Thành phần Biến
Công việc CV1, CV2, CV3, CV4, CV5 Lương và chế độ đãi ngộ L1, L2, L3, L4, L5
Danh tiếng công ty DT1, DT2, DT3, DT4, DT5 Môi trường làm việc và cơ hội thăng tiến MT1, MT2, MT3, MT5 Cân bằng công việc - cuộc sống CB1, CB2, CB3, CB4
Ý đinh theo đuổi công việc YD1, TD2, YD3, YD4, YD5
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định hệ số Cronbach‟s Alpha, các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu. Sử dụng phương pháp trích hệ số Principal components và phép quay Varimax. Các tiêu chuẩn khi phân tích EFA:
Hệ số KMO (Kaiser - Meyer – Olkin) trị số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, giá trị KMO phải lớn hơn 0,5 (0,5<KMO) thì mới phù hợp với dữ liệu thu thập được, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì khơng phù hợp.
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett sig ≤ 0,05 thì có ý nghĩa thống kê. Hệ số tải nhân tố Factor loading > 0,5, nếu biến nào có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị loại bỏ, hệ số tải nhân tố lớn nhất ở cột nào thì thuộc về nhân tố đó.
Phương sai trích ≥50% và Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì thang đơ được chấp nhận.
4.2.2.1. Thang đo các yếu tố tác động đến ý định theo đuổi công việc của ứng viên
Kết quả cho thấy, giá trị KMO = 0,864 >0,5. Ngoài ra, kiểm định Bartlett Test có giá trị sig = 0,000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.9. Bảng kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho các yếu tố tác động đến ý định theo đuổi công việc của ứng viên
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,864
Kiểm định Bartlett's Giá trị Chi-bình phương 2093,523
df 0,253
Mức ý nghĩa quan sát (Sig.) 0,000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Với 23 biến quan sát sau khi phân tích nhân tố thì giá trị eigenvalue > 1 có tất cả 5 nhân tố được rút trích. Với kết quả giá trị cộng dồn cho biết rằng 64,251 % biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 5 nhân tố được rút trích. Đây là kết quả khá tốt, phù hợp với yêu cầu phương sai rút trích phải trên 50%.
Bảng 4.10. Bảng tổng phƣơng sai giải thích cho các yếu tố tác động đến ý định theo đuổi công việc của ứng viên
Nhân tố
Initial Eigenvalues Tổng bình phương trọng số tải truy xuất
Tổng bình phương trọng số tải khi xoay
Tổng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng Phương sai Phương sai tích lũy Tổng Phương sai Phương sai tích lũy 1 7,844 34,104 34,104 7,844 34,104 34,104 3,378 14,686 14,686 2 2,217 9,640 43,744 2,217 9,640 43,744 3,220 14,000 28,686 3 1,938 8,425 52,170 1,938 8,425 52,170 2,832 12,313 40,999 4 1,540 6,695 58,864 1,540 6,695 58,864 2,831 12,308 53,308 5 1,239 5,387 64,251 1,239 5,387 64,251 2,517 10,944 64,251 6 0,887 3,855 68,106 7 0,794 3,454 71,559 8 0,730 3,174 74,733 9 0,689 2,997 77,730 10 0,642 2,793 80,523 11 0,603 2,621 83,144 12 0,517 2,247 85,391 13 0,472 2,054 87,446 14 0,415 1,804 89,249 15 0,388 1,688 90,937 16 0,369 1,606 92,543 17 0,344 1,496 94,039 18 0,279 1,212 95,251 19 0,261 1,134 96,386
20 0,241 1,047 97,432 21 0,221 0,959 98,391 22 0,207 0,898 99,290 23 0,163 0,710 100,000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Sau khi xoay các nhân tố bằng phép xoay Varimax, tất cả 23 biến quan sát trong ma trận xoay nhân tố đều có hệ số tải nhân tố >0,5 nên các biến quan sát đều đạt độ hội tụ.
Bảng 4.11. Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA các yếu tố tác động đến ý định theo đuổi công việc của ứng viên
Nhân tố 1 2 3 4 5 DT2 0,798 DT1 0,793 DT3 0,773 DT4 0,706 DT5 0,593 L3 0,778 L2 0,697 L4 0,676 L1 0,635 L5 0,624 CV2 0,734 CV3 0,722 CV1 0,675 CV4 0,589 CV5 0,529 CB3 0,852 CB2 0,837 CB1 0,747 CB4 0,686 MT2 0,783 MT3 0,757 MT5 0,706
MT1 0,623 Eigenvalues 7,844 2,217 1,938 1,540 1,239 Phương sai trích tích lũy (%) 14,686 28,686 40,999 53,308 64,251
Nguồn: Phục lục 3
4.2.2.2. Thang đo ý định theo đuổi công việc của ứng viên
Kết quả cho thấy, giá trị KMO = 0,789 >0,5. Ngoài ra, kiểm định Bartlett Test có giá trị sig = 0,000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.12. Bảng kết quả kiểm định KMO và Bartlett của ý định theo đuổi công việc của ứng viên
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0,789
Kiểm định Bartlett's Giá trị Chi-bình phương 270,457
df 10
Mức ý nghĩa quan sát (Sig.) 0,000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Từ bảng kết quả tổng phương sai giải thích sau, ta nhận thấy với 5 biến quan sát ban đầu sau khi phân tích nhân tố thì tại giá trị eigenvalue > 1 có nhân tố được hình thành. Và kết quả phương sai trích cho thấy rằng 56,155% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 1 nhân tố của mơ hình trên.
Bảng 4.13. Bảng tổng phƣơng sai giải thích ý định theo đuổi công việc của ứng viên
Nhân tố
Initial Eigenvalues Tổng bình phương trọng số tải truy xuất
Tổng Phương sai
Phương sai
tích lũy Tổng Phương sai
Phương sai tích lũy
1 2,808 56,155 56,155 2,808 56,155 56,155 2 0,741 14,819 70,974 3 0,587 11,736 82,710 4 0,505 10,100 92,810 5 0,359 7,190 100,00
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy biến phụ thuộc là ý định theo đuổi cơng việc của ứng viên trong q trình tuyển dụng cho thấy đạt độ hội tụ đo lường khái niệm nghiên cứu và đảm bảo rút trích nhân tố cho khái niệm ý định theo đuổi công việc của ứng viên trong quá trình tuyển dụng.
Bảng 4.14. Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA ý định theo đuổi công việc của ứng viên ứng viên Nhân tố 1 YD3 0,793 YD4 0,769 YD2 0,760 YD1 0,710 YD5 0,710 Eigenvalues 2,808 Phương sai trích tích lũy
(%) 56,155
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Sau khi chạy phân tích nhân tố, các nhân tố được rút ra được đều dựa trên cơ sở các thang đo đã được kiểm tra độ tin cậy và các thang đo của các nhân tố trong mô hình đều được giữa nguyên như đề xuất ban đầu để thực hiện các kiểm định tiếp theo. Các thành phần cụ thể của thang đo như sau:
mơ hình đƣợc điều chỉnh.
Yếu tố Ký hiệu Thang đo
Danh tiếng công ty
DT2 Tôi bị hấp dẫn bởi sự phát triển của công ty DT1 Tơi có ấn tượng tốt về danh tiếng của cơng ty. DT3 Đối với tôi, tổ chức là một nơi tốt để làm việc. DT4 Tôi muốn làm việc cho công ty.
DT5 Công việc tại công ty rất hấp dẫn với tôi.
Yếu tố Ký hiệu Thang đo
Lương và chế độ đãi ngộ
L3 Cung cấp cho tơi các chính sách phúc lợi tốt. L2 Đem đến cho tôi một cơng việc với độ an tồn cao. L4 Cung cấp cho tơi một chức danh cơng việc có uy tín. L1 Công ty đưa ra cho tôi một mức lương hấp dẫn.
L5 Cung cấp cho tôi một công việc với con đường phát triển tốt.
Công việc
CV2 Tôi cảm thấy công việc phù hợp với tôi. CV3 Tôi cảm thấy công việc thú vị.
CV1 Tơi có cơ hội vận dụng hết khả năng của mình trong cơng việc.
CV4 Tơi cảm thấy cơng việc sẽ có nhiều thử thách. CV5 Tơi có cơ hội thăng tiến trong cơng việc.
Cân bằng cơng việc -
cuộc sống
CB3 Tơi có thể có thời gian bên gia đình và bạn bè.
CB2 Tơi có thể phối hợp tốt giữa cơng việc và cuộc sống cá nhân nếu làm việc cho cơng ty. CB1 Tơi có thể cân bằng thời gian cho cơng việc và gia đình
nếu làm việc cho công ty.
CB4 Tơi hài lịng với cách phân chia thời gian làm việc của công ty
Mơi trường làm việc và văn hóa cơng
ty
MT2 Cơng ty đưa ra các chương trình đào tạo hấp dẫn. MT3 Cơng ty có một vị trí địa lý thuận lợi cho tơi. MT5 Tơi có cơ hội thể hiện năng lực làm việc của mình. MT1 Tơi có thể có cơ hội làm việc trong môi trường chuyên
Ý định theo đuổi công việc của ứng
viên
YD3 Nổ lực rất nhiều để được làm công việc này tại công ty X YD4 Tham gia phỏng vấn nếu công ty X mời tôi một buổi
phỏng vấn việc làm.
YD2 Chọn công ty X như là sự lựa chọn đầu tiên của anh/chị để làm việc.
YD1 Chấp nhận một lời mời làm việc từ công ty X
YD5 Giới thiệu cơng ty X cho bạn bè/người thân đang tìm kiếm cơng việc.
4.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu 4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy 4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình quy. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể giá trị, trong phần này, ta tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định sau:
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi.
Các phần dư có phân phối chuẩn.
Khơng có hiện tương tự tương quan giữa các phần dư.
4.3.1.1. Giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy bội, chúng ta giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể được phát hiện thơng qua nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.16. Kiểm tra đa cộng tuyến
Mơ hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóa Hệ số
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Dung sai VIF 1 (Constant) 0,003 0,032 0,000 0,989 DT 0,194 0,029 0,194 8,960 0,000 0,508 1,972 LUONG 0,160 0,042 0,160 7,406 0,000 0,454 2,231 CV 0,124 0,022 0,124 5,733 0,000 0,706 1,669 CB 0,101 0,036 0,101 4,106 0,002 0,876 1,402 MT 0,113 0,027 0,113 7,068 0,000 0,698 1,851 Nguồn: Phụ luc 3
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy mơ hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 10.
4.3.1.2. Giả định phƣơng sai và phần dƣ không đổi
Chúng ta xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc ý định theo đuổi công việc của ứng viên trong quá trình tuyển dụng cũng đã được chuẩn hóa để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai thay đổi hay không.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Quan sát đồ thị phân tán ở biểu đồ 4.1, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
4.3.1.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mô hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ
nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P lần lượt được trình bày.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, ta thấy giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số với phần dƣ chuẩn hóa
Biểu đồ tần số P-P cũng cho thấy kết luận tương tự, với các chấm phân tán sát với đường chéo.
Biểu đồ 4.3. Tần số P-P
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là khơng có sự tương quan ( Hoàng Ngọc Nhậm, 2004) giữa các phần dư ngẫu nhiên tức là các phần dư độc lập với nhau. Khi xảy ra hiện tượng tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện ra tự tương quan là kiểm định Dubin-Waston. Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm (Hoàng Ngọc Nhậm, 2004). Kiểm định Dubin-Waston (Bảng 4.18) cho thấy kết quả giá trị d bằng 1.440 có nghĩa là có thể chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đề thỏa mãn. Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy được trình bày say đây.
4.3.2 Kiểm định độ phù hợp và ý nghĩa các hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy 4.3.2.1 Kiểm tra hệ số tƣơng quan pearson 4.3.2.1 Kiểm tra hệ số tƣơng quan pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính, phải kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn chứng tỏ chúng có mối quan hệ với nhau. Trên thực tế, mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01 (phân biệt bằng dấu **), giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% (tức chấp nhận giả thuyết sai là 1%). Điều này có nghĩa tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Với mức ý nghĩa nhỏ 0,05 (phân biệt bằng dấu *), giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% (tức chấp nhận giả thuyết sai là 5%). Điều này cũng có nghĩa tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Đồng thời hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặc chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng. Ma trận hệ số tương quan pearson được trình bày ở Bảng 4.17.
Hệ số tương quan giữa DT, LUONG, CV, CB và MT với YD lần lượt là 0,194 (mức ý nghĩa là 0,01), 0,160 (mức ý nghĩa là 0,05), 0,124 (mức ý nghĩa là 0,01), 0,100 (mức ý nghĩa là 0,01) và 0,113 (mức ý nghĩa là 0,01). Kết quả cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa DT, LUONG, CV, CB, MT với YD. Trong đó hệ số tương quan giữa DT với YD là cao nhất và CB với YD là thấp nhất.
Bảng 4.17. Ma trận hệ số tƣơng quan pearson
DT LUONG CV CB MT YD DT 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,194** LUONG 1 0,000 0,000 0,000 0,160* CV 1 0,000 0,000 0,124** CB 1 0,000 0,101** MT 1 0,113** YD 1
Ghi chú: ** tương quan pearson có ý nghĩa thống kê ở mức 0,01 (n=183) * tương quan pearson có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05 (n=183)
Nguồn: Phục lục 3
4.3.2.2. Sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.18. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình tổng thể Mơ hình tổng qt Mơ hình tổng qt Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Thống kê thay đổi
Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F Change 1 0,758 0,717 0,715 0,29154 0,717 392,844 5 177 0,000 1,637
a. Predictors: (Constant), moi truong, can bang, cong viec, luong, danh tieng b. Dependent Variable: Y dinh
Nguồn: Kết quả nghiên cứu chính thức
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình có R2= 0,717 và R2 có điều chỉnh là 0,715. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 71,5% hay nói một cách khác có 71,5% sự biến thiên của nhân tố ý định theo đuổi công việc của ứng viên