CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phƣơng pháp xử lý số liệu
3.2.2 Phân tích Cronbach Alpha
Phân tích Cronbach Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha và loại bỏ những biến có tƣơng quan biến - tổng (item-total correlation) (hiệu chỉnh) nhỏ.
Hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach Alpha biến thiên trong khoảng [0.7,0.8] (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu hệ số Cronbach Alpha lớn hơn ho ặc bằng 0.6 là thang đo đó có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Về lý thuyết hệ số Cronbach Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số Cronbach Alpha quá lớn (α > 0.95) cho thấy có nhiều biến thiên trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau, tức là xảy hiện tƣợng trùng lắp trong đo lƣờng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lƣờng ta sử dụng thêm hệ số tƣơng quan biến – tổng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trích từ Nunnally & Bernstein (1994) thì nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan biến – tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt u cầu.
Nhƣ vậy, trong phân tích Cronbach Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α < 0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến – tổng (hiệu chỉnh) nhỏ ( < 0.3) ra khỏi mơ hình vì những biến quan sát này không phù hợp ho ặc khơng có ý nghĩa đối với thang đo. Tuy nhiên c ần lƣu ý, trƣớc khi
thực hiện loại biến thì khơng phải chỉ đơn thuần nhìn vào số liệu thống kê mà c ần phải đánh giá lại giá trị nội dung c ủa khái niệm.
3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EF A
Sau khi loại bỏ các biến không đ ảm bảo độ tin cậy thơng qua phân tích Cronbach Alpha, phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA đƣợc sử dụng để đánh giá giá trị của thang đo thông qua hai giá trị quan trọng: độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity). EFA dùng để thu gọn một tập các biến quan sát thành một tập các nhân tố. Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố và tiêu chuẩn phƣơng sai trích (Variance explained criteria).
Trong thực tiễn nghiên cứu, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (0.4 ≤ factor loading ≤ 0.5 đƣợc xem là quan trọng; factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn ho ặc bằng 0.3 (λiA – λiB ≥ 0.3). Tuy nhiên, chúng ta c ần xem xét giá trị nội dung của nó trƣớc khi ra quyết định loại bỏ hay khơng loại bỏ một biến đo lƣờng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình, (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tổng phƣơng sai trích phải đ ạt từ 50% trở lên.
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA thì ngƣời ta thƣờng tiến hành dùng kiểm định Barlett và KMO.
- Kiểm định Bartlett dùng để đánh giá các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể dùng để xem xét ma trận tƣơng quan có phải là ma trận đơn vị (I) hay không. Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê khi sig. < 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
- Kiểm định KMO dùng để so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa các biến đo lƣờng với độ lớn của hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Norusis, 1994). Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên (KMO ≥ 0.5) thể hiện phân tích là phù hợp. Hệ số KMO < 0.5 thì khơng thể chấp nhận đƣợc (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trích từ Kaiser, 1974).
Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 397) thì trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phƣơng sai trích đạt yêu cầu thì vấn đề kiểm định Bartlett, KMO khơng cịn ý nghĩa nữa vì chúng ln ln đạt u cầu.
Phƣơng pháp trích nhân tố đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1.
3.2.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc dùng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên c ứu. Có một số vấn đề cần quan tâm trong mơ hình hồi quy bội:
- Trƣớc khi thực hiện hồi quy cần xem xét mối tƣơng quan giữa tất cả các biến.
- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy đƣợc bằng hệ số xác định điều chỉnh (R2
điều chỉnh). Đây là hệ số đo lƣờng tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi biến độc lập có tính đến cỡ mẫu và số biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội.
- Kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số riêng phần bằng thống kê t. - Kiểm định việc vi phạm các giả định.
3.3 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu đƣợc thực hiện gồm 2 bƣớc chính:
- Nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm hiệu chỉnh các thang đo của nƣớc ngoài, xây dựng bản phỏng vấn phù hợp với điều kiện và đối tƣợng khảo sát ở Việt Nam. Tác giả đã thực hiện thảo luận nhóm với 8 ngƣời là nhân viên CNTT đang làm việc tại các ngân hàng TMCP trên địa bàn TP.HCM. Kết quả của bƣớc này là bảng phỏng vấn chính thức (xem Phụ lục 2) dùng cho nghiên cứu định lƣợng.
- Nghiên c ứu định lƣợng: Các bản câu hỏi điều tra đƣợc thực hiện với các nhân viên CNTT đang làm việc toàn thời gian tại các ngân hàng TMCP trên địa bàn TP.HCM bằng cách phỏng vấn trực tiếp hoặc gửi email hoặc thông qua công c ụ khảo sát trực tuyến (Google Docs). Mục đích c ủa nghiên cứu này nhằm xác định các thành phần cũng nhƣ giá trị và độ tin c ậy của thang đo, và kiểm định mơ hình nghiên cứu.
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
3.4 Thiết kế thang đo
Dựa vào thang đo đƣợc kế thừa từ các kết quả của các nghiên cứu khác và sau khi tiến hành thảo luận với những nhân viên CNTT đang làm việc trong các
Cơ sở lý thuyết Nghiên cứu định tính (Thảo luận nhóm, n=8) Dàn bài phỏng vấn định tính Bản phỏng vấn chính thức Nghiên cứu định lƣợng: - Thu thập dữ liệu - Mã hóa, nhập liệu - Làm sạch dữ liệu
- Phân tích Cronbach’s Alpha
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
- Phân tích hồi quy
ngân hàng TMCP nhằm điều chỉnh các thang đo cho phù hợp, các yếu tố của thang đo đƣợc đƣa vào trong nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:
(1) Yếu tố Giao tiếp đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát nhƣ sau: Nhân viên đƣợc khuyến khích chia sẻ kiến thức, thơng tin làm việc với đồng nghiệp
GIAOTIEP1
Lãnh đạo luôn giải quyết xung đột rõ ràng, minh bạch GIAOTIEP2 Những thay đổi về chính sách, thủ tục đều đƣợc thơng báo
rõ ràng, đầy đủ
GIAOTIEP3
Nhân viên dễ dàng trao đổi, chia sẻ quan điểm với lãnh đ ạo GIAOTIEP4
(2) Yếu tố Đào tạo và phát triển đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát nhƣ sau: Công ty cung cấp đầy đ ủ điều kiện phục vụ nhu cầu tự học
hỏi
DAOTAO1
Nhân viên đƣợc đào tạo các kỹ năng ngồi chun mơn để thực hiện tốt công việc
DAOTAO2
Nhân viên đƣợc đào tạo để định hƣớng phát triển lâu dài DAOTAO3
Nhân viên thƣờng xuyên đƣợc tham dự hội thảo hoặc giới thiệu sản phẩm của đối tác về cơng nghệ mới
DAOTAO4
Chƣơng trình đào tạo của cơng ty đa dạng (nhiều nội dung/ nhiều hình thức)
(3) Yếu tố Chấp nhận rủi ro đƣợc đo lƣờng bằng 3 biến quan sát nhƣ sau: Cơng ty khuyến khích mọi ngƣời thử đƣa ra các ý tƣởng
mới
RUIRO1
Công ty chấp nhận tổn thất chi phí cho việc thử nghiệm các sáng tạo và c ải tiến của nhân viên
RUIRO2
Nhìn chung ý tƣởng, sáng tạo để cải tiến nhằm nâng cao hiệu quả luôn đƣợc chấp nhận
RUIRO3
(4) Yếu tố Lương, thưởng và phúc lợi đo lƣờng bằng 5 biến quan sát nhƣ sau: Tiền lƣơng nhân viên nhận đƣợc tƣơng xứng với cơng sức
đóng góp cho cơng ty
TIENCONG1
Thu nhập của nhân viên phù hợp với mặt bằng chung TIENCONG2
Công ty thực hiện xem xét, điều chỉnh lƣơng theo định kỳ (ít nhất 1 năm 1 lần)
TIENCONG3
Tiền lƣơng, tiền thƣởng đƣợc phân phối công bằng TIENCONG4 Các chế độ và chính sách về phúc lợi của công ty (bảo
hiểm, nghỉ dƣỡng, tham quan, du lịch, nhà cửa, mua cổ tức của công ty, v.v…) rất hấp dẫn
TIENCONG5
(5) Yếu tố Cơ hội thăng tiến đo lƣờng bằng 5 biến quan sát nhƣ sau:
Hiệu quả công việc luôn đƣợc ghi nhận THANGTIEN1 Việc xem xét các danh hiệu thi đua đƣợc thực hiện minh
bạch
THANGTIEN2
Các hình thức khen thƣởng tƣơng xứng với nỗ lực làm việc THANGTIEN3
Công ty luôn tạo cơ hội thăng tiến cho ngƣời có năng lực THANGTIEN4
(6) Yếu tố Làm việc nhóm đo lƣờng bằng 3 biến quan sát nhƣ sau:
Nhân viên giữa các bộ phận và phịng ban trong cơng ty luôn sẵn sàng hợp tác làm việc với nhau
LAMVIECNHOM1
Khi xảy ra sự cố khẩn cấp, các bộ phận luôn hỗ trợ nhau để xử lý nhanh chóng
LAMVIECNHOM2
Làm việc nhóm ln đƣợc khuyến khích thực hiện trong cơng ty
LAMVIECNHOM3
(7) Yếu tố Môi trường làm việc đo lƣờng bằng 7 biến quan sát nhƣ sau:
Nơi làm việc tốt: sạch sẽ, tiện nghi MOITRUONG1
Công việc không quá nhiều áp lực MOITRUONG2
Nơi làm việc đảm bảo an tồn MOITRUONG3
Cơng việc ổn định, không lo lắng về mất việc làm MOITRUONG4
Quan hệ đồng nghiệp luôn chan hịa, thân thiện, đồn kết
MOITRUONG5
Đồng nghiệp thoải mái, dễ chịu MOITRUONG6
Công ty cung c ấp đầy đủ phƣơng tiện máy móc, thiết bị phục vụ cơng việc
(8) Yếu tố Chính sách quản trị đo lƣờng bằng 6 biến quan sát nhƣ sau:
Các quy định, chính sách trong cơng ty ln cơng bằng và nhất quán
CHINHSACH1
Nội quy công ty là phù hợp, không gây cản trở trong cơng việc
CHINHSACH2
Quy trình làm việc rõ ràng CHINHSACH3
Chức năng, nhiệm vụ của các bộ phận không bị chồng chéo
CHINHSACH4
Cơng ty có quy chế, quy định thƣởng phạt nghiêm minh CHINHSACH5 Nhân viên hài lòng về các hoạt động hỗ trợ của công ty
(căntin, bãi gửi xe,…)
CHINHSACH6
(9) Yếu tố Lòng trung thành của nhân viên đo lƣờng bằng 3 biến quan sát nhƣ sau:
Nhân viên mong muốn đƣợc làm việc ở công ty đến khi về hƣu
TRUNGTHANH1
Nhân viên sẽ ở lại làm việc với cơng ty dù cho có nơi khác đề nghị lƣơng bổng hấp dẫn hơn
TRUNGTHANH2
Trong nghiên cứu này, thang đo Likert 5 bậc đƣợc sử dụng để đo lƣờng các biến quan sát trên, c ụ thể:
- Bậc 1: Rất không đồng ý. - Bậc 2: Không đồng ý. - Bậc 3: Bình thƣờng. - Bậc 4: Đồng ý. - Bậc 5: Rất đồng ý.