Nguồn: Eisenberger (1986)
(4) Khảo sát thăm dò
Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở để tác giả thiết kế thang đo chính thức (Bảng câu hỏi khảo sát, Phụ lục 3) dùng trong nghiên cứu định lượng. Thang đo được xây dựng theo hình thức đo lường do Likert (1932) giới thiệu, đo theo 7 bậc, trong đó bậc 7 tương ứng với mức độ hoàn toàn đồng ý và bậc 1 tương ứng với mức độ hồn tồn khơng đồng ý.
Bảng khảo sát trước khi được đưa vào nghiên cứu chính thức cần phải trải qua bước khảo sát thăm dò nhằm đảm bảo những nội dung trong bảng câu hỏi chính thức là phù hợp với đối tượng khảo sát.
Biến quan sát Nội dung
QT1 Tổ chức xem sự đóng góp của A/C là phúc lợi của tổ chức QT2 Tổ chức đánh giá đúng những nỗ lực của A/C
QT3 Tổ chức rất quan tâm đến sức khỏe và tinh thần làm việc của A/C QT4 Tổ chức quan tâm đến sự hài lòng của A/C trong công việc
Trước tiên, bảng khảo sát được phát cho 5 nhân viên kinh doanh là đồng nghiệp của tác giả để xác định xem ngữ nghĩa trong những câu hỏi này có rỏ ràng hay khơng, hoặc là họ phải cần được giải thích thêm. Kết quả là họ hoàn tất bảng khảo sát mà khơng cần phải giải thích.
Sau đó, bảng khảo sát tiếp tục được thông qua ý kiến của một chuyên gia là Người hướng dẫn khoa học của tác giả, nội dung trong bảng khảo sát được đánh giá là đạt yêu cầu.
3.2.2. Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, được thực hiện thông qua Bảng câu hỏi khảo sát. Dữ liệu thu thập được phân tích thơng qua phần mềm SPSS để đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của thang đo, đánh giá mơ hình nghiên cứu thơng qua phương pháp hồi quy MMR (Moderated Multiple Regression, Saunders – 1956, trích Thọ, 2011) và cuối cùng là chứng minh các giả thuyết nghiên cứu.
Mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp thuận tiện thông qua Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp cho các nhân viên kinh doanh đang làm việc tại các
tổ chức trên địa bàn Tp HCM. Kích cở mẫu phải thỏa điều kiện cho phân tích nhân tố EFA và điều kiện phân tích hồi quy bội (MLR).
Phân tích nhân tố EFA, cỡ mẫu tối thiểu phải đạt theo công thức N >= 5*x (x: tổng số biến đo lường có trong mơ hình) (Hair và cộng sự, 1998);
Phân tích hồi quy bội (MLR), cỡ mẫu tối thiểu phải đạt theo công thức N >= 50 + 8m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và cộng sự, 1996).
Số lượng biến quan sát được xác định sau giai đoạn nghiên cứu định tính là 35 và được đưa vào bảng khảo sát. Như vậy, mẫu nghiên cứu tối thiểu phải đạt được là 175. Để mẫu nghiên cứu đạt mức tốt và đảm bảo độ tin cậy, tác giả chọn kích thước mẫu 200 quan sát cho đề tài nghiên cứu này. Song, để đạt được cỡ mẫu 200 quan sát sau khi đã loại bỏ các mẫu không đạt yêu cầu về thông tin hoặc chất lượng thấp, tác giả quyết định sử dụng 250 bảng câu hỏi.
Xử lý dữ liệu
(1) Kiểm tra tính hợp lệ
Các bảng câu hỏi khảo sát sau khi thu về được kiểm tra lại tính hợp lệ. Sau đó, tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS.
(2) Mã hóa dữ liệu
Để việc phân tích dữ liệu được thuận tiện, cần phải mã hóa lại các khái niệm, các biến quan sát theo các bảng từ Bảng 3.1 đến Bảng 3.7.
(3) Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được kiểm tra tính hợp lệ, sai sót ơ trống và sai sót trả lời khơng hợp lý. Với sai sót ơ trống, có thể loại bỏ hoặc điền vào giá trị trung lập. Cịn với sai sót trả lời khơng hợp lý do lỗi đánh chữ, đè phím máy tính hai lần khi nhập dữ liệu, có thể nhập lại dữ liệu với một chữ số.
(4) Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của các thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994). Hệ số tương 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.
(5) Đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo
Sau khi loại các biến khơng phù hợp thì các biến cịn lại sử dụng phương pháp EFA với phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal). Và loại trừ tiếp các biến không phù hợp với trọng số factor loading FD > 0,5. Theo Hair và cộng sự (1998), 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, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì 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 (Trọng và Ngọc, 2008). Tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
Phân tích dữ liệu
Với mơ hình nghiên cứu và các đặc tính trong thang đo của đề tài, phương pháp phân tích áp dụng trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích hồi qui MMR. Mơ hình phân tích hồi qui MMR được sử dụng khi mối quan hệ của biến độc lập và biến phụ thuộc lại phù thuộc vào sự tác động của một biến độc lập khác. Sự tác động này gọi là sự điều tiết hay còn gọi là sự tương tác/ tương hỗ. Biến độc lập đóng vai trị của sự tương tác/ tương hỗ được gọi là biến điều tiết. Có hai loại biến điều tiết: biến điều tiết hỗn hợp và biến điều tiết thuần túy. Để phân tích biến đều tiết hỗn hợp và thuần túy phải sử dụng biến tích (Thọ, 2011).
Đây là phương pháp mang tính phối hợp, xác định các biến nào được đưa vào mơ hình trước và biến nào được đưa vào mơ hình sau. Theo đó, mơ hình nghiên cứu của đề tài được biểu diễn lần lượt bằng ba phương trình hồi qui như sau:
Phương trình hồi qui thể hiện tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc: HL = β0 + βct* CT (1)
Phương trình hồi qui thể hiện tác động của biến độc lập và biến điều tiết (biến độc lập) lên biến phụ thuộc: HL = β0 + βct* CT + βqt* QT (2)
Phương trình hồi qui thể hiện tác động của biến độc lập, biến điều tiết và biến tương tác lên biến phụ thuộc: HL = β0 + βct* CT + βqt* QT + βct.qt* CT.QT (3). Trong đó:
β0, β* là những hệ số hồi qui;
CT là biến độc lập, QT là biến điều tiết;
CT.QT là biến tương tác.
Để đánh giá vai trò của biến điều tiết (QT) tác động như thế nào lên mối quan hệ giữa biến độc lập (CT) và biến phụ thuộc (HL) phải dựa vào kiểm định F và mức gia tăng R2 trong mơ hình (2) và (3) để biết được QT có phải là biến điều tiết hay khơng (có một trong các hệ số hồi qui của biến tương tác khác 0) và xác định QT là
biến điều tiết hỗn hợp hay là biến điều tiết thuần túy (hệ số hồi qui biến điều tiết βqt
khác 0). Ngoài việc xác định QT là biến điều tiết, kết quả hồi qui (hệ số hồi qui β,
mức ý nghĩa Sig.) còn chứng minh cho các giả thuyết đã đề ra (Thọ, 2011).
Xác định biến tương tác phải sử dụng biến tích (biến điều tiết * biến độc lập). Theo Aguinis (2004), để tạo một biến tương tác chỉ cần nhân giá trị các biến tương tác lại với nhau.
Trong phân tích hồi qui khi có sử dụng biến tương tác thì các biến độc lập tham gia vào tương tác phải được “centering” trước khi tạo biến tương tác. Điều này nhằm hạn chế sự tương quan (hiện tượng đa cộng tuyến) giữa các biến tương tác được tạo thành với các biến ban đầu tham gia vào biến tương tác. Bên cạnh đó, “centering” là bước quan trọng khi thực hiện các hiệu ứng tương tác trong phân tích hồi qui bội để được sự giải thích có ý nghĩa trong kết quả hồi qui. Cách “centering” một biến là trừ giá trị biến đó cho giá trị trung bình của nó (Aguinis, 2004), (Robinson và Schumacker, 2009).
Kiểm định các giả định khác trong phân tích hồi qui:
Đánh giá mức độ giải thích và ý nghĩa giữa các biến độc lập, biến điều tiết, biến tương tác lên biến phụ thuộc (βx và Sig < 0,1 hoặc 0,05 hoặc Sig < 0,01);
Xem xét mức độ ảnh hưởng của hiện tượng đa cộng tuyến (Collonearity Statistic) thông qua hệ số VIF. Tức là hiện tượng các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Theo Trọng và cộng sự (2008) khi hệ số VIF vượt qua 10 (VIF>10) sẽ xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến;
Kiểm tra tính độc lập của sai số dựa vào đại lượng thống kê Durbin – Watson1. Durbin – Watson trong khoảng gần bằng 2 là phù hợp (Trọng và Ngọc, 2011);
1 Trị số Durbin – Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4.
Durbin – Watson gần bằng 2: Các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Durbin – Watson < 2: Các phần dư gần nhau có tương quan thuận.
Các giả định phương sai phần dư không đổi, mức độ giải thích và phù hợp của dữ liệu.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu gồm 3 bước chính là: (1) Hình thành thang đo, (2) Đánh giá thang đo, và (3) Phân tích dữ liệu. Nghiên cứu định tính thơng qua thảo luận nhóm để xác định ra tập biến gồm 35 quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu (căng thẳng, sự quan tâm và sự hài lịng) trong mơ hình nghiên cứu. Tiếp theo, nghiên cứu định lượng xác định yêu cầu của các tiêu chí: kích cỡ mẫu, độ tin cậy, phân tích nhân tố và sử dụng chiến lược phân tích thứ bậc trong phân tích hồi qui MMR trong phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm chứng minh các giả thuyết đã nêu trong mơ hình nghiên cứu. Chương tiếp theo sẽ trình bày cụ thể kết quả thực hiện nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 trình bày kết quả về mẫu phân tích, kết quả thống kê mơ tả, kết quả đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, giá trị của các thang đo thông qua kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, và kết quả phân tích hồi qui MMR để chứng minh cho các giả thuyết nghiên cứu đề ra.
4.1. Tổng quan về kết quả điều tra mẫu phân tích
Dựa trên các yêu cầu và thiết kế nghiên cứu đã đặt ra ở các chương trước, tác giả thực hiện điều tra khảo sát và trực tiếp phát bảng khảo sát với đối tượng nghiên cứu là những nhân viên kinh doanh đang làm việc tại Tp HCM. Kết quả thu được 241 phiếu điều tra đạt yêu cầu trong tổng số 250 phiếu thu về, số lượng này đủ để phân tích và có ý nghĩa thống kê trong đề tài nghiên cứu.
4.1.1. Đặc điểm cá nhân đại diện khảo sát
Nhìn chung, mẫu điều tra thu được đã đáp ứng yêu cầu phản ánh tình hình thực tế và những vấn đề xung quanh đặc điểm công việc của nhân viên kinh doanh. Điều này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến q trình phân tích dữ liệu và thiết lập các mơ hình nghiên cứu.
Nhân viên kinh doanh là nghề nghiệp khơng địi hỏi nhiều tiêu chuẩn khắt khe như những ngành nghề khác. Công việc này thu hút nhiều đối tượng tham gia, họ khác biệt nhau nên những vấn đề cá nhân của họ cũng trở nên phức tạp hơn. Vì thế, khi nghiên cứu về nhân viên kinh doanh, cần phải tiếp cận những thông tin xung quanh họ như tuổi tác, chức vụ, thu nhập ...
Thống kê chung về thông tin điều tra cho thấy tỷ lệ nam nữ có sự chênh lệch, với khoảng 63,1% là nam và 36,9% là nữ, phản ánh tình hình khảo sát thực tế. Mẫu khảo sát đa phần từ những nhân viên kinh doanh thuộc ngành hàng tiêu dùng, giải khát, thiết bị vi tính, phân bón, mà đặc thù của nhóm ngành này có tỉ lệ nam nhiều hơn nữ.
Về độ tuổi, đối tượng được khảo sát có độ tuổi từ 20 – 29 tuổi chiếm tỉ lệ cao nhất với 69,7%, kế đến 26,1% người được khảo sát có độ tuổi từ 30 – 39 tuổi, còn lại 4,1% là đối tượng có độ tuổi từ 40 trở lên (Hình 4.1). Kết quả khảo sát cho thấy
nhân viên kinh doanh đa phần là những ngưởi trẻ tuổi, họ năng động, nhiệt huyết nhưng cũng có nhiều bất đồng hơn với tổ chức.
Hình 4. 1 – Đặc điểm về độ tuổi của nhân viên kinh doanh
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu khảo sát
Về chức vụ, đối tượng được khảo sát giữ chức vụ nhân viên chiếm phần lớn với 69,7%, kế đến 14,5% người được khảo sát giữ chức vụ trưởng/phó phịng và còn lại là 15,8% đối tượng giữ những chức vụ khác (Hình 4.2). Khi giữ những chức vụ khác nhau thì nhiệm vụ, tính chất cơng việc và áp lực của họ cũng khác nhau. Điều này dẫn đến mức độ quan tâm khác nhau của tổ chức khi giải quyết vấn đề căng thẳng và hài lòng của nhân viên.
Hình 4. 2 – Đặc điểm về chức vụ của nhân viên kinh doanh
Về thu nhập, đa số đối tượng được khảo sát có thu nhập bình quân dưới 10 triệu đồng/tháng (chiếm 68,5%), kế đến là nhóm có thu nhập từ 10 – 15 triệu đồng/tháng (chiếm 19,5%), chiếm 6,2% là nhóm có thu nhập từ 16 – 20 triệu đồng/tháng và nhóm có thu nhập trên 20 triệu đồng (chiếm 5,8%).
Hình 4. 3 – Đặc điểm về thu nhập của nhân viên kinh doanh
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu khảo sát
Kết quả khảo sát cho thấy có sự tương đồng trong tỉ lệ giữa ba đặc điểm cá nhân, họ đa phần là những người trẻ tuổi, phần lớn giữ chức vụ nhân viên kinh doanh và cũng là nhóm có thu nhập thấp nhất trong mẫu khảo sát. Sự tương đồng này phần nào phác thảo được những thơng tin sơ nét về họ. Tóm lại, với các thơng tin cá nhân được thu thập trong mẫu khảo sát bao gồm: giới tính, độ tuổi, chức vụ và thu nhập, tất cả đều có tác động đến sự quan tâm của tổ chức khi đối diện với vấn đề căng thẳng và hài lòng của nhân viên kinh doanh. Như vậy, xét về độ tin cậy từ đặc điểm cá nhân đại diện trả lời phiếu khảo sát, kết quả cho thấy dữ liệu điều tra của đề tài là đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
4.1.2. Thống kê về các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu
Kết quả thống kê cho thấy, phần lớn các đối tượng khảo sát đều cho rằng các nhân tố thuộc thành phần căng thẳng có tác động tiêu cực đến sự hài lịng trong cơng việc. Trong đó, mức độ đồng ý cao nhất giữ 53,1% là tác động của Áp lực chỉ
tiêu tài chính với mức điểm trung bình đạt 4,52/7, cịn mức độ đồng ý thấp nhất giữ
Tiếp theo, mức độ đồng ý đối với mối quan hệ ngược chiều giữa Xung đột vai
trò và hài lịng trong cơng việc cũng có tỉ lệ khá cao với 48,9% và mức điểm trung
bình đạt 4,29/7. Cịn với số điểm 4,15/7 là điểm trung bình của nhân tố Quá tải vai
trò với mức độ đồng ý là 44,2%. Trong khi đó, tác động của nhân tố Xung đột công
việc và gia đình có mức độ động ý là 41,3% với mức điểm trung bình đạt 3,93/7