2.1 .1Sự ra đời của thuật ngữ chất lượng cuộc sống nơi làm việc
3.2 Phương pháp chọn mẫu và xử lý số liệu
3.2.1 Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu tiến hành khảo sát các nhân viên đang làm việc toàn thời gian tại các doanh nghiệp trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh thơng qua bảng câu hỏi ở phụ lục 2. Đối tượng tham gia khảo sát gồm những nhân viên đang tham gia các khóa học ban đêm tại Đại học Mở, Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh, Đại học Tài chính Marketing, (Liên thơng, văn bằng 2, cao học, lớp Kế tốn trưởng,…).
Xác định kích thước mẫu:
Theo Hair và các cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong bảng khảo sát có 44 biến quan sát nên tối thiểu cần có cỡ mẫu n = 220. Và theo Roscoe (2003), cỡ mẫu lớn hơn 30 và nhỏ hơn 500 là thích hợp cho hầu hết các nghiên cứu. Do vậy, kích thước mẫu cho nghiên cứu này là 237 là phù hợp.
3.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên chương trình xử lý số liệu SPSS 20.0 theo ba bước sau:
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Trong nghiên cứu bao gồm các thang đo: thang đo chất lượng cuộc sống nơi làm việc của Walton (1974) 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. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 được xem xét loại bỏ.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Tiếp theo nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giúp đo lường loại bỏ các biến không đạt yêu cầu. 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 hơn 50%.
Bước 3: Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính để kiểm tra 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 giả thuyết mơ hình.