3.4.1 Phương pháp lấy mẫu
Phương pháp lấy mẫu được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp và gửi qua email.
3.4.2 Cỡ mẫu
Kích thước mẫu cho phân tích hồi quy là N = 50 + 8x (với x là số biến độc lập) (Tabachnick, 1996), trong mơ hình nghiên cứu này có 3 biến nên cỡ mẫu tối thiểu là 74.Đối với phân tích nhân tố khám phá thì cỡ mẫu tối thiểu là N = 5*x (x là số biến quan sát) (Hair &RCg, 1998), trong nghiên cứu này có tổng cộng 14 biến nên ta có cỡ mẫu tối thiểu là 70.Để thỏa mãn hai điều kiện trên thì cỡ mẫu tối thiểu là 74, trong nghiên cứu này cỡ mẫu nghiên cứu là 120.
3.4.3 Đánh giá thang đo
Thang đo sử dụng cần được đánh giá độ tin cậy, nghĩa là cho cùng kết quả khi các lần đo được lặp đi lặp lại. Để kiểm định độ tin cậy của thang đo, ta dùng hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng, đồng thời sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị của thang đo
3.4.3.1 Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s alpha dùng để kiểm định về mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo có tương quan với nhau, dùng để loại biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Hệ số tương quan biến tổng >= 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha >= 0.6 thì thang đo có thể chấp nhận về mặt độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994).
3.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá
Mục đích của phân tích nhân tố là để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu dựa vào mối quan hệ tương quan của các biến trong một tập hợp biến. Để đánh giá kết quả phân tích nhân tố EFA, cần chú ý các thông số sau :
Hệ số KMO : là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các nhân tố, trị số này từ 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố được tiến hành (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số Eigenvalue : đại lượng dùng để xác định các nhân tố được trích ra, các nhân tố được trích ra tại Eigenvalue > 1. Giá trị Eigenvalue nói lên rằng các nhân tố được trích ra giải thích được phương sai của một biến đơn lẻ, mỗi biến đóng góp một giá trị từ 1 đến giá trị Eigenvalue, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc nên sẽ được loại bỏ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Barlett’s test of sphericity : đại lượng này dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể, Khi giá trị Sig. <= 0.5 thì giả thuyết Ho bị bác bỏ.
Hệ số tải nhân tố (faRCor loading) : là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố ít nhất là 0.5 và khơng tải lên một nhân tố khác trên 0.35 thì biến đó đảm bảo độ tin cậy (Ronald &RCg, 2004).
Tổng phương sai trích : là phần trăm phương sai tồn bộ được giải thích bởi các nhân tố. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
3.4.4 Phân tích hồi quy
Phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS được sử dụng trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy cho thấy được mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.
Mơ hình hồi quy tổng quát được biểu diễn dưới dạng:
Yi = f(Xi) + εi = β0 + β1X1i + β2X2i + ..... + βkXki + .... + βpXpi + εi. Các giả định để thực hiện hồi quy:
(1) X,Y có quan hệ tuyến tính. (2) Y là biến định lượng.
(3) Các quan sát của Y độc lập nhau. (4) Các giá trị Xi cố định.
(5) X được đo lường không sai số. (6) εi ~ N(με, σ²ε).
(7) E(εi) = 0.
(8) Var(εi) = σ², ε = hằng số. (9) Cov(εi ,εj) = 0.
Khi phân tích hồi quy cần xem xét các yếu tố sau :
- Hệ sổ R² là tương quan giữa một biến độc lập với các biến độc lập khác - Hệ số phóng đại phương sai VIF : để xem xét có hiện tượng tự tương quan
với nhau. VIF từ 1 đến 5 thì khơng có hiện tượng tự tương quan. Khi phân tích hồi quy, cần các giả thuyết sau :
- Giả định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến : Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation faRCor), khi VIF vượt q 10 thì có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. - Giả định phương sai của phần dư không đổi : Nếu phần dư phân tán ngẫu
nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và khơng có một hình thù đặc trưng nào, giả định phương sai phần dư không đổi sẽ không bị vi phạm. - Giả định phần dư có phân phối chuẩn : Sử dụng biểu đồ tần số của phần dư
chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P để kiểm tra.
- Giả định khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư : dùng kiểm định Dubin – Watson với 2 < d < 4 thì các phần dư khơng có mối tương quan với nhau.
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Đặc điểm mẫu khảo sát
Phương pháp lấy mẫu được sử dụng trong nghiên cứu là phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi sác xuất, dữ liệu được thu thập thơng qua hình thức phỏng vấn trực tiếp bằng bảng in và bằng email.
Tổng số phiếu khảo sát thu thập được là 135 phiếu, trong đó có 5 phiếu bị loại vì khơng phù hợp về đối tượng cần khảo sát (đối tượng thuộc doanh nghiệp nhà nước), 10 phiếu bị loại vì mâu thuẩn giữa các câu trả lời trong cùng một bảng. Như vậy kích thước mẫu cuối cùng đưa ra phân tích là 120. Mẫu khảo sát được phân chia theo cơ cấu sau :
Về giới tính: Trong tổng số mẫu khảo sát, nhân viên có giới tính nữ chiếm số lượng lớn hơn 55.0% tổng số mẫu, còn lại là nam chiếm 45.0%.
Bảng 4.1 Giới tính Số lượng Tỷ lệ % Số lượng Tỷ lệ % Valid Nam 54 45.0 Nữ 66 55.0 Total 120 100.0
Về tuổi: Trong tổng số mẫu khảo sát, nhân viên dưới 30 tuổi chiếm tỷ lệ lớn, 62.5%. Nhân viên từ 31 đến 40 tuổi chiếm 28.3 %, còn lại là nhân viên trên 40 tuổi, chiếm 9.2%. Bảng 4.2 Tuổi Số lượng Tỷ lệ % Valid Dưới 30 75 62.5 Từ 31-40 Trên 40 34 11 28.3 9.2 Total 120 100.0
Về học vấn: Trong tổng số mẫu khảo sát, nhân viên có trình độ học vấn cấp 3 chiếm tỷ lệ thấp, chỉ 10%, trình độ cao đẳng và trung cấp chiếm 24.2%, chiếm tỷ lệ cao nhất là trình độ đại học, 50.8%, cịn lại là trình độ sau đại học, chiếm 15%.
Bảng 4.3 Trình độ học vấn
Số lượng Tỷ lệ %
Valid
Cấp 3 12 10.0
Cao đẳng hoặc trung
cấp 29 24.2
Đại học 61 50.8
Sau đại học 18 15.0
Về thâm niên: Trong tổng số mẫu khảo sát, nhân viên có thâm niên dưới 1 năm chiếm tỷ lệ là 7.5%, nhân viên đã làm việc từ 1-3 năm chiếm tỷ lệ cao nhất, 47.5%. Nhân viên có thâm niên từ 3-5 năm chiếm 27.5 %, từ 5-10 năm chiếm 15%, nhân viên có thâm niên trên 10 năm chiếm tỷ lệ thấp nhất, 2.5%.
Bảng 4.4 Thâm niên Số lượng Tỷ lệ % Số lượng Tỷ lệ % Valid Dưới 1 năm 9 7.5 Từ 1-3 năm 57 47.5 Từ 3-5 năm 33 27.5 Từ 5-10 năm 18 15.0 Trên 10 năm 3 2.5 Total 120 100.0
Như vậy trong tổng mẫu khảo sát, nhân viên trẻ, có trình độ đại học và có thâm niên từ 1 đến 3 năm chiếm số đông.
4.2. Kiểm định thang đo và mơ hình nghiên cứu
Hai cơng cụ để kiểm định thang đo là hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại các biến khơng phù hợp, sau đó các biến của những thang đo đạt độ tin cậy được phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong quá trình kiểm định, các biến quan sát có giá trị vi phạm giới hạn cho phép sẽ bị loại. Giới hạn được đề nghị cho hệ số tải nhân tố là > 0.4, hệ số tương quan biến tổng > 0.3, hệ số tin cậy Cronbach’s alpha > 0.6 (Hair et al., 1998).
4.2.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha đối với các nhân tố của môi trường sáng tạo như sau :
Thang đo nhân tố của môi trường sáng tạo đối với “Sự khuyến khích sáng tạo” có hệ số Cronbach’s alpha chấp nhận được là 0.866. Và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Thang đo nhân tố của môi trường sáng tạo đối với “Đặc điểm công việc” có hệ số Cronbach’s alpha chấp nhận được là 0.697. Và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Thang đo nhân tố môi trường sáng tạo đối với “Yếu tố rào cản sáng tạo” có hệ số Cronbach’s alpha chấp nhận được là 0.770. Và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Thang đo nhân tố“Sự hài lịng cơng việc” nói chung có hệ số Cronbach’s alpha chấp nhận được là 0.856. Và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Như vậy, sau khi phân tích hệ số Cronbach’s alpha, ta có được các thang đo đều có độ tin cậy phù hợp (Cronbach’s alpha > 0.6). Dưới đây là bảng tổng hợp hệ số
Bảng 4.5. Tổng hợp hệ số Cronbach’s alpha của các nhân tố
Cronbach’s alpha Hệ số tương quan biến tổng KK01 .866 .679 KK02 .837 KK03 .727 CV01 .697 .615 CV02 .597 CV03 .351 RC01 .770 .771 RC02 .450 RC03 .612 HL01 .856 .470 HL02 .748 HL03 .715 HL04 .613 HL05 .619
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’alpha, tất cả các biến đều thỏa. Sử dụng các biến này để tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Trong đề tài này, tác giả tiến hành phân tích EFA cho các biến độc cùng một lúc. Riêng biến phụ thuộc (Sự hài lịng cơng việccủa nhân viên) được phân tích riêng.
4.2.2.1. Phân tích nhân tố (EFA) các biến độc lập.
Sử dụng phần mềm SPSS 20.0, ta tính được hệ số KMO và Bartlett’s test là 0.826 và Sig. của Bartlett’s test là 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên các biến này có tương quan với nhau và hồn tồn phù hợp cho phân tích nhân tố.
Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo sau vào phân tích nhân tố EFA:
- Sự khuyến khích sáng tạo - Đặc điểm cơng việc - Những rào cản sáng tạo
Kết quả phân tích EFA như sau:
Số lượng nhân tố trích được là 3 nhân tố. Hệ số KMO đạt 0.765
Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05).
Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 77.654% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 3 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được gần 78% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 03 với eigenvalue là 1.310 ( >1). Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5.
Biến quan sát “KK02” và “KK03” có chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ (<0.3) nên về mặt thống kê cần loại các biến này. Do đó, cần xem xét về mặt nội dung của các
biến này để quyết định giữ lại hay là loại các biến này khỏi mơ hình. Theo tác giả thì biến quan sát “KK02- Nhóm làm việc của tơi ln ủng hộ tôi thực hiện công việc theo những cách mới” và biến quan sát “KK03- Tổ chức của tơi ln khuyến khích tơi làm việc một cách sáng tạo” giá trị nội dung không rõ ràng nên tác giả loại 2 biến này khỏi mơ hình nghiên cứu.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp xoay Varimax, sau khi xoay ma trận thì có 1 biến quan sát của nhóm “đặc điểm cơng việc” CV3 di chuyển vào nhóm “Khuyến khích sáng tạo”.
Sau khi tiến hành loại các biến quan sát “KK02” và “KK03”, tác giả tiến hành phân tích nhân tố (EFA) lần 2, kết quả như sau:
4.2.2.2. Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến độc lập
Số lượng nhân tố trích được là 3 nhân tố.
Hệ số KMO đạt 0.662 : Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Bảng 4.6. Ma trận xoay của phân tích nhân tố EFA
Biến Nhân tố 1 2 3 RC1 .897 RC3 .779 RC2 .718 CV2 .866 CV1 .850 CV3 .883 KK1 .834 Cronbach’s Alpha 0.757 0.800 0.770 KMO 0.662 Bartlett (Sig.) 0.000 Tổng phương sai trích (%) 81.007
Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05). Chứng tỏ các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể.
Tổng phương sai trích: 81.007% (lớn hơn 50%). Cho biết 7 nhân tố trên giải thích được 81.007% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalue của các nhân tố đều đạt yêu cầu ( >1).
Qua kết quả phân tích nhân tố ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (faRCor loading > 0.5).
Các quan sát “KK02” và “KK03” có chênh lệch trọng số là khơng cao (λiA– λiB<0.3). Và sau khi xem xét lại giá trị nội dung, tác giả quyết định loại các biến này khỏi mơ hình.
4.2.2.3. Phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập, tác giả tiến
hành phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc. Sự hài lịng cơng việccủa nhân viên gồm 5 biến quan sát (HL01-HL05)
Sử dụng phần mềm SPSS và đưa các biến vào phân tích, tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 4.7.Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc STT Biến Nhân tố STT Biến Nhân tố 1 HL01 0.374 2 HL02 0.746 3 HL03 0.685 4 HL04 0.697 5 HL05 0.701 6 Cronbach’s Alpha 0.856 7 KMO 0.810 8 Bartlett (Sig.) 0.000 9 Tổng phương sai trích (%) 64.066
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc “Sự hài lịng cơng việccủa nhân viên” cho thấy:
- Kiểm định Bartlett: sig. = 0.000 < 0.05: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể .
- Hệ số KMO = 0.810 > 0.5: Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. - Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố (EFA).
- Giá trị Eigenvalues = 3.203 > 1: đạt yêu cầu.
- Giá trị tổng phương sai trích: 64.006% > 50%, đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (faRCor loading > 0.5): đạt yêu cầu.
Như vậy, thang đo “Sự hài lịng cơng việccủa nhân viên đầu” đạt giá trị hội tụ.
4.2.2.4. Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA)
Kết quả phân tích EFA cho 3 nhóm nhân tố của 3 biến độc lập, 1 nhóm nhân tố của biến phụ thuộc và được đặt tên lại như sau :
Nhân tố 1 : kí hiệu là X1 gồm 2 biến quan sát, các biến này được đặt tên chung là “Khuyến khích sáng tạo” gồm :
KK01 Người quản lý ( trực tiếp) của tơi ln khuyến khích tơi sáng tạo. CV03 Tơi có quyền thực hiện cơng việc theo cách của mình.
Nhân tố 2: kí hiệu là X2 gồm 2 biến quan sát, các biến này được đặt tên chung là “Đặc điểm cơng việc” gồm:
CV01 Tơi có đủ cơ sở vật chất, trang thiết bị để thực hiện cơng việc của mình CV02 Cơng việc của tơi có tính thử thách.
Nhân tố 3: kí hiệu là X3 gồm 3 biến quan sát, các biến này được đặt tên chung là “Rào cản sáng tạo” gồm:
RC01 Những chính sách của tổ chức làm cho việc sáng tạo của tơi trở nên khó khăn RC02 Những chính sách của tổ chức không cho phép tôi làm việc theo cách của mình
RC03 Cơng việc của tơi ln bị giới hạn thời gian nên rất khó để sáng tạo.