Đặc điểm công việc
Thu nhập
Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Quan hệ làm việc
Sự hài lịng trong cơng việc của cán bộ, công chức thanh tra Đặc điểm cá nhân - Giới tính - Độ tuổi - Chức vụ - Trình độ học vấn - Vị trí cơng tác - Thâm niên công tác
CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Chương 3 tác giả trình bày quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu để xây dựng và đánh giá thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu đã được giới thiệu trong Chương 2, từ đó tác giả xác định phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu, nguồn dữ liệu thu thập cho đề tài nghiên cứu.
3.1. Quy trình nghiên cứu
Đề tài áp dụng quy trình nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2007) để tiến hành nghiên cứu, gồm các bước như sau:
- Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu- Cơ sở lý thuyết- Thang đo nháp- Thảo luận nhóm- Điều chỉnh- Xây dựng thang đo chính- Thiết kế bảng câu hỏi.
- Bước 2: Khảo sát- Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. - Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Bước 4: Phân tích tương quan tuyến tính- Phân tích hồi quy tuyến tính bội đa biến thơng thường (kiểm định mơ hình và kiểm định lý thuyết).
- Bước 5: Thảo luận kết quả xử lý số liệu, so sánh các nghiên cứu trước đây- Đưa ra kết luận.
3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu 3.2.1. Nghiên cứu định tính
Nhằm đảm bảo nghiên cứu bao quát toàn bộ các khái niệm và đảm bảo độ tin cậy trong quá trình xây dựng các biến nghiên cứu, tác giả tập trung lựa chọn các thang đo được nhiều tác giả sử dụng trong các nghiên cứu trước đây. Các thang đo chủ yếu được xây dựng trên cơ sở kế thừa các thang đo của nghiên cứu trước hoặc được ứng dụng trong nhiều nghiên cứu về xu hướng hành vi ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Để có cơ sở hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp với đặc điểm công việc của ngành thanh tra, tác giả đã tiến hành thảo luận nhóm với 6 CBCC của Thanh tra tỉnh Bến Tre gồm: 01 lãnh đạo (Phó Chánh Thanh tra tỉnh), 5 cơng chức của 5 phịng nghiệp vụ (Nghiệp vụ 1; Nghiệp vụ 2; Nghiệp vụ 3; Phòng, chống tham nhũng và Văn phòng Tổng hợp). Đây chính là bước cơ sở để tác giả hiệu chỉnh và hoàn chỉnh thang đo sơ bộ thành thang đo chính thức (xem nội dung thảo luận tại Phụ lục 2.1).
Từ kết quả thảo luận nhóm, tác giả nhận thấy có một số góp ý từ việc thảo luận nhóm được xem là thiết thực, phù hợp với thực tiễn công việc thanh tra, do vậy tác giả nhận thấy cần phải điều chỉnh, bổ sung thang đo (Phụ lục 2.2) như sau:
(1) Điều chỉnh thang đo
Điều chỉnh 2 thang đo trong CV1 và CV4 bằng cách cụ thể hóa 2 phát biểu này sao cho sát thực với công việc thanh tra như: CV1- Cơng việc thể hiện vị trí xã
hội thành Cơng việc thanh tra giúp tơi có nhiều mối quan hệ với cơ quan, tổ chức và cá nhân, CV4- Công việc thử thách và thú vị thành Công việc thanh tra nhiều thử thách, giúp tơi học hỏi và tích lũy được nhiều kinh nghiệm.
Ngoài ra, các phát biểu trong khái niệm sự hài lịng trong cơng việc và các nhân tố như: “Thu nhập”, “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”, “Quan hệ làm việc”, tác giả điều chỉnh thang đo trong các khái niệm này cho phù hợp với bối cảnh và công việc của ngành thanh tra tỉnh Bến Tre.
(2) Bổ sung
Nhân tố “Đánh giá thành tích” được bổ sung thêm một thang đo đó là: DG4-
Kết quả đánh giá thành tích được sử dụng để xét nâng lương, thưởng, đề bạt, bổ nhiệm bởi vì trong thực tế đây là một trong những tiêu chí để xét nâng lương, thưởng, đề bạt, bổ nhiệm, và đây cũng chính là động lực giúp cho CBCC thanh tra phấn đấu, nỗ lực và hài lịng vì cơng việc. Bổ sung thêm một thang đo trong nhân tố “Thu nhập”: Tơi có thêm thu nhập từ hoạt động thanh tra như tiền cơng tác phí,
tiền trích thu hồi qua thanh tra, báo cáo viên,…vì thực tế đây cũng là một trong
những yếu tố động lực làm cho CBCC thanh tra cảm thấy hài lịng hơn với cơng việc của mình.
So với các thang đo được đề xuất ban đầu, thang đo hiệu chỉnh được bổ sung thêm 2 thang đo. Như vậy đề tài có tổng cộng 26 thang đo được dùng để đo lường các khía cạnh “Đặc điểm cá nhân”, “Đặc điểm công việc”, “Thu nhập”, “Cơ hội
đào tạo và thăng tiến”, “Quan hệ làm việc”, “Đánh giá thành tích” và 3 thang đo để
đo lường mức độ hài lịng chung trong cơng việc (xem chi tiết tại Phụ lục 3).
3.2.2. Nghiên cứu định lƣợng
Mơ hình nghiên cứu được kiểm định bao gồm 5 biến độc lập tương ứng với 5 giả thuyết và 1 giả thuyết về sự khác biệt trong từng đặc điểm cá nhân đối với sự hài lịng cơng việc. Trong đề tài nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến, phần mềm SPSS phiên bản 20.0 và Microsoft Excel 2010 được dùng để phân tích dữ liệu.
a) Đánh giá thang đo
Một thang đo được coi là có giá trị khi thang đo đó đo lường đúng cái cần đo, có nghĩa là phương pháp đo lường khơng có sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Đây là điều kiện đầu tiên cần phải có để thang đo đạt độ tin cậy.
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (Internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation).
- Hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, có cơng thức tính:
) 1 ( 1 N N
, trong đólà hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi, N là số mục hỏi.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 trích trong
Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr.24). Vì vậy đối với
nghiên cứu này thì Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận được do các khái niệm nghiên cứu là mới đối với người trả lời.
- Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm
trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng cao, theo Nunally và
Burnstein (1994) thì các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được xem là biến rác và đương nhiên là bị loại khỏi thang đo.
b) Độ giá trị
Độ giá trị hội tụ (Convergent Validity) và độ phân biệt (Discriminant
Validity) của thang đo được đánh giá sơ bộ thơng qua phương pháp phân tích nhân
tố khám phá EFA. Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Trị số của KMO nằm giữa 0,5 và 1 (0,5KMO1)2 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2003), ngược lại nếu trị số KMO < 0,5 thì áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khơng thích hợp với dữ liệu đang có.
- Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu (Garson, 2003).
- Phương sai trích (Variance Explained Criteria): Tổng phương sai trích phải
50% và Eigenvalue > 1 thì thang đo được chấp nhận.
- Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (Factor loading) phải 0,43 trong một nhân tố (Garbing và Anderson, 1988).
- Độ giá trị phân biệt: Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyển tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun, 2003).
- Phương pháp trích hệ số yếu tố (Principal Axis Factoring): Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích hệ số yếu tố với phép quay Promax vì nó phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp Principal component với phép quay
2
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5KMO1thì phân tích nhân tố
là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig.0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).
3 Theo Hair và cộng sự (1998, 111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc,
Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0,4 được xem là quan trọng; 0,5được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng khuyên bạn đọc như sau: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu tối thiểu
Varimax (Garbing và Anderson, 1988). Phương pháp trích Principal Axis Factoring sẽ cho ta kết quả là số lượng nhân tố là ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
c) Hồi quy tuyến tính
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định thì sẽ được xử lý bằng hàm hồi quy tuyến tính với mơ hình cơ bản:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4 + B5X5 + u
Trong đó:
Y: Sự hài lịng trong cơng việc
B0: Hằng số, B1 – B5: Các hệ số hồi quy
X1 – X5: Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng trong cơng việc u: Sai số
d) Kiểm định giả thuyết
Thơng thường chúng ta khơng thể biết trước mơ hình sau khi phân tích hồi quy có phù hợp hay khơng, mơ hình chưa thể kết luận được là tốt nếu chưa kiểm định việc vi phạm các giả thuyết để ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.
- Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10 nghĩa thì các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính với nhau.
- Tƣơng quan chuỗi
Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, hệ quả khi bỏ qua sự tự tương quan là các dự báo và ước lượng vẫn không thiên lệch và nhất quán nhưng không hiệu quả. Trong trường hợp đó, kiểm định Durbin-Watson là kiểm định phổ biến nhất cho tương quan chuỗi bậc nhất.
- Phƣơng sai của sai số thay đổi
Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F khơng cịn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đốn thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm.
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết khơng bị vi phạm thì có thể kết luận ước lượng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Kết quả của mơ hình hồi quy sẽ giúp xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng trong cơng việc của CBCC thanh tra. Nhân tố nào có hệ số β lớn thì mức độ ảnh hưởng của nhân tố đó đối với sự hài lịng trong cơng việc càng lớn.
3.3. Phƣơng pháp chọn mẫu và xác định kích thƣớc mẫu 3.3.1. Phƣơng pháp chọn mẫu
Đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp với chọn mẫu thuận tiện trong quá trình chuẩn bị, điều tra khảo sát.
- Chọn mẫu phân tầng: chia tổng thể nghiên cứu thành các nhóm nhỏ khác
nhau sao cho các phần tử trong cùng một nhóm có tính đồng nhất cao, và các phần tử giữa các nhóm khác nhau có tính dị biệt cao. Tổng thể nghiên cứu được chia thành 3 nhóm:
(1) Cán bộ, công chức Thanh tra tỉnh. (2) Cán bộ, công chức Thanh tra 15 Sở.
(3) Cán bộ, công chức Thanh tra 9 huyện, thành phố.
- Chọn mẫu thuận tiện: là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tác
giả nghiên cứu sẽ chọn những phần tử nào có thể tiếp cận được.
3.3.2. Phƣơng pháp xác định kích thƣớc mẫu
Nguyên tắc chung là mẫu càng lớn thì độ chính xác của kết quả nghiên cứu càng cao. Tuy nhiên trên thực tế thì việc lựa chọn kích thước mẫu cịn phụ thuộc vào một yếu tố hết sức quan trọng đó là năng lực tài chính và thời gian mà nhà nghiên cứu đó có thể có được.
Theo Hair và cộng sự (1998) kích thước quan sát nghiên cứu phù hợp đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu quan sát tối thiểu phải là: n>5*k (trong đó k: là tổng số biến quan sát).
Theo Tabachnick và Fideel (1996) để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính một cách tốt nhất thì cỡ mẫu quan sát tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức sau:
k
n508
Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết; k là số lượng biến độc lập trong mơ hình.
Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp EFA và hồi quy tuyến tính nên cỡ mẫu được chọn trên nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt. Với 29 biến quan sát, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là: 29*5= 145 mẫu. Do đó tác giả chọn điều tra số mẫu trên khung mẫu n=150/200 CBCC thanh tra là phù hợp (xem Bảng 4.1).
Bảng 3.1: Phân bổ cơ cấu chọn mẫu
Đối tƣợng khảo sát Năm 2015 Tỷ lệ Số mẫu (ngƣời)
- CBCC Thanh tra tỉnh 39 75% 30
- CBCC Thanh tra 9 huyện, thành phố 55 75% 40
- CBCC Thanh tra 15 Sở 106 75% 80
Tổng cộng: 200 75% 150
3.4. Nguồn dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp được cung cấp bởi Thanh tra tỉnh Bến Tre để mô tả thực trạng, số lượng, chất lượng CBCC ngành thanh tra tỉnh Bến Tre từ ngày 01 tháng 01 năm 2012 đến ngày 31 tháng 10 năm 2015 (xem tại Phụ lục 4).
Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát điều tra xã hội học đối với 150 CBCC thanh tra đang làm việc tại các cơ quan thanh tra trên địa bàn tỉnh Bến Tre tính đến thời điểm khảo sát (xem tại Phụ lục 5). Cụ thể: khảo sát, điều tra 110 CBCC cấp tỉnh (Thanh tra tỉnh: 30, Thanh tra Sở: 80) và 40 CBCC thanh tra cấp huyện (xem danh sách các đơn vị và số người dự kiến được khảo sát tại Phụ lục 6).
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 tác giả trình bày kết quả phân tích dữ liệu thu được từ các bảng câu hỏi bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 và phần mềm Microsoft Excel 2010 bao gồm phân tích thống kê mơ tả, kiểm định thang đo, phân tích sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Kết quả nghiên cứu được trình bày gồm các phần chính là: (1) Thống kê mô tả (Descriptive Statistics); (2) Đánh giá thang đo các
khái niệm; (3) Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu; (4) Kiểm định sự phù hợp của mơ hình bằng phân tích tương quan, hồi quy đa biến và phân tích ANOVA; (5) Kiểm