CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Để trả lời cho câu hỏi: Các yếu tố nào tác động đến động lực làm việc của nhân viên? Mức độ tác động của các yếu tố này như thế nào? Các phương pháp phân tích dữ liệu sau được áp dụng:
3.3.1 Đánh giá thang đo
3.3.1.1 Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trong phần này các thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm thống kê SPSS 20. Mục đích nhằm tìm ra những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi cần bỏ đi trong các mục đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Bernsteri, 1994; Slater, 1995).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên
cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng, 2008).
3.3.1.2 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong phân tích nhân tố EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn bao gồm:
- Thứ nhất, chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s 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 (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loadings2): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, hệ số này lớn hơn 0,5 (Hair & ctg,1998).
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
- Thứ tư, hệ số Eigenvalue3 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1.
2 Factor loadings là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor Loadings > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loadings > 0.4 được xem là quan trọng và factor loadings > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3 Eigenvalue: chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Nếu nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1
3.3.2 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Trước hết hệ số tương quan (Pearson) giữa động lực làm việc chung với các yếu tố tạo động lực sẽ được xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) cũng được thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là động lực làm việc nói chung, biến độc lập dự kiến sẽ là động lực làm việc đối với quản lý trực tiếp, thu nhập và phúc lợi, môi trường làm việc, cơ hội đào tạo và thăng tiến, Công việc thú vị và thách thức, chính sách khen thưởng và công nhận, được tham gia vào việc lập kế hoạch, thương hiệu và văn hóa cơng ty
Phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mơ hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán ScatterPlot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và P-P plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Tóm tắt chương 3
Trong chương này, dựa trên hai giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và chính thức tác giả đã đưa ra được quy trình nghiên cứu, các biến quan sát mã hóa trong 8 thành phần của thang đo về động lực. Dựa trên yêu cầu kích thước mẫu nghiên cứu của Hair & cộng sự (1998); Tabachnick & Fidell (1996), tác giả chọn được kích thước mẫu cho nghiên cứu là 250 mẫu. Đồng thời đưa ra phương pháp phân tích dữ liệu, thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA để kiểm định thang đo các yếu tố động viên nhân viên và thang đo mức độ động viên chung.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này sẽ trình bày các kết quả điều tra, khảo sát. Dữ liệu được thu thập từ nhân viên làm việc tại Tổng Công ty Điện lực Tp. HCM. Dựa trên 8 nhóm yếu tố đã được thực hiện qua các bước nghiên cứu định tính, định lượng theo quy trình đã đề ra. Cấu trúc chương bao gồm: (1) Mô tả dữ liệu thu thập được; (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo; (3) Phân tích nhân tố và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu; (4) Phân tích hồi quy đa biến; (5) Kiểm định các giả thuyết của mơ hình.