3.1 Quy trình các bước nghiên cứu
Trên cơ sở các vấn đề liên quan đến động lực làm việc của người lao động trong tổ chức, đề tài này đã xác định các mục tiêu như sau: Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của công chức, viên chức; Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến động lực làm việc của công chức, viên chức và đề ra các giải pháp phù hợp nhằm nâng cao động lực làm việc cho công chức, viên chức tại Cơn Đảo.
Với mục tiêu đó, bước đầu tiên là tìm các nghiên cứu liên quan đến động lực làm việc và các cơ chế thúc đẩy động lực làm việc. Dựa trên nền tảng lý thuyết thu thập. Mơ hình nghiên cứu được đề xuất, kèm theo đó là bảng hỏi được biên dịch từ các thang đo phổ biến đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu tương tự. Mơ hình và bảng hỏi đã được điều chỉnh sau quá trình thảo luận với giảng viên hướng dẫn và một số giảng viên khác. Bảng hỏi sau cùng được sử dụng trong nghiên cứu này đã được điều chỉnh sau quá trình khảo sát thử ngẫu nhiên 15 công chức trên địa bàn huyện Côn Đảo. Kết quả bảng hỏi sau cùng gồm 01 nhân tố phụ thuộc là động lực làm việc và 07 nhân tố biến độc lập với tổng cộng 42 câu hỏi và 05 câu hỏi liên quan đến các thuộc tính cá nhân của cơng chức, viên chức. Ngoài ra, bảng hỏi cũng được bổ sung một nhóm câu hỏi mở (không bắt buộc) liên quan đến đánh giá chủ quan của mỗi cá nhân về điều gì hiện tại đang làm cho họ cảm thấy có động lực hơn hoặc giảm động lực làm việc, và các giải pháp đề xuất (nếu có) đi kèm. Đây là nội dung đã trình bày trong Chương 2 ở trên.
Bảng hỏi sau khảo sát chính thức sẽ được nhập liệu trên Excel trước khi xử lý các kỹ thuật định lượng liên quan như: thống kê mô tả; kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích mơ hình hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Kết quả phân tích định lượng được phân tích và so sánh với các kỳ vọng lý thuyết ban đầu; cũng như đối chiếu với thực tế quan sát tại các đơn vị, tổ chức công trên địa bàn. Các kết luận và khuyến nghị sau cùng của đề tài được đề xuất có sự tham gia góp ý từ giảng viên hướng dẫn; từ thảo luận với một số cán bộ đang đương nhiệm hoặc nguyên là lãnh đạo hoặc trưởng bộ phận quản lý nhân sự của các tổ chức công trên địa bàn huyện Côn Đảo; và cũng được so sánh với kết quả từ phần câu hỏi mở trong bảng hỏi. Đây là các nội dung tiếp theo và được trình bày cụ thể trong Chương 3, Chương 4 và Chương 5 của luận văn này.
Hiện nay, các nhà nghiên cứu xác định cỡ mẫu cần thiết thông qua công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước
mẫu cần cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp phân tích dữ liệu và độ tin cậy cần thiết. Trong EFA, cỡ mẫu thường được xác định dựa vào 2 yếu tố là số lượng biến đo lường đưa vào phân tích và kích thước tối thiểu. Hair & ctg (2006) (trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là tỉ lệ 10:1 trở lên. Đối với phương pháp hồi qui tuyến tính, cơng thức kinh nghiệm thường dùng là: n ≥ 50 + 8*p. Trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết; p là số lượng biến độc lập trong mơ hình.
Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp EFA và hồi qui tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn trên nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt. Với 42 biến quan sát, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là: 42 * 5 + 50 = 260 mẫu. Trong đó, nghiên cứu áp dụng tỷ lệ 01 thang đo 05 quan sát và dự phịng 50 phiếu. Vì vậy, tác giả chọn điều tra trên số mẫu 260 CCVC là phù hợp.
Cách thức chọn mẫu
Đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với chọn mẫu thuận tiện. Với chọn mẫu phân tầng: tác giả chia tổng thể nghiên cứu thành 03 nhóm nhỏ khác nhau gồm: (1) CCVC tại UBND Huyện Cơn Đảo; (2) CCVC tại các phịng thuộc huyện; (3) CCVC tại các đơn vị sự nghiệp trên địa bàn và số lượng cơng chức được chọn tại mỗi nhóm đơn vị được lấy tỷ lệ theo tổng số biên chế. Theo đó, số phiếu đã phát ra tại UBND Huyện là 260 phiếu gồm 100 phiếu tại UBND Huyện cùng các phòng thuộc huyện; và 160 phiếu tại các đơn vị sự nghiệp.
Tiếp đến, việc chọn lựa cá nhân nào tham gia trả lời phiếu khảo sát theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện; theo đó bất kỳ cán bộ, nhân viên nào sẵn sàng tham gia phiếu khảo sát trên đều được ghi nhận.
3.2 Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu được thu thập và nhập liệu trên Excel. Các phiếu khảo sát khơng hồn thành phần câu hỏi bắt buộc hoặc có dấu hiệu của trả lời một cách ngẫu nhiên sẽ được xem xét và loại bỏ trước khi đưa vào phân tích trên phần mềm SPSS (phiên bản 20.0).
Kiểm tra độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha (gọi tắt là hệ số CA). Sử dụng hệ số CA trước khi phân tích nhân tố EFA sẽ giúp loại bỏ các biến (thang đo) khơng phù hợp. Hệ số CA lớn hơn 0,8 thì biến đo lường là tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; và từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (theo Hoàng Trọng
và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tin cậy CA chỉ cho biết các biến đo lường trong cùng nhân tố có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, dựa vào hệ số tương quan giữa biến tổng sẽ giúp loại ra những biến khơng giải thích nhiều cho nhân tố đang quan sát. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này, các biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được loại.
Phương pháp phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Trước khi kiểm định các giả thuyết, cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha ở trên đã kiểm định độ tin cậy thang đo, cịn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo. Theo đó, phương pháp EFA cho phép rút gọn một tập hợp gồm (k) biến đo lường sau kiểm định Cronbach’s Alpha thành một tập F (Factor, F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến đo lường.
Mayers và cộng sự (trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) cho rằng phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức phù hợp nhất được sử dụng khi tiến hành phân tích EFA. Theo Hair & ctg (cũng trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc), hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa của thang đo. Cụ thể, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; nếu lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng và nếu lớn hơn 0,5 thì được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Do vậy, trong nghiên cứu này yêu cầu hệ số tải nhân tố phải từ 0,5 trở lên.
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) cho phép xem xét mức độ thích hợp của phân tích EFA. Trị số KMO càng lớn thì việc áp dụng EFA càng có ý nghĩa; và yêu cầu tối thiểu là từ 0,5 và tối đa là 1. Một kiểm định khác là kiểm định Bartlett để xem xét các biến đo lường có tương quan trong tổng thể hay khơng. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.5 nghĩ là thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể và do vậy có thể phù hợp cho phân tích EFA.
Trong khi đó, tổng phần trăm phương sai trích tích lũy (Total Variance Comulative) thể hiện sự biến thiên của các biến đo lường giải thích được bao nhiêu phần trăm giá trị của các nhân tố được tổng hợp. Theo đó, tổng phần trăm phương sai trích càng cao, càng có ý nghĩa và như vậy, các nhân tố được rút trích là có độ đại diện cao. u cầu tối thiểu đối với hệ số này là 50%.
Phương pháp hồi quy đa biến
Để kiểm định các giả thuyết đã nêu trong Chương 2, phương pháp hồi quy đa biến được sử dụng để kiểm định tác động của các nhân tố độc lập lên động lực làm việc, đây là các nhân tố đã được rút trích sau q trình phân tích EFA, mỗi nhân tố đại diện cho một khía cạnh lý thuyết đã nêu ở Chương 2. Trước khi thực hiện hồi quy, việc phân tích ma trận tương quan giữa tất cả các nhân tố (gồm cả độc lập và phụ thuộc) cho một bức tranh tổng quan về xu hướng mối quan hệ của các nhân tố từ dữ liệu thu thập.
Các mối quan tâm chính của tác giả là các biến tác động có ý nghĩa hay khơng dựa vào mức ý nghĩa kiểm định (sig.) tương ứng với các biến có nhỏ hơn các mức 1%; 5% và 10% hay không; và dấu của hệ số hồi quy (hệ số be-ta chưa chuẩn hóa, unstandardized coefficients) ứng với mỗi nhân tố có phù hợp với kỳ vọng lý thuyết ban đầu và thực tiễn tại các tổ chức cơng trên địa bàn hay khơng. Bên cạnh đó, hệ số hồi quy đã chuẩn hóa (standardized coefficients) cho biết mức độ tác động của biến nào là quan trọng hơn đối với biến phụ thuộc.
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng quan tâm đến hệ số giải thích (R2) cho biết các nhân tố độc lập trong mơ hình giải thích được bao nhiêu % sự biến thiên của nhân tố phụ thuộc (tức sự biến thiên của động lực).
Sau cùng, việc phân tích động lực làm việc theo từng thuộc tính cá nhân giúp cho bức tranh về động lực làm việc của công chức tại huyện Côn Đảo được rõ ràng hơn và các khuyến nghị cụ thể hơn.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đưa ra quy trình các bước nghiên cứu và đưa ra phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với chọn mẫu thuận tiện dựa trên yêu cầu về kích thước mẫu nghiên cứu, tác giả chọn kích thước mẫu nghiên cứu là 260 mẫu. Đồng thời tác giả cũng đưa ra phương pháp phân tích dữ liệu thông qua hệ số Cronbach’s Alpha bằng phần mềm thống kê SPSS và phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định thang đo các yếu tố tác động đến động lực làm việc của CCVC tại huyện Côn Đảo. Tất cả các kết quả trên sẽ được trình bày trong Chương 4 tiếp theo.