“Yếu tố hành vi lãnh đạo”
HV1 Lãnh đạo hỏi ý kiến khi có vấn đề liên quan đến công việc của anh/chị HV2 Anh/chị nhận được sự hỗ trợ của cấp trên
HV3 Lãnh đạo có tác phong hịa nhã, lịch sự
“Yếu tố môi trường làm việc”
MT1 Cơ sở vật chất (trang thiết bị, máy móc, vật dụng văn phịng, phịng ốc) tại nơi làm việc rất tốt, đầy đủ, an tồn, phục vụ cho q trình làm việc đạt hiệu quả
MT2 Môi trường làm việc chuyên nghiệp, giờ giấc làm việc nghiêm chỉnh, rõ ràng
MT3 Khơng khí làm việc thoải mái, vui vẻ
MT4 Anh /chị không phải lo lắng sẽ mất việc làm
“Yếu tố đồng nghiệp”
DN1 Mọi người luôn được đối xử công bằng
DN2 Mối quan hệ đồng nghiệp rất thân thiện và cởi mở DN3 Anh /chị luôn tin tưởng các quyết định của đồng nghiệp
DN4 Đồng nghiệp ở đơn vị luôn hiệp tác lao động, chia sẻ kinh nghiệm với nhau trong công việc
“Yếu tố sự phù hợp”
PH1 Công việc của anh /chị đang làm phù hợp với sở trường năng lực của mình
PH2 Nhìn chung, những chính sách của đơn vị đã tạo ra động lực làm việc cho anh /chị
PH3 Anh /chị cảm thấy mình phải có tinh thần trách nhiệm trong việc duy trì sự phát triển của tổ chức
PH4 Anh /chị dự định gắn bó lâu dài với tổ chức PH5 Anh /chị u thích cơng việc của mình
“Yếu tố đào tạo và phát triển”
DT1 Hàng năm đơn vị luôn xây dựng kế hoạch để đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ cho cán bộ cơng đồn, đặc biệt là những người mới.
DT2 Chương trình đào tạo, bồi dưỡng nghiệp vụ là phù hợp với từng đối tượng cán bộ cơng đồn.
DT3 Anh /chị sẽ có cơ hội công bằng với các đồng nghiệp trong việc thăng tiến nếu làm tốt công việc
DT4 Cơ hội thăng tiến nghề nghiệp tại đơn vị là cao hơn so với những đơn vị cùng ngành
“Yếu tố lương, thưởng, phúc lợi”
LT1 Chính sách tiền lương tại đơn vị là công bằng hợp lý LT2 Tiền lương tương xứng với kết quả làm việc
LT3 Tiền lương được trả đúng thời hạn
LT4 Anh /chị có nhận được tiền thưởng trong các dịp lễ, tết
LT5 Anh /chị có thể sống tốt dựa vào thu nhập từ tiền lương, thưởng và các phúc lợi của đơn vị
LT6 So với các đơn vị khác, thu nhập của Anh /chị là cao LT7 Anh /chị được đóng bảo hiểm đầy đủ
LT8 Anh /chị cảm thấy hài lịng với chính sách xét thưởng của đơn vị
“Yếu tố sự thừa nhận thành quả lao động”
TN1 Những đóng góp của anh /chị ln được đồng nghiệp, cấp trên ghi nhận TN2 Những đóng góp hữu ích của anh /chị sẽ được áp dụng rộng rãi
TN3 Những đóng góp hữu ích của anh /chị sẽ được khen thưởng
TN4 Anh /chị luôn được tập thể ủng hộ khi thực hiện nhiệm vụ của cán bộ cơng đồn
TN5 Đơn vị của anh /chị thực hiện tốt cơ chế bảo vệ cán bộ cơng đồn theo quy định
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.6. Phương pháp xử lý phân tích dữ liệu
“Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả, hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha và loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến tổng nhỏ, đo lường bằng phân tích nhân tố khám phá EFA”. Phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy và phân tích T-Test ANOVA.
3.6.1. Phân tích dữ liệu thống kê mẫu nghiên cứu
Đầu tiên, tác giả phân tích thống kê mơ tả cho mẫu nghiên cứu. Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết, các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mơ tả dữ liệu.
3.6.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
“Mục đích phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha là cho phép phân tích để tìm ra các câu hỏi được giữ lại và những câu hỏi cần loại bỏ đi trong các mục đưa vào kiểm tra (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay nói cách khác là giúp loại bỏ các biến quan sát có hệ số tin cậy thấp vì mối quan hệ tương quan không chặt chẽ. Các biến quan sát thuộc hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại trừ và tiêu chuẩn cho các biến quan sát được chọn, là thang đo khi có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 hoặc cao hơn”.
“Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.8 hoặc gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là vì mối quan hệ tương quan rất chặc chẽ. Nhiều nhà nghiên cứu cũng gợi ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 hoặc cao hơn là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)”.
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
“Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt”. Phương pháp này được sử dụng rất có lợi cho việc xác định biến tập hợp cần thiết cho các vấn đề cần nghiên cứu và được sử dụng để tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn bao gồm:
“Chỉ số KMO là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA. Chỉ số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s trong phân tích nhân tố, cần kiểm định mối tương quan của các biến với nhau (H0: các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Nếu giả thuyết H0 không được bác bỏ thì phân tích
nhân tố có khả năng khơng thích hợp. Nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)”.
“Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số này ≥ 0.5” Hair và cộng sự (1998).
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% Gerbing và Anderson (1988). Phương pháp trích (Principal Component Analysis) được sử dụng trong phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.5 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
3.6.4. Phân tích tương quan Pearson
“Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính bội giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mục đích xem xét các biến độc lập có mối quan hệ tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc được xét riêng cho từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa Sig của hệ số hồi quy nhỏ hơn 0.05 (Sig.<0.05), có nghĩa độ tin cậy là 95%, được kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và có mối quan hệ tương quan chặt chẽ”.
3.6.5. Phân tích hồi quy bội
“Phân tích hồi quy bội để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, phương pháp được sử dụng là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter). Các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu”. Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai sẽ cho biết biến phụ thuộc có mối liên hệ với toàn bộ biến độc lập hay không (Sig. < 0.05, mơ hình xây dựng phù hợp và ngược lại).
Phương trình hồi quy dự kiến
Y = α + β1 X1+ β2 X2 + β3 X3+ β4 X4 +β5 X5 + β6 X6 +β7 X7 Trong đó:
X2: Mơi trường làm việc X3: Đồng nghiệp
X4: Sự phù hợp
X5: Đào tạo và phát triển X6: Lương, thưởng, phúc lợi
X7: Sự thừa nhận thành quả lao động α: Hệ số tự do
β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7 là các hệ số góc
Kết luận chương 3
Chương này trình bày quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, xác định quy mô mẫu, phương pháp chọn cở mẫu và thu thập dữ liệu, thang đo các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu; và cuối cùng là phương pháp xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 20.0.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4, đưa ra các kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm: mô tả nghiên cứu, kiểm định và đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, điều chỉnh lại mơ hình, phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy, phân tích T-Test ANOVA.
Trước khi phân tích dữ liệu bằng phần mềm ứng dụng, cần phải sàng lọc, làm sạch và mã hóa các dữ liệu đã thu thập được.
4.1. Loại bỏ các phiếu trả lời khơng phù hợp, mã hóa dữ liệu
4.1.1. Loại bỏ phiếu trả lời khơng phù hợp
Như đã nói trong chương phương pháp nghiên cứu, mặc dù theo phương pháp chọn mẫu dựa vào số biến thì mức tối thiểu là 38 x 5 = 190 phiếu, nhưng tác giả quyết định chọn cở mẫu là 300 phiếu điều tra để dự phòng các trường hợp thiếu hụt do không trả lời, mất mác, đáp viên trả lời không đầy đủ hoặc trả lời không trung thực,…
Sau khi phỏng vấn các mẫu câu hỏi và tổng hợp các bảng hỏi đã thu về, tiến hành lọc và loại bỏ các phiếu trả lời không phù hợp trước khi xử lý và phân tích dữ liệu.
Kết quả đã gửi bảng hỏi phỏng vấn 300 phiếu và thu về 300 phiếu, qua kiểm tra thì 300 phiếu đều đạt yêu cầu đề ra, tỉ lệ đạt 100%.
4.1.2. Mã hóa dữ liệu
“Các dữ liệu được phân thành nhóm để thuận lợi cho việc xử lý”. Trong đó: Về độ tuổi được chia làm 5 nhóm: dưới 30 tuổi (nhóm 1), 30 - 40 tuổi (nhóm 2), 41 - 50 tuổi (nhóm 3), 51 - 60 tuổi (nhóm 4), 60 tuổi trở lên (nhóm 5). Trình độ học vấn chia làm 4 nhóm: trung cấp (nhóm 1), cao đẳng (nhóm 2), đại học (nhóm 3), sau đại học (nhóm 4). Về thâm niên cơng tác chia làm 5 nhóm: dưới 3 năm (nhóm 1), 3 - 5 năm (nhóm 2), 5 - 10 năm (nhóm 3), 10 - 15 năm (nhóm 4), trên 15 năm (nhóm 5). Về Thu nhập chia làm 4 nhóm: dưới 2 triệu (nhóm 1), 2 - 3 triệu (nhóm 2), 3 - 5 triệu (nhóm 3), trên 5 triệu (nhóm 4). Vị trí làm việc chia làm 3 nhóm: cán bộ cơng đồn chun trách (nhóm 1), cán bộ cơng đồn khơng chuyên trách khối HCSN (nhóm 2), cán bộ cơng đồn khơng chun trách khối DN (nhóm 3).
4.2. Mơ tả mẫu
4.2.1. Về giới tính
Trong tổng số 300 đối tượng được nghiên cứu, có 180 nam chiếm 60%, 120 nữ chiếm 40%. Kết quả cho thấy, tỷ lệ chênh lệch giữa nam và nữ là khá cao và đa số cán bộ cơng đồn là nam.