Nghiên cứu được thực hiện thông qua hai giai đoạn.
Môi trường làm việc
Nội dung công việc
Cơ hội phát triển
Văn hóa doanh nghiệp
Mối quan hệ cơng việc với nhà quản lý Mối quan hệ công việc
với đồng nghiệp
Ưu đãi và khen thưởng Mức độ gắn kết tổ
4.4.1 Nghiên cứu sơ bộ
Mục tiêu của giai đoạn nghiên cứu sơ bộ là nhằm hiệu chỉnh các thang đo, xây dựng bảng câu hỏi khảo sát phù hợp với điều kiện đặc thù các DNVVN tại Tp.HCM. Từ mục tiêu
nghiên cứu ban đầu, dựa trên cơ sở lý thuyết và mơ hình của J Leslie Mckeown (2002)
đồng thời thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm (phỏng vấn cá nhân 10 nhân viên có thâm
niên đang làm cơng tác nhân sự tại các DNVVN) để từ đó xây dựng thang đo và thiết lập Bảng câu hỏi khảo sát chính thức sử dụng cho nghiên cứu ở giai đoạn tiếp theo. Kết quả
của thảo luận có tại Phụ Lục 1, và Bảng câu hỏi khảo sát chính chức xem ở Phụ Lục 2. Các yếu tố ảnh hưởng đến duy trì nguồn nhân lực tại các DNVVN trên địa bàn Tp.HCM, đó là:
Mơi trường làm việc
Nội dung công việc
Cơ hội phát triển
Ưu đãi và khen thưởng
Văn hóa doanh nghiệp
Mối quan hệ công việc với nhà quản lý
Mối quan hệ công việc với các đồng nghiệp 4.4.2 Nghiên cứu chính thức
4.4.2.1 Thơng tin mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát là 250 nhân viên đang làm việc toàn thời gian tại các DNVVN trên địa
bàn Tp.HCM. Và đối tượng được quan tâm trong nội dung đề tài là có độ tuổi dưới 45 vì
độ tuổi này rất năng động, sáng tạo và có nhiều tiềm năng để phát triển. Đồng thời, độ tuổi
này dễ luân chuyển từ doanh nghiệp này sang doanh nghiệp khác.
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích. Nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Hair & ctg (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabchnick & Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức:
n >= 8m + 50 Trong đó: - n: cỡ mẫu.
- m: số biến độc lập của mơ hình.
Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 250.
Mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp thuận tiện và đảm bảo tương đối đủ
các loại hình DNVVN tại Tp.HCM tại thời điểm nghiên cứu.
Phương pháp thu thập dữ liệu bằng Bảng câu hỏi khảo sát chính thức. Việc thu thập dữ liệu được tiến hành tại các DNVVN trên địa bàn Tp.HCM.
4.4.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bảng khảo sát được xem xét, và loại đi những bảng không đạt yêu
cầu; sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS for Windows 16.
Với phần mềm SPSS, tác giả thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các công cụ như các thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy, và các phân tích khác (T-test, ANOVA,…). Quy trình nghiên cứu được trình bày ở hình 4.1.
4.4.2.2.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach-Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt.
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronchbach Alpha từ 0.6 trở lên (Trần Đức Long 2006, p.46) trích từ Nunnnally & Burnstein (1994).
Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc (2005, p.257) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”.
4.4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá
EFA. Trong phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Components Analysis với phép xoay Varimax và quan tâm đến một số tiêu chuẩn.
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định
Barlett ≤ 0.05.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Thứ tư, hệ số Eigenvalue có giá trị > 1 (Trần Đức Long (2006, p.47) trích từ
Gerbing & Anderson (1988)).
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3
để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.4.2.2.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Phương pháp này giúp ta xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến mức độ gắn kết tổ chức của nhân viên.
4.4.2.2.4 Kiểm định T-test
Để đánh giá sự khác biệt có ý nghĩa giữa yếu tố theo đặc điểm cá nhân (giới tính) và từng
yếu tố duy trì nhân viên, ta tiến hành kiểm định trị trung bình, nghĩa là cần phải tiến hành kiểm định sự bằng nhau về phương sai_ kiểm định Levene test. Levene test được tiến
hành với giả thiết Ho rằng phương sai của hai tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định có mức ý nghĩa quan sát ≤ 0.05 ta bác bỏ hay chấp nhận Ho. Kết quả này sẽ ảnh hưởng
đến việc lựa chọn tiếp loại kiểm định giả thiết về sự bằng nhau giữa hai trung bình tổng
thể nào: kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau hay kiểm định trung bình với
phương sai khác nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, p.115).
4.4.2.2.5 Phân tích phương sai một yếu tố (One-way Anova)
Có sự khác biệt hay khơng khi đánh giá giữa yếu tố theo đặc điểm cá nhân cũng như đặc
tiến hành kiểm định giả thiết về sự bằng nhau của trung bình nhiều tổng thể. Với giả thiết Ho rằng phương sai của các tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định trong bảng Anova có mức ý nghĩa quan sát ≤ 0.05 ta bác bỏ Ho, và ngược lại. Ngoài ra, để xác định định chỗ khác biệt (phân tích sâu Anova), tác giả dùng thủ tục Post Hoc. Tiếp tục với kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm (Homogeneity of variance). Kết quả này sẽ ảnh
hưởng đến việc lựa chọn tiếp loại kiểm định giả thiết về sự bằng nhau giữa các trung bình tổng thể nào: kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau (phương pháp Dunnett) hay kiểm định trung bình với phương sai khác nhau (phương pháp Tamhane’s T2) (Hoàng
Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, p.129).