Thành phần nghiên cứu Tên biến Số lượng biến Cronbach’s Alpha
Động viên phát triển (FDV) Dvien4 09 0,906 Hdinh3 Dvien3 Dvien2 Hdinh2 Dvien1 Hdinh1 Dgia3 Dgia4
Lương thưởng đãi ngộ (FLT) Lthuong1 06 0,891 Lthuong3 Lthuong2 Lthuong5 Lthuong4 Dgia2 Tuyển chọn sắp xếp (FTD) Tdung5 06 0,853 Xdinh2 Xdinh1 Tdung1 Tdung4 Tdung2
Huấn luyện đào tạo (FHL) Hluyen4 04 0,872 Hluyen2 Hluyen3 Hluyen1 ồn tác giả
Qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha các thành phần mới, 4 thành phần đều có hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan của biến đều đảm bảo độ tin cậy (Tham khảo phụ lục III/C) vì vậy kết quả đem thảo luận thêm với chuyên gia:
− Thành phần hoạch định cộng gọp với thành phần động viên khuyến khích thu hút nhân viên tham gia vào các hoạt động và thêm hai thành phần đánh giá. Phản ảnh một mối liên kết nhân viên nhận được sự cổ vũ, động viên từ ban lãnh đạo nổ lực trong công việc tham gia các phong trào nhóm, cá nhân nghiên cứu và đề suất nhiều ý tưởng cải tiến, sáng kiến trong hoạt động. Nếu kết quả được đánh giá là tốt nhân viên sẽ có cơ hội thăng tiến chuyển đổi cơng việc tốt hơn, cấp trên hiểu rõ về tâm tư nguyện vọng của nhân viên trong công việc. Như vậy sự cộng gọp các thành phần là phù hợp với thực tế cho nhân viên có nhiều cố gắng, biến mới trong trường hợp này nên có tên động viên phát triển (FDV). − Thành phần tuyển dụng và xác định công việc đã gọp chung vào thành một nhân
tố mới tác động đến hiệu quả làm việc. Trong khảo sát có được kết quả như vậy do nhân viên ngành dệt may đại diện là mẫu khảo sát, nhận thức được tầm quan trọng của xác định cơng việc nên u cầu cơng việc phải có thơng tin rõ ràng từ ban đầu, người lao động rất quan tâm được vấn đề vào cơng ty sẽ làm việc gì, trách nhiệm quyền hạn của cá nhân sẽ được phân bố như thế nào. Một vấn đề khác có thể do sau khi làm việc nhân viên nhận thấy mình làm nhiều việc hơn yêu cầu ban đầu, kiêm nhiệm nhiều vị trí có thể khơng thuộc chun môn, không phân quyền rõ ràng nên chịu nhiều áp lực nên đánh giá xác định công việc cũng như một tiêu chí trong qua trình tuyển dụng. Ngồi ra do cầu vượt quá cung nên nhân viên có những địi hỏi bảo vệ quyền lợi bản thân. Tóm lại theo các chuyên gia tham gia cuộc phỏng vấn đồng ý thành phần tuyển chọn sắp xếp (FTD) là gồm tuyển dụng cũ xác nhập với hai thành phần xác định công việc. − Thành phần phần lương thưởng đãi ngộ mới (FLT) ngoài các yếu tố tuyển dụng
tuyển dụng chứng tỏ việc đánh giá công bằng và chính xác rất có ý nghĩa đối với nhân viên, việc đánh giá này sẽ quyết định mức lương thưởng mà họ sẽ nhận trong tương lai và chứng tỏ năng lực bản thân trong q trình thực hiện cơng việc. Trong thực tế dù đánh giá chuyên nghiệp hay bán chuyên nghiệp thì hàng năm các doanh nghiệp vẫn tổ chức đánh giá để xem xét lương thưởng nhân viên ít nhất một lần.
− Huấn luyện đào tạo (FHL) là một thành phần đặc biệt trong ngành dệt may, thành phần này không cộng gọp với bất kỳ thành phần nào khác bởi vấn đề đào tạo huấn luyện cho ngành dệt may rất đặc biệt yêu cầu cả kỹ năng mềm và kỹ thuật, phản ánh đúng tình trạng hiện tại huấn luyện đào tạo rất quan trọng trong thực tiễn QTNNL.
4.3.2 Kiểm định thang đo hiệu quả làm việc
Thành phần hiệu quả công việc của nhân viên gồm 05 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, các biến đều đảm bảo độ tin cậy, khơng biến nào bị loại. Phân tích nhân tố dùng để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần.
Bảng 4.14 Kết quả phân tích nhân tố khám phá của hiệu quả cơng việc
Biến quan sát Nhân t1 ố Hqua 1 0,795 Hqua 2 0,799 Hqua 3 0,749 Hqua 4 0,708 Hqua 5 0,787 Egigenvalue 2,951 Phương sai trích 59,019 Cronbach Alpha 0,825 Nguồn tác giả Kết quả phân tích EFA cho thấy phương pháp trích nhân tố đã trích được một nhân tố duy nhất tại eigenvalue là 2,951 và phương sai trích được là 59,019 (> 50%) đạt yêu cầu.
4.3.3 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Theo kết quả phân tích nhân tố EFA, các biến thuộc thành phần hoạch định, đánh giá và xác định công việc đã tách khỏi thành phần cũ và gọp chung với các biến nghiên cứu khác hình thành nên thành phần mới. Như vậy về lý thuyết, bốn thành phần nghiên cứu trên có sự tách biệt, tuy nhiên trong thực tiễn với nhóm khảo sát cho thấy các biến nghiên cứu này có sự đan trộn, đang xen với các thành phần khác. Trên cơ sở này, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các phần phần mới cho phù hợp.
Động viên phát triển (FDV)
Huấn luyện đào tạo (FHL) Tuyển chọn sắp xếp
(FTD)
Lương thưởng đãi ngộ (FLT)
Hiệu quả làm việc của nhân viên H1*
H2*
H3*
H4*
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh
Nguồn tác giả Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh lại với 4 thành phần tác động đến hiệu quả làm việc của nhân viên tương ứng với 4 giả thuyết được đặt ra như sau:
H1*: Động viên phát triển (FDV) được đánh giá cao hay thấp thì hiệu quả trong cơng việc của nhân viên cũng tăng giảm theo.
H2*: Lương thưởng đãi ngộ (FLT) của nhân viên được đánh giá cao hay thấp thì hiệu quả trong công việc của nhân viên cũng tăng giảm theo.
H3*: Hệ thống tuyển chọn sắp xếp (FTD) được đánh giá cao hay thấp thì hiệu quả trong cơng việc của nhân viên cũng tăng giảm theo.
H4*: Công tác huấn luyện đào tạo được đánh giá cao hay thấp thì hiệu quả trong cơng việc của nhân viên cũng tăng giảm theo
4.4 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố (EFA), có 4 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan (Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1* đến H4*.
4.4.1 Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson giá trị tuyết đối của hệ số Pearson tiến gần đến 1 có thể kết luận có mối tương quan chặt chẽ (Hồng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008), khơng có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ
Bảng 4.15 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
FHL FDV FLT FTD FHQ
FHL
Hệ số tương quan Pearson 1 0,239** 0,220** 0,231** 0,441** Mức ý nghĩa (Sig) 0,001 0,001 0,001 0,000 N 205 205 205 205 FDV Hệ số tương quan 1 0,613** 0,386** 0,444** Mức ý nghĩa (Sig) 0,000 0,000 0,000 N 205 205 205 FLT Hệ số tương quan 1 0,464** 0,449** Mức ý nghĩa (Sig) 0,000 0,000 N 205 205 FTD Hệ số tương quan 1 0,398** Mức ý nghĩa (Sig) 0,000 N 205 FHQ Hệ số tương quan 1 Mức ý nghĩa (Sig) N
** Tương quan với mức ý nghĩa 0.01
Kết quả phân tích tương quan tóm tắt được nêu tại bảng 4.15, xem xét ma trận tương quan giữa các biến nhân tố hiệu quả làm việc và các nhân tố khác đều có sự tương quan tuyến tính, hệ số tương quan giữa các thành phần có sự đồng đều và đủ điều kiện để phân tích hồi quy tiếp theo.
4.4.2 Phân tích hồi quy
4.4.2.1 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện theo phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) trên 4 biến độc lập FDV, FLT, FTD, FHL và biến phụ thuộc FHQ. Giá trị đem phân tích hồi quy là giá trị trung bình các các biến quan sát trong mơ hình nghiên cứu điều chỉnh.
Bảng 4.16 Kết quả hồi qui từng phần về hiệu quả công việc
Biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa (sig) Thống kê đa cộng tuyến Hệ số hồi quy B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai 1 (Constant) 0,596 0,260 2,295 0,023 FHL 0,298 0,054 0,321 5,468 0,000 0,920 1,087 FDV 0,161 0,072 0,171 2,217 0,028 0,533 1,878 FLT 0,169 0,069 0,194 2,446 0,015 0,505 1,980 FTD 0,152 0,065 0,154 2,335 0,021 0,726 1,377 Nguồn tác giả Kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.16 cho thấy tất cả 4 yếu tố FDL, FLT, FTD, FHL đều có sig T < 0,05. Qua đây cho thấy các yếu tố trong thang đo thực tiễn QTNNL đều có mối tương quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mơ hình phân tích.
Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng biến thiên 1.087 đến 1.980, nên có thể kết luận các biến độc lập khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa các biến độc lập này khơng đáng kể.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giả thuyết H1*, H2*, H3* và H4* được chấp nhận trong đó:
- Các thành phần huấn luyện đào tạo, lương thưởng đãi ngộ, động lực làm việc và tuyển dụng đều có hệ số Beta dương cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố này với hiệu quả công việc là quan hệ cùng chiều
- Trong các thành phần của mơ hình nghiên cứu điều chỉnh thành phần huấn luyện đào tạo có hệ số Beta cao nhất (0,321) và mức ý nghĩa thấp (sig=0) cho thấy yếu tố huấn luyện đào tạo ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả làm việc. Xếp theo sau yếu tố huấn luyện đào tạo thì lương thưởng đãi ngộ tác động đến hiệu quả làm việc khá mạnh với hệ số Beta = 0,194, mức ý nghĩa sig = 0,015, kế tiếp là yếu tố động viên phát triển beta = 0,171, mức ý nghĩa sig = 0,028. Thành phần tuyển chọn sắp xếp ảnh hưởng đến hiệu quả công việc thấp hơn các yếu tố khác với hệ số Beta thấp nhất (0,154) và mức ý nghĩa sig = 0,021.
- Khi cần tác động đến hiệu quả làm việc từ chính sách nhân sự thì nên tác động đến các yếu tố: huấn luyện đào tạo để nhân viên hiểu và đủ kiến thức kỹ năng làm việc tốt hơn; chế độ lương thưởng tốt thơng qua chính sách lương thưởng rõ ràng kèm với kết quả đánh giá công việc; động viên phát triển xây dựng môi trường làm việc công ty như là nhà để nhân viên cố gắng phát huy nội lực; tuyển dụng phân bổ người lao động phù hợp với vị trí tuyển dụng và u cầu cơng việc.
4.4.2.2 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy tuyến tính
Để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên hiệu quả làm việc của nhân viên, tác giả tiến hành phân tích hồi quy. Để tiến hành phân tích hồi quy cũng như đưa ra kết luận từ hàm hồi quy đạt được độ tin cậy thì cần kiểm định các giả thiết cần thiết và sự chuẩn đóan về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được khơng đáng tin cậy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các giả thiết hồi quy bao gồm các giả định sau:
− Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. − Phương sai của phần dư khơng đổi. − Các phần dư có phân phối chuẩn.
− Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy giả định giữa các biến độc lập của mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này sẽ được kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Qua bảng 4.16 ở trên cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) có giá trị nằm trong khoảng từ 1 đến 2 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi
Hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thiết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mơ hình hồi quy. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mọng Ngọc, 2008).
Đồ thị phân tán ở biểu đồ 4.2 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng quy phạm.
Hình 4.2 Đồ thị phân tán Scatterplot
Nguồn tác giả
Các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, nên kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm
Hình 4.3 Biểu đồ tần số Histogram Hình 4.4 Đồ thị P-P plot
Nguồn tác giả
Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Lý do dẫn đến sự tồn tại phần dư đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến…, các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Dubin-Watson có thể dùng để kiểm định tương quan này. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.17 Kiểm định Durbin – Watson
Mơ hình
R R2 R2hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng Hệ số Durbin-Watson
1 0,606a 0,367 0,354 0,530034 1,644
a. Dự báo: (Constant), FTD, FHL, FDV, FLT b. Biến phụ thuộc: FHQ
Nguồn tác giả Bảng trên cho kết quả giá trị d sắp xỉ 2 (d= 1,644), nghĩa là có thể chấp nhận giả định không tương quan giữa các phần dư.
Trong mơ hình nghiên cứu R2 là 0,367 (R2 hiệu chỉnh là 0,354). Trong tình huống này R2 hiệu chỉnh được sử dụng để phản ánh mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tính đa biến. Mức độ thích hợp của mơ hình trong nghiên cứu này là 35,4% cịn lại 64,6% được giải thích bởi các biến ngồi biến X. Tuy nhiên theo Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc (2008), mức độ tăng R2 quan sát không hẳn phản ánh mơ hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể. Do đó giá trị R2 hiệu chỉnh của mơ hình nghiên cứu sẽ có giá trị cao hay thấp tùy theo môi trường nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu.
4.5 Kiểm định sự khác biệt các biến định tính
4.5.1 Hiệu quả cơng việc giữa nam và nữ
Để kiểm định xem hiệu quả cơng việc giữa nam và nữ có khác nhau khơng kiểm định theo phương pháp Independent samples T-Test đã được sử dụng. Với phương pháp Independent-samples T-Test, kiểm định Levene Test tiến hành trước với kết quả sig bằng 0,113 (> 0,05) cho thấy phương sai của trung bình hiệu quả cơng việc có phân phối chuẩn nên sig của T-test có giá trị 0,435. Điều này cho thấy với độ tin cậy 95%,