Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Eva1 9.50 6.177 .829 .914 Eva2 9.57 5.982 .900 .889 Eva3 9.56 6.766 .816 .918 Eva4 9.36 6.444 .815 .918 Cronbach’s Alpha = 0.931
4.2.1.7 Thang đo thành phần Đào tạo phát triển
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo thành phần Đào tạo phát triển cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.925 (> 0.6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều thỏa mãn giới hạn chấp nhận (> 0.3). Do đó kết luận, thành phần được chấp nhận đo lường bằng 6 biến quan sát là TnD1, TnD2, TnD3, TnD4, TnD5, TnD6 và sẽ được đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.2.1.7: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha thang đo thành phần Đào tạo phát triển
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến TnD1 16.25 17.497 .778 .912 TnD2 16.43 17.431 .789 .911 TnD3 16.40 18.092 .766 .915 TnD4 16.52 15.608 .804 .912 TnD5 16.55 16.775 .771 .914 TnD6 16.47 17.600 .838 .906 Cronbach’s Alpha = 0.925
4.2.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo lòng trung thành
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Lòng trung thành cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng bằng 0.818 ( > 0.6) và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều thỏa mãn giới hạn chấp nhận ( > 0.3) . Do đó kết luận, thang đo Lịng trung thành được chấp nhận đo lường bằng 3 biến quan sát là Loy1, Loy2 và Loy3.
Bảng 4.2.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha thang Lịng trung thành
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Loy1 6.28 2.689 .707 .727 Loy2 6.98 2.209 .676 .750 Loy3 6.34 2.457 .647 .773 Cronbach’s Alpha = 0.818
4.3 Phân tích nhân tố (EF A)
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha về độ tin cậy của thang đo, 35 biến quan sát ban đầu của 7 thang đo thành phần chỉ còn l ại 34 biến quan sát, đã loại bỏ
1 biến quan sát không phù hợp Job2 thuộc thang đo thành phần Bản chất công việc. 34 biến quan sát này cùng với thang đo Lòng trung thành sẽ được đưa vào phân tích nhân tố để đánh giá chính xác thang đo và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu.
4.3.1 Phân tích nhân tố đối với biến độc lập
Tiến hành phân tích nhân tố (EFA) 34 biến quan sát của 7 thang đo thành phần theo phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay promax.
Bảng 4.3.1.1: Kết quả EFA các biến độc lập (Lần 1) Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 Eva2 .940 Eva3 .920 Eva4 .884 Eva1 .852 Pro2 .663 Pro3 .628 Pro1 .547 TnD3 1.063 TnD2 .921 TnD1 .669 TnD6 .600 Env4 .526 Ld5 CnB3 .855 CnB2 .694 CnB1 .676 CnB5 .530 CnB4 Ld1 .818 Ld2 .782 Ld3 .704 Ld4 .510 Job4 Env2 .925 Env1 .737 Env3 .585 Env6 .585 Job3 .559 Env8 .527 Env5 .519 Job1 Env7 .725 TnD4 .562 TnD5 .501
Ta thấy, không tồn tại hệ số tải nhân tố Factor loading của 4 biến quan sát CnB4, Ld5, Job4 và Job1. Do đó các biến này không thỏa mãn yêu cầu và sẽ bị loại ra. Thực hiện phân tích tiếp các biến cịn lại, kết quả tiếp tục loại thêm 7 biến (Env4, Env5, Env6, Env7, Env8, Job3, CnB5) qua 4 lần phân tích.
Kết quả 4 lần phân tích nhân tố được trình bày chi tiết ở phần Phụ lục 3. Kết quả sau khi phân tích cịn lại 23 biến quan sát được trích thành 5 nhóm nhân tố với Eigenvalue = 1.485 ( >1) đạt yêu cầu, phương sai trích đạt 66.323% (>50%) tức là 5 nhân tố vừa rút ra giải thích được 66.323% sự biến thiên c ủa tập dữ liệu. Ngoài ra, các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên chúng có ý nghĩa thiết thực. Hệ số KMO = 0.862 (> 0.5) đạt yêu cầu. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0.000 (< 0.05) do đó kết luận ở độ tin cậy 95%, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết quả phân tích nhân tố (EFA) này là phù hợp.
Bảng 4.3.1.2: Kết quả EFA các biến độc lập (Lần 4)
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 Eva2 .887 Eva4 .860 Eva1 .849 Eva3 .835 Pro3 .761 Pro2 .740 Pro1 .709 TnD2 .889 TnD4 .817 TnD5 .817 TnD3 .807 TnD6 .779 TnD1 .692 Ld2 .828 Ld1 .761 Ld3 .657 Ld4 .562 CnB3 .839 CnB2 .751 CnB1 .743 Env1 .857 Env2 .786 Env3 .663
Nhân tố thứ nhất: được đặt tên là Đánh giá và thăng tiến, bao gồm 7 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan
sát Phát biểu
Eva2 Tiêu chuẩn đánh giá của công ty đưa ra là hợp lý
Eva4 Anh/Chị được đánh giá cơng bằng khi hồn thành tốt cơng việc Eva1 Cơng ty Anh/Chị có chính sách đánh giá nhân viên rõ ràng
Eva3 Đóng góp của Anh/Chị được cơng ty đánh giá, công nhận kịp thời
Pro3 Các tiêu chuẩn và điều kiện để được thăng tiến của công ty đưa ra là hợp lý
Pro2 Anh/chị được biết các tiêu chuẩn và điều kiện cần thiết để được thăng tiến
Pro1 Anh/Chị có nhiều cơ hội để được thăng tiến khi làm việc tại công ty
Nhân tố thứ 2: được đặt tên là Đào tạo phát triển, bao gồm 6 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan
sát Phát biểu
TnD2 Anh/Chị được tham gia các chương trình đào tạo phát triển hàng năm của cơng ty theo u cầu cơng việc
TnD4 Cơng ty có chương trình đào tạo Ngoại ngữ cho người lao động hiệu quả
TnD5 Cơng ty có thực hiện đào tạo kỹ năng mềm cho người lao động
TnD3 Chương trình đào tạo của công ty phù hợp với khả năng của Anh/Chị
TnD6 Sau khi được đào tạo, kỹ năng làm việc của Anh/Chị được nâng cao hơn
TnD1 Công ty Anh/Chị rất quan tâm đến công tác đào tạo phát triển cho người lao động
Nhân tố thứ 3: được đặt tên là Lãnh đạo, bao gồm 4 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan
sát Phát biểu
Ld2 Cấp trên luôn lắng nghe ý kiến của Anh/Chị
Ld1 Anh/Chị luôn nhận được sự hỗ trợ từ cấp trên khi cần thiết Ld3 Cấp trên luôn tỏ ra quan tâm Anh/Chị
Ld4 Cấp trên tin tưởng trao quyền quyết định công việc cho Anh/Chị
Nhân tố thứ 4: được đặt tên là Chế độ đãi ngộ, bao gồm 3 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan sát Phát biểu
CnB3 Tiền lương Anh/Chị nhận được từ công ty đủ để đảm bảo cuộc sống cho bản thân và gia đình
CnB2 Cơng ty có chính sách thưởng cho nhân viên hợp lý
CnB1 Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của Anh/Chị
Nhân tố thứ 5: được đặt tên là Đồng nghiệp, bao gồm 3 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan sát Phát biểu
Env1 Đồng nghiệp của Anh/Chị rất thân thiện
Env2 Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ Anh/Chị trong công việc Env3 Anh/Chị và đồng nghiệp phối hợp làm việc với nhau hiệu quả
4.3.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố biến phụ thuộc lòng trung thành, kết quả cho thấy chỉ rút ra được 1 nhân tố với đầy đủ 3 biến quan sát của thang đo lòng trung thành. Cụ thể, các hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát đều đạt yêu cầu
lớn hơn 0.5, phương sai trích đạt 73.91% (>50%) với Eigenvalue = 2.217 (>1). Ngoài ra, hệ số KMO = 0.716, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett sig = 0.000 (<0.05). Do đó, kết quả phân tích nhân tố thang đo lịng trung thành là phù hợp.
Kết quả phân tích chi tiết được trình bày ở phần Phụ lục 3 Bảng 4.3.2: Kết quả phân tích EFA thang đo lòng trung thành
Kết luận nhân tố biến phụ thuộc được đặt tên là Lòng trung thành, bao gồm 3 biến quan sát cụ thể như sau:
Biến quan
sát Phát biểu
Loy1 Anh/Chị cảm thấy tự hào khi làm việc tại công ty
Loy2 Anh/Chị sẽ ở lại làm việc lâu dài với cơng ty mặc dù có nơi khác đề nghị mức lương hấp dẫn hơn
Loy3 Anh/Chị sẽ giới thiệu tốt cho bạn bè về cơng ty của mình
4.3.3 Điều chỉnh các giả thuyết
Sau khi kiểm định thang đo và phân tích nhân tố, từ 7 giả thuyết của 7 yếu tố được đưa ra trong mơ hình nghiên cứu đề xuất sẽ được thay đổi và điều chỉnh thành 5 giả thuyết tương đương với 5 yếu tố, cụ thể như sau:
Yếu tố Giả thuyết
Đánh giá và thăng tiến
H1: Yếu tố đánh giá và thăng tiến tác động dương đến lòng trung thành của người lao động
Đào tạo phát triển
H2: Yếu tố đào tạo phát triển tác động dương đến lòng trung thành của người lao động
Biến quan sát Nhân tố
1
Loy1 .876
Loy2 .861
Lãnh đạo H3: Yếu tố lãnh đạo tác động dương đến lòng trung thành của người lao động
Chế độ đãi ngộ
H4: Yếu tố chế độ đãi ngộ tác động dương đến lòng trung thành của người lao động
Đồng nghiệp
H5: Yếu tố đồng nghiệp tác động dương đến lòng trung thành của người lao động
4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến trong mơ hình. Một giả định quan trọng đối với mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng có biến giải thích nào có thể được biểu thị dưới dạng tổ hợp tuyến tính với những biến giải thích cịn lại. Nếu tồn tại một quan hệ tuyến tính như vậy thì khi đó xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, điều này sẽ làm thối hóa các tham số được ước lượng của mơ hình.
Bảng 4.4.1: Ma trận hệ số tương quan Pearson
Tương quan Lòng trung thành Đánh giá và thăng tiến Đào tạo phát triển Lãnh đạo Chế độ đãi ngộ Đồng nghiệp Tương quan Pearson Lòng trung thành 1.000 .709 .600 .454 .578 .173 Đánh giá và thăng tiến .709 1.000 .641 .363 .461 .239 Đào tạo phát triển .600 .641 1.000 .296 .289 .153 Lãnh đạo .454 .363 .296 1.000 .275 .395 Chế độ đãi ngộ .578 .461 .289 .275 1.000 .071 Đồng nghiệp .173 .239 .153 .395 .071 1.000 Mức ý nghĩa kiểm định ( 1 bên) Sig. (1-tailed) Lòng trung thành . .000 .000 .000 .000 .003 Đánh giá và thăng tiến .000 . .000 .000 .000 .000 Đào tạo phát triển .000 .000 . .000 .000 .009 Lãnh đạo .000 .000 .000 . .000 .000 Chế độ đãi ngộ .000 .000 .000 .000 . .135 Đồng nghiệp .003 .000 .009 .000 .135 .
Kết quả ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy các hệ số tương quan giữa các biến phần lớn đều cao và có mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, do đó hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập Chế độ đãi ngộ và Đồng nghiệp lại thấp (=0.071) và có sig = 0.135 > 0 .05. Do vậy, ta cần phải chú ý mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến này.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính để nhằm xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và kiểm định các giả thuyết đã đưa ra.
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập là Đánh giá và thăng tiến (EPRO), Đào tạo phát triển (TnD), Lãnh đạo (LD), Chế độ đãi ngộ (CnB), Đồng nghiệp (COW) và biến phụ thuộc (LOY) bằng phương pháp Enter. Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về lòng trung thành của người lao động. Kết quả thu được như sau: Bảng 4.4.2.1: Bảng đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Thành phần Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2
hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn của ước lượng 1 .804a .646 .639 .60219906
Bảng 4.4.2.2: Bảng kiểm định độ phù hợp của mơ hình
ANOVAa Thành phần Tổng các độ lệch bình phương Bậc tự do Bình quân độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 156.478 5 31.296 86.299 .000b Phần dư 85.584 236 .363 Tổng 242.062 241
a. Biến phụ thuộc: Lòng trung thành
b. Biến độc lập: (Hằng số), Đồng nghiệp, Chế độ đãi ngộ, Lãnh đạo, Đào tạo phát triển, Đánh giá và thăng tiến
Bảng 4.4.2.3: Bảng kết quả hệ số hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter. Chưa chuẩn hóa Chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) (Hằng số) .001 .039 .027 .979
Đánh giá và thăng tiến .378 .057 .368 6.589 .000 .481 2.079 Đào tạo phát triển .238 .052 .230 4.540 .000 .583 1.715 Lãnh đạo .207 .049 .191 4.242 .000 .742 1.347 Chế độ đãi ngộ .316 .048 .293 6.618 .000 .766 1.305 Đồng nghiệp -.050 .046 -.046 -1.080 .281 .825 1.212 Biến phụ thuộc: Lịng trung thành
Mơ hình hồi quy có R2
hiệu chỉnh = 0.639, tức là trong mơ hình này, các biến độc lập giải thích được 63.9% sự biến thiên của nhân tố Lòng trung thành, còn lại 36.1% sự biến thiên của nhân tố Lịng trung thành được giải thích bởi các nhân tố khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xét đến. Hay nói cách khác, độ thích hợp của mơ hình này là 63.9%.
Thêm vào đó, kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình trong bảng phân tích phương sai với giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = 0, có Sig = 0.000 < 0.005, do đó bác bỏ giả thuyết Ho. Tức là biến phụ thuộc Lịng trung thành có mối liên hệ với các biến độc lập trong mô hình, hoặc nói cách khác là kết hợp các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc Lòng trung thành.
Vì đây là mơ hình hồi quy tuyến tính bội nên cần thiết phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Kết quả cho thấy mơ hình có hệ số phóng đại
phương sai VIF đều nhỏ hơn 10. Do đó, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Nhìn vào bảng 4.4.2.3 ta thấy yếu tố Đồng nghiệp có mức ý nghĩa hồi quy Sig = 0.281 > 0.05, do đó yếu tố này khơng có ý nghĩa thơng kê trong mơ hình. Điều này có nghĩa là yếu tố Đồng nghiệp khơng có quan hệ tuyến tính với Lịng trung thành của người lao động về mặt thống kê. Để thấy được mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, ta sử dụng hệ số β chuẩn hóa trong mơ
hình. Vì vậy phương trình hồi quy tuyến tính bội của Lịng trung thành được x ây dựng có dạng như sau:
LOY = 0.368*EPRO + 0.230*TnD + 0.191*LD + 0.293*CnB
Kết quả hồi quy cho thấy các biến Đánh giá và thăng tiến, Đào tạo phát triển, Lãnh đạo và Chế độ đãi ngộ có mức ý nghĩa sig < 0.05, do đó các biến này có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Cụ thể, với độ tin cậy 95% các biến độc lập này có tác động dương đến Lịng trung thành của người lao động với các hệ số hồi quy riêng phần lần lượt là 0.368; 0.230; 0.191; 0.293.
Ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng phần β1 = 0.368 là: Trong điều kiện các biến độc lập Đào tạo phát triển (TnD), Lãnh đạo (LD) và Chế độ đãi ngộ (CnB) khơng thay đổi thì khi thay đổi một đơn vị trong biến Đánh giá và thăng tiến sẽ làm thay đổi 0.368 đơn vị trong giá trị trung bình Lịng trung thành của người lao động.
Do vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy có 4 yếu tố ảnh hưởng đến Lịng trung thành của người lao động trong các doanh nghiệp CNTT tại Tp.Hồ Chí Minh đó là Đánh giá và thăng tiến, Đào tạo phát triển, Lãnh đạo và Chế độ đãi ngộ. Trong đó, yếu tố Đánh giá và thăng tiến có ảnh hưởng mạnh nhất đến Lịng trung thành của người lao động, và ảnh hưởng ít nhất trong 4 yếu tố là yếu tố Lãnh