KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu

Số lượng phiếu hợp lệ thu . Mẫu được thống kê mô tả như sau (xem thêm bảng 4.1):

Bảng 4.1. Thống kê mẫu khảo sát

TT Tiêu chí Số lượng (Người) Tỷ lệ (%) 1 Giới tính 170 100,0 Nam 50 29 Nữ 120 71 2 Độ tuổi 170 100,0 Dưới 25 tuổi 50 29 Từ 25 – 40 tuổi 50 29 Trên 40 tuổi 70 42 3 Trình đợ học vấn 170 100,0

Trên đại học và đại học 50 29

Cao đẳng và trung cấp 50 29

Khác 70 42

4 Thời gian công tác 170 100,0

Dưới 1 năm 50 29

Từ 1- 3 năm 50 29

Trên 3 năm 70 42

(Nguồn: Tác tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

Tỷ lệ đáp viên chủ yếu là nam (70,1%), ở độ tuổi dưới 40 (74,2%) với trình độ học vấn nhiều nhất là cao đẳng và trung cấp (42,9%), thứ hai là trình độ khác (40,1%) và trên đại học và đại học (17,0%) và có thời gian công tác tại Công ty trên 1 năm (69,4%). Đặc điểm cơ cấu mẫu này khá tương đồng với thực tế nhân lực của Công ty hiện nay bởi Công ty là doanh nghiệp sản xuất ngành sản xuất giày thể thao nên khối lượng công việc lớn, vất vả và thiên về kỹ thuật đòi hỏi sức khỏe, sức bền,

phù hợp với nữ giới hơn, nhất là đối với đội ngũ lao động trực tiếp, vận hành máy móc tại các phân xưởng; Cũng chính vì vậy mà nhân lực của Công ty có tuổi đời khá trẻ với độ tuổi trung bình 27 và trình độ đào tạo không cao, phần lớn công nhân viên là lao động tốt nghiệp phổ thông trung học và trung cấp nghề, tỷ lệ thấp nhân lực đạt trình độ trên đại học và đại học tập trung chủ yếu ở bộ phận lãnh đạo, quản lý các cấp và lao động gián tiếp tại các phòng chuyên môn, nghiệp vụ.

4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Nội dung phần này, tác giả tiến hành kiểm định thang đo sử dụng thang Likert 5 mức độ của 07 yếu tố. Kết quả như sau (xem thêm bảng 4.2):

(1) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy lần 1 của thang đo TN cho thấy độ tin cậy đạt 0,721 > 0,6 đạt yêu cầu nhưng biến thành phần TN3 có tương quan với tổng = 0,296 < 0,3 nên ta loại biến TN3 và chạy lại lần 2 (chi tiết xem phụ lục 4.1).

Kết quả chạy phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo TN cho thấy độ tin cậy đạt 0,784 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo TN có các biến TN1, TN2, TN4 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo.

(2) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo CV cho thấy độ tin cậy đạt 0,820 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo CV có các biến CV1, CV2, CV3 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo. (3) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy lần 1 của thang đo CH cho thấy độ tin cậy đạt

0,758 > 0,6 đạt yêu cầu nhưng biến thành phần CH1 có tương quan với tổng = 0,246 < 0,3 nên ta loại biến CH1 và chạy lại lần 2 (chi tiết xem phụ lục 4.1).

Kết quả chạy phân tích độ tin cậy lần 2 của thang đo CH cho thấy độ tin cậy đạt 0,847 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo CH có các biến CH2, CH3, CH4 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo.

Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến Tương quan với biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến Yếu tố Thu nhập

Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,784

TN1 7,59 3,992 .600 ,735

TN2 7,62 4,274 .660 ,673

TN4 7,24 4,080 .614 ,717

Yếu tố Đặc điểm công việc

Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,820

CV1 7,33 4,941 .645 ,781

CV2 7,86 4,785 .673 ,754

CV3 8,37 4,753 .705 ,721

Yếu tố Sự hỗ trợ

Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,877

HT1 8,42 21,698 .774 ,842

HT3 6,90 21,534 .736 ,847

HT4 7,15 22,409 .640 ,863

HT5 6,46 22,382 .690 ,855

Yếu tố Sự phù hợp của mục tiêu cá nhân đối với mục tiêu tổ chức

Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,797

PH1 6,89 2,128 ,681 ,680

PH2 6,85 2,046 ,635 ,731

PH3 7,45 2,276 ,608 ,756

Yếu tố Đánh giá thực hiện công việc

Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,763

DG1 6,63 4,839 ,605 ,672

DG2 7,29 4,547 ,591 ,685

DG3 7,5 4,406 ,589 ,689

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

(4) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo HT cho thấy độ tin cậy đạt 0,877 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng >

0,3 nên thang đo HT có các biến HT1, HT2, HT3, HT4, HT5, HT6 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo.

(5) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo PH cho thấy độ tin cậy đạt 0,797 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo PH có các biến PH1, PH2, PH3 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo. (6) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo DG cho thấy độ tin cậy đạt 0,763 >

0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo DG có các biến DG1, DG2, DG3 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo.

(7) Kết quả chạy phân tích độ tin cậy của thang đo DL cho thấy độ tin cậy đạt 0,846 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo DL có các biến DL1, DL2, DL3, DL4 đạt yêu cầu để đưa và phân tích tiếp theo.

4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1. Kết quả phân tích yếu tố các biến độc lập

4.3.1.1. Kiểm định thích hợp của mơ hình phân tích yếu tố EFA (KMO) và kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Barllett’s Test)

Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,710 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 23 quan sát hoàn toàn phù hợp với phân tích yếu tố (xem bảng 4.3).

Bảng 4.3. Kiểm định KMO cho các biến độc lập

Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) ,825

Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity) Approx. Chi-Square 363,507 Df 6 Sig. ,000

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS) Ma trận xoay các yếu tố

Kết quả phân tích yếu tố khám phá cho ra được 6 yếu tố có ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại Công ty với giá trị Eigenvalues của tất cả các yếu tố đều >1 và 6 nhóm yếu tố được rút trích giải thích được 71,018% sự biến động của dữ liệu, do đó sử dụng phương pháp phân tích yếu tố là phù hợp (xem bảng 4.4).

Sau khi xoay các yếu tố, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng yếu tố đã khá rõ ràng. Bảng kết quả phân tích 4.4 cho thấy có tất cả 23 quan sát tạo ra 6 yếu tố, đó là:

+ HT: HT1, HT2, HT3, HT4, HT5, HT6. HT7 + CH: CH1, CH2, CH3, CH4 + CV: CV1, CV2, CV3 + TN: TN1, TN2, TN3, TN4 + PH: PH1, PH2, PH3 + DG: DG1, DG2, DG3.

Bảng 4.4. Kết quả EFA cho các biến độc lập

Biến quan sát Hệ số tải

1 2 3 4 5 6

HT1 ,853

HT5 ,797

HT4 ,744 HT6 ,716 HT3 ,702 CH3 ,862 CH4 ,834 CH2 ,827 CV3 ,831 CV2 ,797 CV1 ,743 TN4 ,817 TN2 ,779 TN1 ,731 PH1 ,875 PH2 ,846 PH3 ,800 DG3 ,836 DG2 ,752 DG1 ,750 Eigenvalues 5,818 2,371 2,147 2,025 1,359 1,193 Phương sai rút trích (%) 27,706 11,292 10,225 9,642 6,471 5,682 Tổng phương sai trích: 71,018

(Ng̀n: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

4.3.2. Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc

Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,787 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 4 quan sát hoàn toàn phù hợp với phân tích yếu tố (xem bảng 4.5).

Đối với kết quả phân tích yếu tố khám phá biến phụ thuộc tại Bảng 4.6, tổng phương sai trích là 69,363% lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues của yếu tố = 2,775

> 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích yếu tố là phù hợp. Như vậy, ta thu được yếu tố DL với 4 biến quan sát DL1, DL2, DL3, DL4.

Bảng 4.5. Kiểm định KMO cho biến phụ thuộc

Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) ,787 Đại lượng thống kê

Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)

Approx. Chi-Square 259,337

Df 6

Sig. ,000

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

Bảng 4.6. Kết quả EFA cho các biến phụ thuộc

Biến quan sát Hệ số tải

DL2 ,691

DL3 ,759

DL1 ,677

DL4 ,826

Eigenvalues 2,775

Phương sai rút trích 69,363%

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

4.4. Phân tích tương quan Pearson

Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy. Trước đó các biến đại diện cho các nhân tố được tạo bằng phương pháp dùng trung bình cộng.

Kết quả chạy tương quan giữa các biến đại diện cho các nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc như bảng 4.7.

Từ bảng kết quả phân tích 4.7 cho thấy, tất cả các biến độc lập (TN, CV, CH, HT, PH, DG) đều có tương quan tuyến tính dương với biến phụ thuộc DL (sig < 0,05 và hệ số tương quan > 0). Tiến hành đưa cả 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.

Bảng 4.7. Bảng Hệ số tương quan

TN CV CH HT PH DG DL

TN Tương quan Pearson 1 ,474** ,153 ,337** ,107 ,240** ,630**

Sig. (2-tailed) ,000 ,064 ,000 ,197 ,003 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

CV Tương quan Pearson ,474** 1 ,209* ,296** ,030 ,301** ,437**

Sig. (2-tailed) ,000 ,011 ,000 ,718 ,000 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

CH Tương quan Pearson ,153 ,209* 1 ,332** -,035 ,379** ,541**

Sig. (2-tailed) ,064 ,011 ,000 ,670 ,000 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

HT Tương quan Pearson ,337** ,296** ,332** 1 ,032 ,332** ,561**

Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,700 ,000 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

PH Tương quan Pearson ,107 ,030 -,035 ,032 1 ,059 ,186*

Sig. (2-tailed) ,197 ,718 ,670 ,700 ,481 ,024

N 147 147 147 147 147 147 147

DG Tương quan Pearson ,240** ,301** ,379** ,332** ,059 1 ,617**

Sig. (2-tailed) ,003 ,000 ,000 ,000 ,481 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

DL Tương quan Pearson ,630** ,437** ,541** ,561** ,186* ,617** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,024 ,000

N 147 147 147 147 147 147 147

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa bợi

Sau khi thực hiện phân tích tương quan, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập (TN, CV, CH, HT, PH, DG) với biến phụ thuộc DL. Các bước cụ thể như sau:

4.5.1. Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy với tập dữ liệu thơng qua hệ số xác định mơ hình R2 hiệu chỉnh

Hệ số xác định thường ký hiệu là R2 là một con số thống kê tổng hợp khả năng giải thích của một phương trình. Nó biểu thị tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc DL do tổng mức biến thiên của các biến giải thích R2 điều chỉnh phải nằm giữa 0 và 1. Mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu khi R2 hiệu chỉnh >50%.

Bảng 4.8 cho thấy, hệ số R2 đã hiệu chỉnh ở kết quả phân tích hồi quy bằng 0,755 đạt yêu cầu. Như vậy các biến độc lập giải thích được 75,5% (>50%) sự biến thiên của biến phụ tḥc DL.

Bảng 4.8. Kết quả phân tích hồi quy Mơ hình

Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã

chuẩn hóa P VIF

β Sai số tiêu chuẩn Beta 1 (Hằng số) ,282 ,217 ,196 TN ,311 ,036 ,416 ,000 1,383 CV ,011 ,033 ,016 ,737 1,378 CH ,168 ,027 ,284 ,000 1,247 HT ,162 ,036 ,208 ,000 1,297 PH ,129 ,043 ,125 ,003 1,018 DG ,233 ,033 ,328 ,000 1,297

R bình phương chưa chuẩn hóa: 0,765 R bình phương đã chuẩn hóa: 0,755 P(Anova): 0,000

Durbin – Watson: 2,004

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

4.5.2. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy Thực hiện kiểm định cặp giả thuyết

sau: H0: R2 = 0 H1: R2 ≠ 0

Kết quả mong muốn là sig < 0,05 để bác bỏ H0, khi đó có thể kết luận hàm hồi quy hoàn toàn phù hợp với dữ liệu.

Bảng 4.8 cho thấy, Sig = 0,000 < 0,05 nên hàm hồi quy là hoàn toàn phù hợp.

4.5.3. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mơ hình

Các giá trị Sig tương ứng với mỗi biến giúp ta kiểm định từng cặp giả thuyết: H0: Hệ số hồi quy của biến đó = 0

H1: Hệ số hồi quy của biến đó ≠ 0

Nếu Sig < 0,05 ta bác bỏ H0 thì biến đó thực sự có ý nghĩa thống kê và sẽ được đưa vào mô hình và ngược lại.

Bảng 4.8 cho thấy hệ số hồi quy của biến CV không có ý nghĩa thống kê do giá trị Sig tương ứng với biến CV trong kiểm định này = 0,737 > 0,05 nên biến CV bị loại ra khỏi mô hình.

Bên cạnh đó, hệ số tự do cũng không có ý nghĩa thống kê bởi sig = 0,196 > 0,05.

Các hệ số hồi quy của các biến còn lại đảm bảo các giá trị Sig tương ứng đều < 0,05 nên các biến TN, CH, HT, PH, DG sẽ được đưa vào mô hình phân tích hồi quy.

Như vậy, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh để đưa vào phân tích hồi quy sẽ gồm 5 biến độc lập là: (1) Thu nhập; (2) Cơ hội học tập và phát triển nghề nghiệp; (3) Sự hỗ trợ; (4) Sự phù hợp của mục tiêu cá nhân đối với mục tiêu tổ chức; (5) Đánh giá thực hiện công việc và biến phụ thuộc Động lực làm việc của nhân viên tại Cơng ty.

4.5.4. Dị tìm các vi phạm giả định hồi quy

4.5.4.1. Hiện tương tự tương quan bậc 1

Kết quả phân tích hồi quy trên bảng 4.8 cho thấy, hệ số Durbin - Watson = 2,004 với N = 147 ở mức ý nghĩa 5%, mô hình gồm 6 biến độc lập, tra bảng phân

phối có DL = 1,651 và DU = 1,817. Thấy DU < DW < 4-DU nên kết luận không có tự tương quan bậc 1.

4.5.4.2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Để kiểm định giả định phương sai của phần dư không đổi, ta sử dụng đồ thị phân tán của giá trị dự báo và phần dư.

Hình 4.1 cho thấy, các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.

Hình 4. 1. Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

Hình 4. 2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)

Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy giá trị trung bình, mode, trung vị xấp xỉ nhau và bằng 0, các giá trị phân bố cân đối quanh 2 phía giá trị trung bình theo hình chuông. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm (chi tiết xem hình 4.2).

4.5.4.4. Hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là hiện tượng xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này làm cho hệ số R2 và các hệ số hồi quy có sự sai lệch. Việc kiểm tra có đa cộng tuyến trong mô hình hay không được tiến hành bằng cách xem xét hệ số VIF. Ở đây tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 02 (chi tiết xem bảng 4.8). Như vậy, trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Các giả thuyết H1, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận tại mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%). Cụ thể như sau (xem thêm Bảng 4.8):

Giả thuyết H1 có p-value = 0,000 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Thu nhập có ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại Công ty và quan hệ này là quan hệ cùng chiều với β = 0,416 > 0, do đó giả thuyết H1 được chấp nhận.

Phương pháp phân tích dữ liệu