao.
Giả thuyết H6 (+): Môi trường làm việc tốt khiến nhân viên có sự hài lịng trong công việc càng cao.
Giả thuyết H7 (+): Nhân viên càng yêu thích và phù hợp với cơng việc thì sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H8 (-): Sự hài lịng cơng việc càng cao thì ý định nghỉ việc càng thấp.
47
Hình 4.1: Mơ hình các yếu tố tác động đến Sự hài lịng cơng việc và Ý định nghỉ việc
4.4. Phân tích hồi qui:
4.4.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi qui:
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2
(R- Square) thường được sử dụng. Hệ số R-Square điều chỉnh thường được dùng trong hồi qui tuyến tính bội để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
H8 (-) Thu nhập Lãnh đạo Đồng nghiệp Đào tạo và thăng tiến Phúc lợi Môi trường làm việc H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+) H6 (+) Bản chất công việc H7 (+) Ý định nghỉ việc Đặc tính cá nhân: - Giới tính - Tuổi - Thâm niên - Thu nhập Sự hài lịng cơng việc
48
Hệ số Durbin–Watson thường được sử dụng để kiểm tra tính độc lập của sai số. Hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng (1<Durbin -Watson<3) được xem là phù hợp.
Hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm tra bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo Hair & ctg 2006, VIF<10 là có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Beta chuẩn hóa được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố. Hệ số Beta chuẩn hóa càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng lớn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
4.4.2. Phân tích hồi qui các yếu tố tác động đến sự hài lịng cơng việc 4.4.2.1. Ma trận tương quan:
Tương quan
JS PAY SUP COLL TPO BEN WI NOW
Tương quan Pearson JS 1,000 0,755 0,510 0,463 0,440 0,507 0,455 0,393 PAY 0,755 1,000 0,542 0,432 0,440 0,516 0,440 0,377 SUP 0,510 0,542 1,000 0,513 0,463 0,398 0,327 0,358 COLL 0,463 0,432 0,513 1,000 0,441 0,400 0,458 0,237 TPO 0,440 0,440 0,463 0,441 1,000 0,273 0,258 0,279 BEN 0,507 0,516 0,398 0,400 0,273 1,000 0,368 0,265 WE 0,455 0,440 0,327 0,458 0,258 0,368 1,000 0,155 NOW 0,393 0,377 0,358 0,237 0,279 0,265 0,155 1,000 Bảng 4.9: Ma trận tương quan
49
4.4.2.2. Kiểm định các giả định
a. Giả định mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.10: Bảng thông số của mơ hình hồi qui
Mơ hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance Hệ số VIF
1 (Hằng số) -0,179 0,196 -0,91 0,362 PAY 0,532 0,043 0,537 12,4 0,000 0,518 1,93 SUP 0,044 0,044 0,041 1 0,319 0,565 1,77 COLL 0,076 0,047 0,066 1,62 0,107 0,591 1,69 TPO 0,074 0,038 0,074 1,96 0,050 0,692 1,44 BEN 0,111 0,041 0,104 2,73 0,007 0,677 1,48 WE 0,1 0,036 0,103 2,79 0,006 0,706 1,42