Stt Địa điểm Tổng thể
nghiên cứu Mẫu
Tỷ lệ %
1 Trụ sở chính Cơng ty 396 115 29.04
2 Nhà máy Biên Hịa –Tây Ninh 311 95 30.55
3 Nhà máy Biên Hịa –Trị An 264 75 28.41
4 Xí Nghiệp NN Thành Long 62 15 24.19
Tổng cộng 1033 300 29.04
Bảng câu hỏi đƣợc phân bổ cho các đơn vị thuộc cơng ty gồm: trụ sở chính Cơng ty 115 bảng câu hỏi trong tổng số 396 cơng nhân viên, chiếm 29.04%. Nhà máy Đƣờng Biên Hịa – Tây Ninh 95 bảng trên tổng số cơng nhân viên của nhà máy là 311, chiếm tỷ trọng 30.55%, Nhà máy Đƣờng Biên Hịa – Trị An 75 bảng trong tổng số 264 nhân viên, chiếm 28.41%, Xí Nghiệp Nơng Nghiệp Thành Long 15 bảng trong tổng số 62 nhân viên chiếm 24.19% Dữ liệu thu thập đƣợc sẽ đƣợc mã hĩa, nhập liệu và làm sạch để nhập vào phần mềm SPSS 11.5, sau đĩ xử lý bằng các phép tính.
3.2. Phƣơng pháp phân tích số liệu
Dữ liệu sau khi xử lý bằng phần mềm SPSS 11.5. ta sử dụng số liệu phân tích theo các phƣơng pháp sau.
3.2.1.Phƣơng pháp thống kê
Thơng qua bảng thống kê tần số để tĩm tắt các nhân tố cá nhân của mẫu nhƣ: giới tính, tuổi, trình độ học vấn, vị trí cơng tác, thâm niên qua đĩ, ta thực hiện phân nhĩm đối tƣợng và phân tích trung bình.
3.2.2.Phân tích độ tin cậy thang đo – Cronbach alpha
Hệ số alpha của Cronbach là phép kiểm định về mức độ chặt chẽ về các mục hỏi tƣơng quan với nhau. Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến khơng phù hợp và hạn chế các biến khơng tƣơng quan trong quá trình nghiên cứu. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha.
Cơng thức của hệ số Cronbach alpha là:
Trong đĩ ρ là hệ số tƣơng quan giữa các mục hỏi, N là số mục hỏi
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo cĩ độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là cĩ thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Những biến cĩ hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). 3.2.3.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, loại đi các biến khơng đảm bảo độ tin cậy ta tiến hành đƣa các biến cịn lại vào phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tĩm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất cĩ ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá các tham số sau đƣợc sử dụng:
- Trị số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải cĩ giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
- Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố cĩ eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mơ hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố cĩ eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng cĩ tác dụng tĩm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
- Ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hĩa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các
nhân tố). Trong nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp xoay Equamax để đơn giản hĩa giải thích nhân tố và biến.
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến cĩ liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp rút trích nhân tố “principal components” nên các hệ số tải nhân tố phải cĩ trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu. 3.2.4.Phân tích hồi quy
Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình hồi qui tuyến tính bội đƣợc sử dụng để giải thích mối quan hệ giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc.
Mơ hình nhƣ sau:
Yi = βo + β1X1i + β2X2i + ... + βnXni + ei
Trong đĩ Xpi biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ i, hệ số βk đƣợc gọi là hệ số hồi qui riêng phần, e là một biến độc lập ngẫu nhiên cĩ phân phối chuẩn và phƣơng sai khơng đổi σ2 .
Dựa vào mơ hình giả thuyết này ta cĩ phƣơng trình ƣớc lƣợng nhƣ sau:
Gắn kết với tổ chức = B0 + B1 * thu nhập + B2 * bản chất cơng việc + B3 * lãnh đạo + B4 * cơ hội đào tạo và thăng tiến + B5 * đồng nghiệp + B6 * phúc lợi + B7 * điều kiện làm việc.
Kiểm định F đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, trị thống kê F đƣợc tính từ R square để đảm bảo Sig. < 0.05 thì mơ hình chấp nhận. Kiểm định t để đánh giá các hệ số Bi hồi qui riêng, t đủ lớn để Sig. < 0.05 thì chấp nhận hệ số đĩ. Hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mơ hình hồi qui đƣợc xây dựng phù hợp đến mức nào, R2 (adjusted R square) càng lớn thì mức tƣơng quan càng mạnh. Hệ số R2 hiệu chỉnh sẽ giải thích sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Tĩm tắt:
Chƣơng này trình bày phƣơng pháp nghiên cứu bao gồm:
Thiết kế nghiên cứu: nghiên cứu đƣợc thực hiện thơng qua hai phƣơng pháp: nghiên cứu định tính (thảo luận nhĩm theo một nội dung đã chuẩn bị trƣớc, nội dung sẽ đƣợc ghi nhận và làm cơ sở để điều chỉnh thang đo và bổ sung các biến) và nghiên cứu định lƣợng (thu thập dữ liệu bằng cách phỏng vấn thơng qua bảng câu hỏi, dữ liệu thu đƣợc sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS).
Nghiên cứu chính thức: trình bày phƣơng pháp chọn mẫu, thiết kế thang đo cho bảng câu hỏi và mã hố thang đo để phục vụ cho việc xử lý số liệu.
Trình bày phƣơng pháp phân tích số liệu, các chỉ số cần lƣu ý trong phân tích.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nội dung của chƣơng này trình bày kết quả của nghiên cứu sau khi thu thập dữ liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS. Chƣơng này gồm cĩ các phần chính nhƣ sau:
- Tĩm tắt thơng tin mẫu nghiên cứu. - Đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo. - Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu. 4.1. Thơng tin mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu đƣợc khảo sát bằng phƣơng pháp lấy mẫu phân tầng với tổng số phiếu phát ra là 300 phiếu trên tổng số 1033 cơng nhân viên hiện đang làm việc tại 4 chi nhánh thuộc cơng ty. Số phiếu thu về là 278 phiếu, số phiếu khơng hợp lệ là 14 phiếu, số phiếu hợp lệ là 264 phiếu và số phiếu này đƣợc đƣa vào xử lý phân tích.
Các thơng tin cá nhân về mẫu nghiên cứu nhƣ sau:
- Về giới tính: trong tổng số 264 trả lời bảng khảo sát cĩ 110 nữ chiếm 42%, trong khi đĩ cĩ 154 nam trả lời bảng khảo sát, chiếm 58%
Hình 4.1: Phân chia mẫu theo giới tính
- Về độ tuổi: kết quả thống kê về độ tuổi trong nghiên cứu thể hiện ở bảng 4.2, trong đĩ nhĩm độ tuổi dƣới 25 tuổi cĩ 16 ngƣời chiếm 6%, nhĩm đối tƣợng
40
từ 25 – 34 tuổi cĩ 100 ngƣời chiếm 38%, tiếp theo là độ tuổi từ 35 – 44 tuổi cĩ 93 ngƣời tham gia trả lời chiếm 35 %, cuối cùng là nhĩm cĩ độ tuổi trên 45 cĩ 55 ngƣời tƣơng ứng với 21%. Nhƣ vậy đa số đối tƣợng đƣợc khảo sát nằm trong độ tuổi trẻ.
Hình 4.2: Phân chia mẫu theo độ tuổi
- Về trình độ: trong khảo sát này đối tƣợng chiếm số đơng cĩ trình độ chủ yếu là trung cấp và đại học. cụ thể nhĩm cĩ trình độ trung cấp là 96 ngƣời chiếm 36%, nhĩm cĩ trình độ đại học là 89 ngƣời chiếm 34%, cịn lại là nhĩm cĩ trình độ THPT 66 ngƣời chiếm 25%, nhĩm cĩ trình độ cao đẳng chỉ cĩ 13 ngƣời tƣơng ứng với 5%.
41
- Về vị trí cơng tác: trong bảng dƣới đây nhĩm đối tƣợng là nhân viên hay chuyên viên cĩ 147 ngƣời chiếm 56%, nhĩm cơng nhân trực tiếp sản xuất cĩ 66 ngƣời chiếm 25%, cịn lại là đối tƣợng trƣởng/phĩ phịng cĩ 14 ngƣời tƣơng ứng với 5%.
Hình 4.4: Phân chia mẫu theo vị trí cơng tác
- Về thâm niên cơng tác: cĩ 82 ngƣời cĩ thâm niên dƣới 5 năm tham gia khảo
sát chiếm 31%, từ 5 đến 10 năm cĩ 45 ngƣời chiếm 17%, nhĩm cĩ thâm niên cơng tác từ 10 – 20 năm cĩ 84 ngƣời chiếm 32%, cịn lại là nhĩm thâm niên cơng tác >20 năm cĩ 53 ngƣời tƣơng ứng 20%.
4.2. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Nhƣ đã giới thiệu ở chƣơng 3, trƣớc khi đƣa vào phân tích nhân tố khám phá, dữ liệu nghiên cứu sẽ đƣợc kiểm định thang đo bằng cơng cụ Cronbach Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của các thang đo. Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thơng qua hệ số Cronbach alpha tính đƣợc từ việc phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là cĩ thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm thang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Bảng 4.1. Kết quả Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phầnBiến quan sát Trung bình thang