Hồn tồn
khơng đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Hoàn toàn đồng ý
1 2 3 4 5
Bảng câu hỏi chính thức gồm 26 biến quan sát, chia làm 3 phần: Phần 1: Phần giới thiệu chung.
Phần 2: Nội dung khảo sát là các câu hỏi nhằm thu thập đánh giá của cán bộ công chức đối với các thành phần của gắn kết nhân viên với tổ chức (26 câu hỏi).
Phần 3: Các thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát để phân tích dữ liệu (4 câu hỏi).
32
3.3.3. Thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu, tác giả phát trực tiếp bảng câu hỏi đến tất cả cán bộ công chức đang làm việc tại Cục Hải quan Cà Mau. Thơng tin về mẫu thu thập, có 160 bảng câu hỏi được”phát ra và thu về được 156 bảng, sau khi kiểm tra và loại bỏ các bảng có kết quả trả lời không hợp lệ (bỏ trống câu và đánh dấu hơn 1 lựa chọn). Kết quả thu về được 151 phiếu trả lời hợp lệ đạt 94.4%.
3.3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Trong bài nghiên cứu sử dụng các phương pháp: phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính. Tồn bộ dữ liệu được xử lý bằng chương trình SPSS 20.
* Phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần bằng 1 thì thang đo lường rất tốt, từ 0.7 đến gần bằng 0.8 thì thang đo lường sử dụng tốt, từ 0.6 trở lên là thang đo lường đủ điều kiện (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Đồng thời, các biến quan sát phải có hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3 thì biến đó đạt u cầu.
* Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh”giá độ tin cậy của các thang đo và loại bỏ những biến quan sát khơng phù hợp. Phân tích EFA là kỹ thuật được dùng để rút gọn các dữ liệu. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thõa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hệ số KMO: Hệ số KMO là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, phân tích nhân tố phù hợp khi KMO thõa điều kiện 0.5≤KMO ≤1. Nếu chỉ số này < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ
33
liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Barlett’s test có ý nghĩa thống kê tại mức Sig. < 0.05, nghĩa là các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Đại lượng Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố, những nhân tố chỉ được giữ lại trong mơ hình khi có eigenvalue > 1. Những nhân tố có eigenvalue < 1 sẽ bị loại vì khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc (Garson, 2003).
Ma trận nhân tố component matrix có ý nghĩa quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố. Các biến có trọng số < 0.5 sẽ bị loại, các biến có trọng số khơng đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố (< 0.3) cũng sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 1998).
* Phân tích hồi quy
Các thang đo được đánh giá, được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích”tương quan Pearson nhằm khẳng định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc”lập và giữa các biến độc lập với nhau trước khi thực hiện phân tích hồi quy. Giá trị tuyệt”đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng mạnh. Nếu có sự tương quan mạnh giữa các biến độc lập thì cần kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Trong nghiên cứu ta thường phải kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến, trong đó có một biến phụ và một hay nhiều biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy bội giúp làm rõ hơn mối quan hệ giữa năm biến độc lập (các yếu tố ảnh hưởng) và một biến phụ thuộc (sự gắn kết của nhân viên). Ta cần chú ý thông số sau:
Hệ số R2 điều chỉnh: trong mơ hình nghiên cứu có hệ sơ R2 điều chỉnh lớn hơn sẽ giải thích mơ”hình sự gắn kết của nhân viên với tổ chức sẽ tốt hơn.
Hệ số Beta: cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
34
* Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính bằng T-test và ANOVA
Kiểm định T-test và ANOVA nhằm xác định xem có sự khác biệt của các biến định tính như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên cơng tác đến sự gắn kết của nhân viên với tổ chức.
Nếu biến định tính chỉ có hai giá trị thì dùng kiểm định trung bình tổng thể T-test.
Nếu biến định tính lớn hơn hai giá trị thì kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố One Way ANOVA được áp dụng để kiểm tra sự khác biệt.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để xây dựng và đánh giá các thang đo, gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Thang đo nháp được phát triển từ cơ sở lý thuyết và thơng qua nghiên cứu định tính được điều chỉnh cho phù hợp với mơi trường làm việc tại Cục Hải quan Cà Mau thành thang đo chính thức để sử dụng cho việc khảo sát chính thức. Nghiên cứu chính”thức được thực hiện bằng cách gửi bảng khảo sát trực tiếp, với cỡ mẫu là 160 bảng câu hỏi được gửi đi. Các kết quả thu về hợp lệ được sẽ nhập liệu vào chương trình SPSS 20 để tiến hành kiểm tra và phân tích dữ liệu.
35
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương này tác giả trình bày các kết quả nghiên cứu thông qua việc xử lý và phân tích dữ liệu được thu thập từ các phiếu khảo sát. Kết quả nghiên cứu được trình bày ở phần này gồm: Thông tin dữ liệu thu thập được (giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên cơng tác), kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA; xây dựng mơ hình nghiên cứu điều chỉnh bằng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính và cuối cùng là đánh giá tác động của các biến nhân khẩu học.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Đề tài thực hiện dựa trên cơ sở điều tra các cán bộ cơng chức đang làm việc tại các Phịng, Đội, Chi cục thuộc và trực thuộc Cục Hải quan Cà Mau. Trong thời gian khảo sát, tác giả gửi đi tổng cộng 160 câu hỏi đến trực tiếp các đối tượng khảo sát. Số lượng bảng câu hỏi nhận về được là 155 bảng, có 4 bảng câu hỏi trả lời thiếu thơng tin nên bị loại, số cịn lại là 151 bảng câu hỏi đạt yêu cầu. Số lượng 151 bảng câu hỏi này được nhập liệu làm cơ sở cho phân tích dữ liệu, sau đó sẽ được xử lý và chạy bằng chương trình SPSS 20.
Số lượng mẫu hợp lệ đưa vào phân tích là 151 mẫu, trong tổng số 160 cán bộ công chức, đạt tỷ lệ 94.4%, chứng tỏ kết quả nghiên cứu đã phản ánh khá đầy đủ thực tế của tổ chức. Các số liệu thống kê, mơ tả cơ cấu mẫu theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thâm niên công tác trong nghiên cứu này đã phản ánh sát với tỷ lệ thực tế tại Cục Hải quan Cà Mau, cụ thể:
36