Biến phụ thuộc Ký hiệu Giải thích Nguồn
Động lực làm việc của nhân viên
MOT1 Nhân viên nhiệt tình và đam mê trong cơng việc
Şefik Özdemir và cộng sự (2020) MOT2 Nhân viên cảm thấy có cảm
hứng và nỗ lực hồn thành
Şefik Ưzdemir và cộng sự (2020)
công việc bất kể sự lây lan của đại dịch Covid.
MOT3 Nhân viên cảm thấy có động lực làm việc để hoàn thành mục tiêu của tổ chức trong thời gian tới.
Şefik Özdemir và cộng sự (2020)
MOT4 Nhân viên có ý định gắn bó lâu dài với doanh nghiệp.
Perfecto G. Aquino và cộng sự (2021) (Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
3.3. Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ 3.3.1. Thiết kế bảng câu hỏi 3.3.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Sau khi đã xây dựng mơ hình và thang đo, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi nhằm mục tiêu thu thập dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu. Bảng hỏi được xây dựng gồm 3 phần:
(1) Phần 1 bao gồm câu hỏi sàng lọc để chắc chắn đáp viên là nhân viên tại các DNVVN trên địa bàn TP. HCM.
(2) Phần 2 bao gồm các câu hỏi về đặc điểm nhân khẩu học của người thực hiện khảo sát
(3) Phần 3 bao gồm các câu hỏi xây dựng trên thang đo Likert Scale, nhằm xác định tác động của các biến (độc lập, trung gian và phụ thuộc) với nhau. Trong bảng câu hỏi, tương ứng với biến JOB2 và JOB3 thể hiện trên thang đo, tác giả tiến hành thiết kế đảo chiều câu hỏi để kiểm tra việc đọc hiểu của đáp viên nhằm loại bỏ những đáp viên không được kỹ bảng hỏi. Để đảm bảo tính dễ hiểu, tránh sai sót cho đáp viên trong q trình trả lời bảng hỏi, tác giả chọn những từ ngữ đơn giản, câu văn ngắn gọn để đưa vào bảng hỏi.
3.3.2. Phỏng vấn, tham khảo ý kiến
Trong quá trình thiết kế xây dựng thang đo và hoàn chỉnh bảng hỏi, tác giả đã tiến hành trao đổi trực tiếp với 3 người đang làm việc tại các DNVVN trên địa bàn TP.HCM, trong đó có một quản lý và 2 nhân viên tại 3 doanh nghiệp thuộc các ngành nghề khác nhau để đảm bảo tính khách quan của các câu hỏi. Trong q trình
trao đổi và tham khảo, tác giả nhận được một số phản hồi về việc điều chỉnh từ ngữ trong bảng hỏi và cấu trúc sắp xếp các mục cho phù hợp với đối tượng tham gia khảo sát và bối cảnh đại dịch Covid. Tất cả ý kiến đều được tác giả ghi nhận và tham khảo để đưa ra những điều chỉnh, sửa đổi thang đo cũng như bảng câu hỏi. Ngồi ra, tác giả cịn nhận được sự tư vấn về việc thực hiện khảo sát trên nền tảng Linkedin, đây là một mạng xã hội dùng để kết nối, định hướng cộng đồng doanh nghiệp nên lượng lớn người dùng là những nhân viên có trình độ và kinh nghiệm dồi dào, từ đó có thể thu được dữ liệu sơ cấp có chất lượng cao.
3.3.3. Khảo sát thử nghiệm
Khi đã sửa đổi hồn thiện bảng câu hỏi sau q trình trao đổi, tham khảo trực tiếp, tác giả thực hiện khảo sát thử nghiệm với số mẫu 30 – 40 để kiểm tra những điểm chưa ổn của bảng câu hỏi trước khi bắt đầu nghiên cứu chính thức. Qua quá trình khảo sát thử nghiệm, tác giả nhận thấy số lượng ứng viên nữ và ứng viên ở độ tuổi từ 18 - 25 chiếm đa số. Chính vì vậy, nhằm đảm bảo tính đại diện của mẫu, tác giả đã tăng cường khảo sát các người lao động nam và các nhóm tuổi cịn lại. Ngồi ra tác giả cũng tiến hành đánh giá sơ bộ thang đo bằng.phần.mềm.SPSS.20.0 (thơng qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha) để đảm bảo khả năng đo lường cũng các thang đo.
3.4. Giai đoạn nghiên cứu chính thức 3.4.1. Phương pháp xác định cỡ mẫu 3.4.1. Phương pháp xác định cỡ mẫu
Theo Hair và các cộng sự (2010), để có thể phân tích nhân tố khám phá EFA cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần số biến quan sát. Thang đo chính thức của đề tài bao gồm 20 biến quan sát, từ đó suy ra kích thước mẫu tối thiểu phải là n = 5*20 = 100 mẫu.
Bên cạnh đó, đối với phân tích hồi quy đa biến, tác giả thực hiện xác định cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức n = 50 + 8*m (trong đó n là cỡ mẫu tối thiểu, m là số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 2013). Với chỉ 3 biến độc lập kích thước mẫu tối thiểu cần thu thập được là n = 50 + 8*3 = 74 mẫu.
Đề tài này sử dụng cả hai phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy đa biến nên phải thỏa mãn cả hai điều kiện trên. Vậy số mẫu
nghiên cứu tối thiểu cần có cho bài nghiên cứu là 100 mẫu, tuy nhiên để các phân tích, kiểm định được thể hiện tốt nhất, tác giả sẽ lấy cỡ mẫu tối thiểu là 200 mẫu.
3.4.2. Phương pháp và quá trình thu thập dữ liệu
Q trình khảo sát chính thức được thực hiện bằng hai hình thức là khảo sát trực tuyến bằng các nền tảng trò chuyện, mạng xã hội và khảo sát trực tiếp thông qua phát bảng câu hỏi giấy.
Tác giả chọn Google Form để triển khai bảng câu hỏi do đây là một ứng dụng dễ sử dụng và phổ biến với hầu hết mọi người. Sau khi hoàn tất triển khai trên Google Form, tác giả gửi bảng câu hỏi đến bạn bè, người quen đang làm việc tại các DNVVN trên địa bàn TP.HCM qua Messenger, Facebook, Skype,… Ngoài ra tác giả cịn đăng cơng khai bảng hỏi lên các diễn đàn, hội nhóm có liên quan ở các nền tảng mạng xã hội Facebook, Linkedin. Giai đoạn đầu thu thập được nhiều dữ liệu hợp lệ nhưng số lượng phản hồi dần ít đi theo thời gian nên sau đó tác giả đã vận động, nhờ sự hỗ trợ của bạn bè và đồng nghiệp chia sẻ bảng câu hỏi của mình để tiếp cận hơn với nhiều đáp viên.
Bên cạnh khảo sát trực tuyến, tác giả cũng đã tiến hành phát bảng câu hỏi giấy tại văn phịng cơng ty mình đang làm việc. Nhận thấy số lượng phản hồi hợp lệ vẫn chưa cao, tác giả đã triển khai tiếp ở các hội thảo doanh nghiệp ở các trường đại học trên địa bàn TP.HCM. Tuy nhiên, vì hạn chế về mối quan hệ cũng như việc khảo sát không được thu hút so với các nội dung khác trong các hội thảo, tác giả cũng không thu được nhiều câu trả lời hợp lệ từ các đáp viên.
3.4.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.3.1. Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp phân tích thống kê mơ tả được sử dụng để giúp mô tả và hiểu được các tính chất của một bộ dữ liệu cụ thể bằng cách đưa ra các tóm tắt ngắn về mẫu và các thơng số của dữ liệu. Các thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích dữ liệu bao gồm tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
3.4.3.2. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Phương pháp phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được dùng để kiểm tra độ tin cậy của các biến đo lường các yếu tố tác động đến động lực làm việc của người lao
động. Phương pháp này phản ánh mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một yếu tố, biến quan sát nào phù hợp, biến quan sát nào không phù hợp cần phải loại bỏ khỏi thang đo.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), các mức giá trị của Alpha có ý nghĩa như sau: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu. Bên cạnh đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ được coi là biến rác và bị loại ra khỏi mơ hình.
3.4.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt là EFA, dùng để thu nhỏ dữ liệu nghiên cứu, rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một số lượng biến khá lớn và rất nhiều các biến quan sát trong đó có liên hệ tương quan với nhau. Ví dụ: thay vì đi nghiên cứu 20 đặc điểm nhỏ của một đối tượng, chúng ta có thể chỉ nghiên cứu 4 đặc điểm lớn, trong mỗi đặc điểm lớn này gồm 5 đặc điểm nhỏ có sự tương quan với nhau. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí nhiều hơn cho người nghiên cứu. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố phải giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Thứ hai, tác giả phải thực hiện kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Kiểm định Bartlett
có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0,05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Thứ ba, tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải lớn hơn 50% thì mơ hình EFA được xem là phù hợp. Tiêu chuẩn này thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát, nghĩa là nếu coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Thứ tư, nhân tố nào có hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn hoặc bằng 1 mới được giữ lại trong mơ hình. Đây là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA.
Thứ năm, cần phải kiểm định Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Theo Hair và cộng sự (2009) thì hệ số Factor Loading ở mức từ 0,3 đến dưới 0,5 là điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại, mức từ 0,5 đến dưới 0,7 thì biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt và nếu ở mức trên 0,7 tức biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt. Bên cạnh đó, cần phải lưu ý các biến quan sát được tải lên ở cả 2 nhân tố, nếu chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,3 chúng ta cần loại biến đó; nếu chênh lệch đó lớn 0,6 thì biến đó thuộc nhóm nhân tố có hệ số cao hơn (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
3.4.3.4. Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Nếu mức ý nghĩa của hệ số Pearson nhỏ hơn 0,05 (Sig. <0,05) ta khẳng định ở độ tin cậy 95%, có tương quan giữa 2 biến. Khi đó, nếu r càng tiến về (1, -1) thì tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ, tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm; ngược lại nếu r càng tiến về 0 thì tương quan tuyến tính càng yếu.
Thực hiện chạy mơ hình hồi quy trên SPSS 20.0 để đo lường sự tác động giữa các biến độc lập đến biến trung gian và phụ thuộc. Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả sử dụng kiểm định F để đánh giá sự phù hợp của mơ hình, kiểm định giá Durbin – Watson để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, kiểm tra hệ số VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả của các phân tích sẽ giúp xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến động lực làm việc của người lao động trong bối cảnh Covid.
3.4.3.6. Phân tích phương sai ANOVA, kiểm định T-test
Kiểm định Independent Sample T-Test chúng ta sẽ áp dụng kiểm định sự khác biệt trung bình với trường hợp biến định tính có 2 giá trị, cịn phân tích ANOVA giúp chúng ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Phương pháp này dùng kiểm định sự khác biệt về yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc ở các nhóm người lao động có đặc điểm nhân khẩu học khác nhau.
Đối với phân tích T – test nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0,05 thì phương sai giữa 2 biến định tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances not assumed, ngược lại ta dùng giá trị ở ô Equal variances assumed. Nếu giá trị sig T-Test < 0,05 chúng ta kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định mua của 2 nhóm người khác nhau về đặc điểm nhân khẩu học và ngược lại.
Đối với phân tích phương sai ANOVA, Levene test được dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay khơng giữa các nhóm. Nếu kiểm định này có Sig >0,05, ta kết luận phương sai bằng nhau, đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA. Tiếp theo trong kiểm định ANOVA, nếu Sig >0,05 thì chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc, ngược lại, nếu Sig. lớn hơn hoặc bằng 0,05 thì ta khẳng định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
SƠ KẾT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả đã giới thiệu quy trình nghiên cứu của mình, bao gồm 2 giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Trong q trình nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã tham khảo các đề tài, cơng trình nghiên cứu trước đó để lập thang đo cũng như thiết lập bảng hỏi để tiến hành khảo sát định lượng thực tế. Quy
trình lấy mẫu, tính tốn cỡ mẫu và phương pháp phân tích dữ liệu cũng được cung cấp trong phần nghiên cứu chính thức, từ đó làm cơ sở để trình bày kết quả nghiên cứu trong chương 4.
4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được tiến hành theo hai phương thức là khảo sát trực tuyến và khảo sát trực tiếp bằng bảng hỏi giấy. Khảo sát trực tuyến bằng các nền tảng trò chuyện hay mạng xã hội sẽ đảm bảo quy mô khảo sát rộng, tiếp cận được nhiều đối tượng khác nhau trong một thời gian ngắn và tiết kiệm chi phí khảo sát. Trong khi đó khảo sát trực tiếp bằng bảng hỏi giấy sẽ cho phép tác giả chọn lọc đối tượng tham gia trả lời và đảm bảo được tính nghiêm túc, cẩn thận khi trả lời câu hỏi.
Đối với khảo sát trực tuyến, tác giả sử dụng nền tảng Google Form để tạo bảng khảo sát, sau đó gửi bảng khảo sát qua tin nhắn Messenger, Zalo, Skype, Telegram,.. và đăng công khai lên Facebook, Twitter và Linkedin. Từ các nền tảng trên, tác giả thu được 207 phản hồi, trong đó có 180 phản hồi hợp lệ.
Đối với phương pháp khảo sát trực tiếp bằng bảng hỏi giấy, do sự hạn chế về mối quan hệ, thời gian nên tác giả chỉ thực hiện được với đồng nghiệp tại công ty và một số hội thảo tại các trường đại học. Kết quả thu được 24 phiếu hợp lệ trong tổng số 30 phiếu đã phát.
Tổng hợp của hai hình thức khảo sát, tác giả thu được 237 câu trả lời, trong đó