Phân loại Mẫu Tỷ lệ % Lũy kế (%)
Giới tính Nữ 121 63.7 63.7 Nam 69 36.3 100 Tổng cộng 190 100 Độ tuổi <25 25 13.2 13.2 25-35 154 81.1 94.3 >35 11 5.8 100 Tổng cộng 190 100 Trình độ PTTH, Trung cấp 4 2.1 2.1 CĐ, ĐH 155 81.6 83.7 Trên ĐH 31 16.3 100 Tổng cộng 190 100 Thâm niên <1 11 5.8 5.8 1 – 5 98 51.6 57.4 5 – 10 66 34.7 92.1 >10 15 7.9 100 Tổng cộng 190 100
4.2 Đánh giá sơ bộ thang đo
4.2.1 Đánh giá thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
4.2.1.1 Cronbach’s Alpha của biến “thu nhập và chế độ đãi ngộ”
Bảng 4.3 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “thu nhập và chế độ đãi ngộ”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.903 6 tn1 0.698 tn2 0.718 tn3 0.720 tn4 0.797 tn5 0.695 tn6 0.774
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “thu nhập và chế độ đãi ngộ” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha lớn 0.903 (>0.6)
- 6 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng khá lớn và đều lớn hơn 0.3 Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu thu nhập và chế độ đãi ngộ đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.1.2 Cronbach’s Alpha của biến “đào tạo”
Bảng 4.4 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “đào tạo”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.910 4
dt1 0.761
dt2 0.844
dt3 0.780
dt4 0.814
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “đào tạo” có: - Hệ số Cronbach’s Alpha lớn 0.910 (>0.6)
Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu đào tạo đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.1.3 Cronbach’s Alpha của biến “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến” thăng tiến”
Bảng 4.5 Cronbach’s Alpha của biến “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.862 4
nn1 0.684
nn2 0.742
nn3 0.797
nn4 0.616
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.862 (>0.6)
- 4 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng khá lớn và đều lớn hơn 0.3 Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.1.4 Cronbach’s Alpha của biến “phân công giao việc”
Bảng 4.6 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “ phân công giao việc”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.669 5 cv1 0.551 cv2 0.662 cv3 0.582 cv4 0.586 cv5 -0.98
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “phân công giao việc” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.669 (>0.6)
- 4 biến quan sát ( từ cv1 đến cv4) có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3; riêng biến quan sát cv5 có hệ số tƣơng quan biến tổng -0.98 <0.3 nên chúng ta loại biến này và đánh giá lại độ tin cậy.
Kết quả đánh giá độ tin cậy lần 2 với 4 biến quan sát từ cv1 đến cv4 của biến nghiên cứu phân cơng, giao việc thì thu đƣợc kết quả:
Bảng 4.7 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2 của biến “ phân công giao việc”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.824 4
cv1 0.547
cv2 0.656
cv3 0.702
cv4 0.714
Với kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “phân cơng giao việc” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.824 (>0.6)
- 4 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3;
Nhƣ vậy 4 biến đo lƣờng của biến nghiên cứu phân công giao việc ( từ cv1 đến cv4) đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố. Biến cv5 sẽ khơng đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố. Điều này có thể đƣợc giải thích bởi các ngân hàng TMCP quy định thời gian làm việc 1 ngày là 8 tiếng, thời gian nghỉ giữa ca 60 phút nhƣng thực tế sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt giữa các ngân hàng nên dịch vụ chăm sóc khách hàng là yếu tố đƣợc các ngân hàng ƣu tiên hàng đầu nhằm thu hút khách hàng. Chính vì vậy, nhân viên ngân hàng phải làm việc theo yêu cầu của khách hàng, và phải hoàn tất cơng việc thì mới
đƣợc nghỉ ngơi. Mỗi một bộ phận có những tính đặc thù riêng nên thời gian làm việc và nghỉ ngơi của nhân viên cũng khơng giống nhau. Vì vậy về mặt quản trị cần có sự sắp xếp, phân công hợp lý cho nhân viên để có thời gian làm việc và nghỉ ngơi hợp lý, công bằng giữa nhân viên các bộ phận trong ngân hàng.
4.2.1.5 Cronbach’s Alpha của biến “đánh giá nhân viên”
Bảng 4.8 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “đánh giá nhân viên”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.802 4
dg1 0.722
dg2 0.758
dg3 0.481
dg4 0.518
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “đánh giá nhân viên” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.802 (>0.6)
- 4 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3
Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu đánh giá nhân viên đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.1.6 Cronbach’s Alpha của biến “tuyển dụng”
Bảng 4.9 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “tuyển dụng”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.780 4
td1 0.687
td2 0.760
td3 0.554
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “tuyển dụng” có: - Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.780 (>0.6)
- 4 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3
Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu tuyển dụng đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.1.7 Cronbach’s Alpha của biến “động viên khuyến khích”
Bảng 4.10 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “động viên khuyến khích”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.844 3
dv1 0.722
dv2 0.669
dv3 0.738
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “động viên khuyến khích” có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.844 (>0.6)
- 3 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3
Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến nghiên cứu động viên khuyến khích đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.2.2 Đánh gia thang đo sự hài lòng của nhân viên ngân hàng
Bảng 4.11 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc “hài lòng”
Hệ số
Cronbach’s Alpha Số biến
Ký hiệu biến
Hệ số
tƣơng quan biến tổng
0.908 6 hl1 0.698 hl2 0.718 hl3 0.720 hl4 0.797 hl5 0.695 hl6 0.774
Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến phụ thuộc “hài lịng” có: - Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.908 (>0.6)
- 6 biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng đều lớn hơn 0.3
Nhƣ vậy các biến đo lƣờng của biến phụ thuộc hài lòng đã đủ điều kiện để đƣa vào phân tích nhân tố.
4.3 Kiểm định thang đo
Phân tích nhân tố đƣợc tiến hành sau khi kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát nhằm đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Phân tích nhân tố trong nghiên cứu này dùng phƣơng pháp trích PAF (Principal Axis Factoring) và phép quay Promax. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát bằng phƣơng pháp phân tích Cronbach’s Alpha, mơ hình cịn lại 35 biến ( trong đó có 29 biến quan sát thuộc 7 biến nghiên cứu và 6 biến quan sát thuộc biến phụ thuộc, biến cv5 bị loại). Đƣa 35 biến vào phân tích EFA, kết quả thu đƣợc nhƣ sau: ( Kết quả chi tiết đƣợc trình bày ở phụ lục 6)
- Hệ số KMO =0.929 > 0.8
- Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05
Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Nghiên cứu dựa vào hệ số Eigenvalue để tính ra số lƣợng nhân tố. Nhân tố đƣợc trích phải có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1. Theo kết quả của phân tích EFA cho thấy nhân tố thứ 6 có hệ số Eigenvalue = 1.043 > 1 nên tất cả các biến đo lƣờng trích đƣợc 6 nhân tố, tổng phƣơng sai trích ( Extration Sums of Squared Loading (Cumulative%)) là 67.028% > 50%. Điều này chứng tỏ 67.028% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố; 35 biến quan sát đƣợc gom thành 6 nhân tố, và có 4 biến quan sát cv1, td4, dv1, hl5 bị loại khỏi phân tích (vì có hệ số factor loading < 0.5). Kết quả này phù hợp với
bƣớc đánh giá độ tin cậy của thang đo vì các biến cv1, td4, dv1, hl5 có hệ số tƣơng quan thấp nhất trong các biến quan sát của mỗi biến nghiên cứu. Do chỉ loại các biến cv1, td4, dv1, hl5 nên chúng ta chỉ cần kiểm tra lại độ tin cậy của các biến ở phụ lục 4 mà không cần phải thực hiện lại việc đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Sau khi loại bỏ 4 biến khơng đủ điều kiện, đƣa 31 biến cịn lại chạy lại phân tích nhân tố lần 2 theo quy trình ban đầu, kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
- Hệ số KMO =0.915 > 0.8
- Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Nghiên cứu dựa vào hệ số Eigenvalue để tính ra số lƣợng nhân tố. Nhân tố đƣợc trích phải có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1. Theo kết quả của phân tích EFA cho thấy nhân tố thứ 6 có hệ số Eigenvalue = 1.022 > 1 nên tất cả các biến đo lƣờng trích đƣợc 6 nhân tố, tổng phƣơng sai trích (Extration Sums of Squared Loading (Cumulative%)) là 67.656% > 50%. Điều này chứng tỏ 67.656% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố; 31 biến quan sát đƣợc gom thành 6 nhân tố, và có 1 biến quan sát nn4 bị loại khỏi phân tích (vì có hệ số factor loading < 0.5). Kết quả này phù hợp với bƣớc đánh giá độ tin cậy của thang đo khi các biến nn4 có hệ số tƣơng quan thấp nhất trong các biến quan sát của mỗi biến nghiên cứu. Do chỉ loại biến nn4 nên chúng ta chỉ cần kiểm tra lại độ tin cậy của các biến ở phụ lục 4 mà không cần phải thực hiện lại việc đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Sau khi loại bỏ biến nn4 khơng đủ điều kiện, đƣa 30 biến cịn lại chạy chạy lại phân tích nhân tố lần 3 theo quy trình ban đầu, kết quả thu đƣợc nhƣ sau:
- Hệ số KMO =0.911 > 0.8
Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Nghiên cứu dựa vào hệ số Eigenvalue để tính ra số lƣợng nhân tố. Nhân tố đƣợc trích phải có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1. Theo kết quả của phân tích EFA cho thấy nhân tố thứ 6 có hệ số Eigenvalue = 1.012 > 1 nên tất cả các biến đo lƣờng trích đƣợc 6 nhân tố, tổng phƣơng sai trích ( Ratation Sums of Squared Loading (Cumulative%)) là 67.910% > 50%. Điều này chứng tỏ 67.91% biến thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố; 30 biến quan sát đƣợc gom thành 6 nhân tố. Cụ thể:
Pattern Matrixa Factor 1 2 3 4 5 6 tn1 0.734 tn2 0.830 tn3 0.792 tn4 0.790 tn5 0.712 tn6 0.835 dt1 0.730 dt2 0.964 dt3 0.862 dt4 0.886 nn1 0.846 nn2 0.773 nn3 0.537 cv2 0.677 cv3 0.654 cv4 0.871 dg1 0.540 dg2 0.825 dg3 0.370 0.634 dg4 0.600 td1 0.666 td2 0.974
Pattern Matrixa Factor 1 2 3 4 5 6 td3 0.589 dv2 0.777 dv3 0.551 hl1 0.750 hl2 0.557 hl3 0.866 hl4 0.782 hl6 0.747 Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
4.4. Điều chỉnh mơ hình, giả thuyết nghiên cứu
Sau khi kiểm định thang đo, mơ hình nghiên cứu khơng cịn giữ nguyên nhƣ ban đầu. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, có sự hội tụ các biến trong thành phần khác nhau kết hợp thành một thành phần mới, cụ thể nhƣ sau:
4 biến quan sát dt1, dt2,dt3, dt4 thuộc biến nghiên cứu đào tạo ghép chung với 3 biến nn1, nn2, nn3 thuộc biến nghiên cứu hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến tạo nên biến nghiên cứu mới là đào tạo và phát triển nghề nghiệp (dtnn).
Biến dg4 thuộc biến nghiên cứu đánh giá nhân viên ghép chung với 3 biến td1, td2, td3 thuộc biến nghiên cứu tuyển dụng tạo nên biến nghiên cứu mới là Tuyển dụng và giám sát (dgtd).
Biến phân cơng giao việc chỉ cịn 3 biến quan sát là cv2, cv3, cv4. 3 biến quan sát dg1, dg2, dg3 thuộc biến nghiên cứu đánh giá nhân viên ghép chung với 2 biến quan sát dv2, dv3 thuộc biến nghiên cứu động viên, khuyến khích tạo nên biến nghiên cứu mới là đánh giá, động viên (dgdv).
Biến phụ thuộc sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên ngân hàng chỉ còn 5 biến quan sát là hl1, hl2, hl3, hl4, hl6.
Nhƣ vậy, về lý thuyết hai thành phần nghiên cứu trên có sự tách biệt, tuy nhiên trong thực tiễn với nhóm khảo sát cho thấy các biến nghiên cứu này có sự hịa trộn, đan xen với các thành phần khác. Trên cơ sở này, mơ hình nghiên cứu đƣợc điều chỉnh lại theo các thành phần mới cho phù hợp nhƣ sau:
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Đồng thời, các giả thuyết nghiên cứu cũng đƣợc điều chỉnh theo các thành phần mới:
H'1. Đào tạo và phát triển nghề nghiệp đƣợc đánh giá cao hay thấp thì sự hài
lịng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'2. Thu nhập và chế độ đãi ngộ đƣợc đánh giá cao hay thấp thì sự hài lịng
của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo. Đào tạo & phát
triển nghề nghiệp Sự hài lòng của nhân viên ngân hàng Thu nhập & chế độ đãi ngộ Tuyển dụng & giám sát Phân công giao việc Đánh giá động viên
H'3. Tuyển dụng và giám sát đƣợc đánh giá cao hay thấp thì sự hài lịng của
nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'4. Phân công giao việc đƣợc đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'5. Đánh giá động viên đƣợc đánh giá cao hay thấp thì sự hài lịng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
4.5 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố (EFA), có 6 nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tƣơng quan (Pearson) đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1’ đến H’5.
Giá trị của từng nhân tố đƣợc tính trung bình bằng hàm MEAN của các biến quan sát nhƣ sau:
Biến “ đào tạo và phát triển nghề nghiệp” (dtnn) gồm: dt1, dt2,dt3, dt4, nn1, nn2, nn3, và dtnn = MEAN (dt1, dt2,dt3, dt4, nn1, nn2, nn3).
Biến “ thu nhập và chế độ đãi ngộ” (tn) gồm: tn1 -> tn6, và tn = MEAN (tn1, tn2, tn3, tn4, tn5, tn6).
Biến “ tuyển dụng và giám sát” (dgtd) gồm: dg4, td1, td2, td3, và dgtd = MEAN (dg4, td1, td2, td3).
Biến “ phân công giao việc” (cv) gồm: cv2, cv3, cv4, và cv = MEAN (cv2, cv3, cv4).
Biến “ đánh giá động viên” (dgdv) gồm: dg1, dg2, dg3, dv2, dv3, và dgdv = MEAN (dg1, dg2, dg3, dv2, dv3).
Biến phụ thuộc “ sự hài lòng của nhân viên ngân hàng” (hl) gồm: hl1,