3.2.1 Phương pháp chọn mẫu
Mẫu trong nghiên cứu chính thức được chọn theo phương pháp thuận tiện. Đối tượng điều tra là các nhân viên đang làm việc toàn thời gian tại các doanh nghiệp trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, tiến hành gởi bảng câu hỏi qua hình thức gởi tận tay và qua email. Vì điều kiện thời gian, chi phí và để dễ dàng tiếp cận với các đối tượng này, người nghiên cứu tiến hành khảo sát các nhân viên làm việc toàn thời gian trên địa bàn TP.Hồ Chí Minh gồm những người đang tham gia lớp học ban đêm (tại chức, hoàn chỉnh đại học, văn bằng 2, cao học, bồi dưỡng chuyên môn nghiệp vụ,…) ở một số trường Đại học tại TP.Hồ Chí Minh ( Đại học kinh tế TP.Hồ Chí Minh, Đại học Mở TP.Hồ Chí Minh)
Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu, số lượng tham số và phân phối chuẩn của câu trả lời. Trong luận văn này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo một số nghiên cứu, tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn khảo sát sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho một ước lượng. Vì số lượng biến độc lập trong nghiên cứu này gồm 26 biến về giao tiếp nội bộ và 9 biến của thang đo Tower Perrin (2003) về sự gắn kế nhân viên. Vì vậy, mẫu tối thiểu được lựa chọn trong khảo sát này phải đạt tối thiểu ( 26 + 9 ) * 5 = 175 mẫu. Kích thước mẫu dự kiến cho nghiên cứu này là 200 mẫu.
3.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm SPSS 16.0 và sẽ lần lượt theo các bước sau:
đo của Dennis(1975) và thang đo sự gắn kết nhân viên của Towers Perrin (2003) được đưa vào kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha nhằm loại bỏ các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 sẽ bị loại bỏ
+ Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi thực hiện đánh giá sơ bộ thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm nhận diện các nhân tố giải thích cho biến thành phần, giúp khám phá khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường khơng đạt u cầu. Mục đích là để kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 đều bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp trích nhân tố Principal Component, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hớn 50%
+ Bước 3: Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính để nhận biết mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết.