Ký hiệu Nội dung
QHĐN02 Đồng nghiệp của tôi thường giúp đỡ tôi trong công việc QHĐN01 Đồng nghiệp của tôi rất thân thiện
QHĐN04 Tơi và các đồng nghiệp ln có sự phối hợp rất tốt trong công việc
Tương tự trong thành phần thứ 5 của bảng 4.2 có 4 biến quan sát đó là MTLV03 ; MTLV05 ; MTLV06 ; MTLV04 hội tụ về một thành phần và các câu hỏi này xoay quanh về môi trường làm việc đúng như thiết kế bảng câu hỏi ban đầu từ biến Môi trường làm việc của mơ hình nghiên cứu, do đó tác giả vẫn giữ nguyên tên biến là Môi
trƣờng làm việc.
Bảng 4.7: Bảng câu hỏi hiệu chỉnh cho nhân tố Môi trƣờng làm việc:
Ký hiệu Nội dung
MTLV03 Tôi được làm việc trong môi trường đủ ánh sáng, thơng thống, sạch sẽ và lành mạnh
MTLV05 Thời gian nghỉ giải lao và ăn cơm mà công ty đang áp dụng theo quy định nhà nước là hợp lý
MTLV06 Ca làm việc 12h/ngày là chấp nhận được
MTLV04 Tôi được công ty trang bị đầy đủ đồng phục và bảo hộ lao động khi làm việc
4.5. Hiệu chỉnh mơ hình và thiết lập lại các giả thuyết nghiên cứu 4.5.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh 4.5.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Từ bảng câu hỏi được hiệu chỉnh và cách đặt lại tên biến cho phù hợp sau khi đã kiểm định thang đo thì mơ hình được hiệu chỉnh như sau :
HÌNH 4.11 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.5.2. Thiết lập lại các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H’1 : nhân tố Lƣơng, thƣởng, phúc lợi là tương quan nghịch biến với ý định nghỉ việc, có dấu (-)
Lương, thưởng, phúc lợi
Cam kết tổ chức
Cam kết công việc
Quan hệ đồng nghiệp
Môi trường làm việc
Giả thuyết H’2 : nhân tố Cam kết tổ chức có tác động ngược chiều với ý định nghỉ việc, có dấu (-)
Giả thuyết H’3 : nhân tố Cam kết cơng việc có tác động ngược chiều với ý
định nghỉ việc, có dấu (-)
Giả thuyết H’4 : nhân tố Quan hệ đồng nghiệp có tác động ngược chiều với ý định nghỉ việc, có dấu (-)
Giả thuyết H’5 : nhân tố Môi trƣờng làm việc có tác động ngược chiều với ý định nghỉ việc, có dấu (-)
4.6. Phân tích hồi quy đa biến
Mục tiêu của phân tích hồi quy là xem xét mức độ tác động của các biến độc lập như thế nào lên biến phụ thuộc, trên cơ sở đó tác giả đưa ra các giải pháp để mang lại tính hiệu quả cho vấn đề cần nghiên cứu.
Sau khi hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và đặt tên lại cho các biến độc lập thì mơ hình hồi quy như sau :
Ý định nghỉ việc = β0 + β1*(Lương, thưởng, phúc lợi) + β2*(Cam kết tổ chức) + β3*(Cam kết công việc) + β4*(Quan hệ đồng nghiệp) + β5*(Môi trường làm việc) Mơ hình rút gọn :
YDNV = β0 + β1*LTPL +β2*CKTC + β3*CKCV + β4*QHDN + β5*MTLV
Sử dụng phân tích trên phần mềm SPSS18 với 5 biến độc lập và một biến phụ thuộc như mơ hình rút gọn ở trên, chạy hồi quy được kết quả như bảng 4.8 và bảng phân tích hệ số xác định R2 (phụ lục 6, mục 2).
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
4.998 .390 12.815 .000 LTPL -.174 .097 -.126 -1.795 .007 .606 1.650 CKTC -.283 .099 -.212 -2.852 .005 .538 1.860 CKCV .045 .090 .032 .501 .617 .721 1.386 QHDN -.154 .060 -.145 -2.558 .011 .925 1.081 MTLV -.164 .080 -.149 -2.055 .041 .565 1.769
Nhận xét thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập nhỏ hơn 10 rất nhiều nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên biến CKCV có Sig. = .617 > .05 , quá lớn nên bác bỏ giả thuyết H’3 loại biến CKCV ra khỏi mơ hình hồi quy , các biến cịn lại phù hợp trong mơ hình hồi quy và có các hệ số Beta mang dấu âm phù hợp với giả thuyết đặt ra là nghịch biến với biến phụ thuộc.
Kết quả thực nghiệm sau khi chạy mơ hình hồi quy cho ra kết quả phân tích hệ số xác định R2 (phụ lục 6, mục 2) có hệ số Adjusted R Square (R2adj) = .188 tức là 4 biến độc lập trong mô hình hồi quy chỉ giải thích được 18.8% mức độ của biến phụ thuộc của mơ hình. Kết quả thấp này cho thấy 4 biến độc lập trên có tính đại diện không cao. Tuy nhiên đây là kết quả khảo sát thực tế mang lại nên đã cho chúng ta thấy mặt hạn chế của đề tài mà có những kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo. Kết quả 4 biến độc lập có tính đại diện không cao này có thể là do phương pháp lấy mẫu theo cách thuận tiện và số lượng mẫu nhỏ, hoặc cũng có thể mẫu đại diện chỉ thực hiện ở ba công ty lớn, vừa và nhỏ nên chưa đủ đại diện cho cả ngành bao bì nhựa tại khu vực TPHCM
Mơ hình hồi quy hiệu chỉnh như sau :
YDNV = - 0.126*LTPL – 0.212*CKTC – 0.145*QHDN – 0.149*MTLV
Qua mơ hình hồi quy thấy rằng giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của biến CKTC bằng 0.212 là lớn nhất so với các hệ số còn lại, nên nhân tố Cam kết tổ chức có tác động lớn nhất đến Ý định nghỉ việc so với ba nhân tố kia. Nếu xem ba biến LTPL, QHDN, MTLV là cố định, không thay đổi thì cứ tăng mức độ Cam kết tổ chức lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 0.212 đơn vị.
Tương tự thấy rằng giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của biến LTPL bằng 0.126 là nhỏ nhất so với các hệ số còn lại, nên nhân tố Lương thưởng phúc lợi có tác động ít nhất đến Ý định nghỉ việc so với ba nhân tố kia. Nếu xem ba biến CKTC, QHDN, MTLV là cố định, khơng thay đổi thì cứ tăng Lương thưởng phúc lợi lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 0.126 đơn vị. Và cũng phân tích tương tự như vậy cho 2 biến còn lại.
Kết quả mơ hình nghiên cứu được thể hiện lại như sau : Lương, thưởng, phúc lợi
H’1 (β1 = - 0.126)
Cam kết tổ chức
H’2 (β2 = - 0.212)
Quan hệ đồng nghiệp
H’3 (β3 = - 0.145)
Môi trường làm việc
H’4 (β4 = - 0.149)
4.7. Kiểm định các giả định trong mơ hình hồi quy tuyến tính
4.7.1. Kiểm định quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Với giả định là có quan hệ tuyến tính, nhìn vào biểu đồ phân tán Scatterplot (hình 4.13) với phần dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh và giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung, thấy rằng các phần dư phân bố một cách ngẫu nhiên theo dạng các đường thẳng cắt qua tung độ 0 và hồnh độ 0 , điều này cho thấy có mối quan hệ tuyến tính, như vậy giả định là phù hợp.
HÌNH 4.13: Biểu đồ phân tán Scatterplot 4.7.2. Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ 4.7.2. Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ tần số P-P plot hình 4.14 để kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Thông qua biểu đồ P-P Plot thấy rằng các điểm quan sát phân bố tiệm cận với đường chéo, điều này có thể kết luận giả định của phân phối chuẩn là phù hợp.
Thông qua biểu đồ Histogram, nhận thấy rằng trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.991 tiến sát đến 1, chứng tỏ phân phối chuẩn của phần dư là phù hợp. Kết luận giả định về phân phối chuẩn của phần dư là có cơ sở và phù hợp.
4.8. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm đặc tính nhân khẩu học
Phương pháp kiểm định là kiểm định ANOVA cho các biến định tính có từ 3 nhóm thuộc tính trở lên và kiểm định Independent Sample T-Test cho các biến định tính chỉ có 2 thuộc tính.
4.8.1. Kiểm định sự khác biệt của các nhóm thuộc tính cho yếu tố về độ tuổi
Do đặc tính về độ tuổi có 4 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định ANOVA Kết quả phân tích ANOVA (phụ lục 7, mục 1) cho thấy Sig của Leneve Statistic có giá trị bằng 0.165 > 0.05 nên khơng có sự khác biệt giữa các nhóm trong độ tuổi về ý định nghỉ việc. Tiếp tục kiểm tra trong bảng ANOVA thì thấy Sig = 0.729 > 0.05 , vậy kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi về ý định nghỉ việc.
4.8.2. Kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm nam và nữ của yếu tố giới tính
Do đặc tính về giới tính chỉ có 2 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test.
Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 2) cho thấy trong phần Equal variances assumed với giá trị Sig ở cột Levene’s Test for Equality of Variances bằng 0.489 > 0.05
nên phương sai giữa hai giới tính là khơng khác nhau. Tuy nhiên tiếp tục kiểm tra T- Test ở cột Sig.(2-detail) cũng ở trong phần Equal variances assumed thì thấy Sig =
0.02 < 0.05 nên kết luận rằng có sự khác biệt giữa nam và nữ tác động đến ý định nghỉ việc.
4.8.3. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thuộc tính đƣợc xem xét của yếu tố thâm niên cơng tác
Do đặc tính về thâm niên có 4 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định ANOVA Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 3) cho thấy Sig của Leneve Statistic có giá trị bằng 0.211 > 0.05 nên khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có thời gian làm việc khác nhau về ý định nghỉ việc. Tiếp tục kiểm tra trong bảng ANOVA thì thấy Sig = 0.407 >
0.05 , vậy kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có thời gian làm việc khác nhau về ý định nghỉ việc.
4.8.4. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thuộc tính đƣợc xem xét của yếu tố trình độ học vấn
Do đặc tính về trình độ học vấn có 4 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định ANOVA.
Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 4) cho thấy Sig của Leneve Statistic có giá trị bằng 0.481 > 0.05 nên khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có trình độ học vấn khác nhau về ý định nghỉ việc. Tiếp tục kiểm tra trong bảng ANOVA thì thấy Sig = 0.111 > 0.05 , vậy kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có trình độ học vấn khác nhau về ý định nghỉ việc.
4.8.5. Kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm có hộ khẩu TPHCM và ở tỉnh
Do đặc tính về nơi ở chỉ có 2 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test.
Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 5) cho thấy trong phần Equal variances assumed với giá trị Sig ở cột Levene’s Test for Equality of Variances bằng 0.879 > 0.05
nên phương sai giữa hai nhóm thuộc tính là khơng khác nhau. Tuy nhiên tiếp tục kiểm tra T-Test ở cột Sig.(2-detail) cũng ở trong phần Equal variances assumed thì thấy Sig = 0.696 > 0.05 nên kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa nhóm người có hộ khẩu TPHCM và nhóm người ở tỉnh trong vấn đề tác động đến ý định nghỉ việc.
4.8.6. Kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm có gia đình và chƣa lập gia đình của yếu tố hơn nhân
Do đặc tính về hơn nhân chỉ có 2 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test.
Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 6) cho thấy trong phần Equal variances assumed với giá trị Sig ở cột Levene’s Test for Equality of Variances bằng 0.165 > 0.05
nên phương sai giữa hai nhóm thuộc tính là khơng khác nhau. Tuy nhiên tiếp tục kiểm tra T-Test ở cột Sig.(2-detail) cũng ở trong phần Equal variances assumed thì thấy Sig = 0.924 > 0.05 nên kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa nhóm người đã lập gia đình và chưa lập gia đình trong vấn đề tác động đến ý định nghỉ việc.
4.8.7. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thuộc tính của yếu tố tiền lƣơng
Do đặc tính về tiền lương có 4 nhóm thuộc tính nên sử dụng kiểm định ANOVA.
Kết quả phân tích (phụ lục 7, mục 7) cho thấy Sig của Leneve Statistic có giá trị bằng 0.452 > 0.05 nên khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có mức lương khác nhau về ý định nghỉ việc. Tiếp tục kiểm tra trong bảng ANOVA thì thấy Sig = 0.577 > 0.05 , vậy kết luận rằng khơng có sự khác biệt giữa các nhóm có mức lương khác nhau về ý định nghỉ việc. Xem thêm bảng thống kê mô tả (Descriptives) cũng sẽ thấy cơng nhân có mức lương từ 7 – 9 triệu chiếm với 68.2% nên lấn át trên tổng thể của 3 nhóm cịn lại nên xem như khơng có sự khác biệt, như vậy kết quả kiểm định ANOVA là rất đáng tin cậy, từ đó có thể nói rằng các phép kiểm định là tin cậy.
Ngồi 7 biến định tính cần được kiểm định xem có khác biệt giữa các nhóm thuộc tính hay khơng như đã phân tích ở trên thì các biến định tính cịn lại trong phần khảo sát thông tin cá nhân (phụ lục 2) tác giả dùng để tham khảo thêm rằng cơng nhân có quan tâm về những điều rất đơn giản hay khơng và có sự tìm hiểu một vài khía cạnh mà người cơng nhân cũng cần quan tâm. Mục đích là tác giả trắc nghiệm thêm các cơng nhân mà mình khảo sát họ thật sự có đáng tin cậy khi trả lời các câu hỏi khảo sát hay khơng, ví dụ như hỏi tên công ty họ đang làm, địa bàn công ty thuộc quận mấy, mơi trường họ làm có độc hại khơng, có được trợ cấp khơng, thì thấy tất cả đều trả lời rất trung thực và chính xác. Như vậy sự khảo sát của tác giả là tin cậy. Các biến định
tính này khơng cần phân tích về sự khác biệt đối với ý định nghỉ việc vì nó khơng có ý nghĩa.
TĨM TẮT CHƢƠNG 4 :
Từ mơ hình nghiên cứu và thơng qua bảng khảo sát thực tế, thu về được 274 mẫu hợp lệ, tác giả tiến hành xử lý dữ liệu thông qua phần mềm SPSS 18 gồm các bước sau :
- Kiểm định Cronbach’Alpha và hệ số tương quan biến tổng, và ở bước này loại ra 2 biến không phù hợp.
- Phân tích nhân tố khám phá EFA 5 lần loại tiếp 7 biến để được 1 tập gồm 21 biến với 5 thành phần thuộc 5 nhân tố có tổng phương sai trích 62.752% (tức là 5 thành phần trích giải thích được 62.752% biến thiên của dữ liệu).
- Đặt lại tên biến độc lập (gồm việc bỏ biến Thỏa mãn công việc và thêm biến Cam kết cơng việc), sau đó hiệu chỉnh lại mơ hình nghiên cứu và mơ hình hồi quy, đặt lại các giả thuyết.
- Tiến hành chạy hồi quy và kiểm định các giả thuyết. Từ kết quả hồi quy loại biến Cam kết cơng việc, cịn lại 4 biến độc lập có hệ số xác định hiệu chỉnh R2adj = 18.8% (tức là 4 nhân tố thuộc biến độc lập giải thích được 18.8% về vấn đề cần nghiên cứu là Ý định nghỉ việc của công nhân).
- Kiểm định quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, sau đó tiếp tục kiểm định phân phối chuẩn của phần dư. Tất cả đều phù hợp.
- Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm thuộc tính của 7 đặc tính, kết quả cho thấy khơng có sự khác biệt nhau giữa các nhóm thuộc các yếu tố nhân khẩu học, duy chỉ có yếu tố giới tính là có khác biệt lớn giữa nam và nữ về ý định nghỉ việc và yếu tố này cần được phân tích sâu hơn để có thể có một cái nhìn tổng quan về những khía cạnh khác biệt.
CHƢƠNG 5: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Qua các kết quả phân tích và kiểm định chương 4 để cho thấy được các vấn đề tác động đến ý định nghỉ việc của giai cấp công nhân trong các nhà máy sản xuất bao bì nhựa tại khu vực Thành Phố Hồ Chí Minh, từ đó trong chương này sẽ xem xét các dữ liệu phân tích và đề xuất các khía cạnh làm giảm thiểu ý định nghỉ việc của công nhân cũng như thực hiện các biện pháp ngăn ngừa sự tác động lan truyền của các