Có 300 bảng câu hỏi được phát ra, kết quả thu về 267 bảng. Sau khi tiến hành loại bỏ các bảng trả lời không đạt yêu cầu (trả lời thiếu, câu trả lời mâu thuẫn nhau…), tác giả có được 234 bảng khảo sát để tiến hành nhập liệu. Sau khi tiến hành làm sạch dữ liệu với phần mềm SPSS 16.0, tác giả có được bộ dữ liệu sơ cấp với 200 mẫu.
- Về giới tính: trong 200 mẫu khảo sát thu thập được tỷ lệ nam và nữ khơng có chênh lệch lớn: mẫu khảo sát có 106 người là nam (chiếm 53%) và 94 người là nữ (chiếm 47%).
- Về chức danh: mẫu khảo sát có 13 người là quản lý (chiếm 6%) và 187 người là nhân viên (chiếm 94%).
- Về tình trạng hơn nhân: Trong nhóm các đối tượng khảo sát, chiếm 74% thuộc nhóm cịn độc thân (tương đương 148 người) và 26% cịn lại thuộc nhóm đối tượng đã kết hôn (tương đương 52 người).
- Về mức thu nhập: mẫu khảo sát có 124 người có mức thu nhập dưới 7 triệu/tháng (chiếm 62%), 64 người có mức thu nhập từ 7 triệu đến 12 triệu/tháng (chiếm 32%) và 12 người có mức thu nhập trên 12 triệu/tháng (chiếm 6%).
41
Bảng 3.4 Thống kê mẫu khảo sát
Thơng tin Kết quả Tỷ trọng
Giới tính Nam 106 53,00% Nữ 94 47,00% Tổng cộng 200 100,00% Chức danh Quản lý 13 6,50% Nhân viên 187 93,50% Tổng cộng 200 100,00%
Tình trạng hơn nhân Độc thân 148 74,00%
Đã kết hôn 52 26,00% Tổng cộng 200 100,00% Thu nhập < 7 triệu 124 62% 7 – 12 triệu 64 32% >12 triệu 12 6% Tổng cộng 200 100,00% 3.7 Tóm tắt
(Nguồn: tính tốn của tác giả)
Chương III trình bày các nguồn thơng tin thu thập, phương pháp và công cụ thu thập, thiết kế mẫu – chọn mẫu, phương pháp xử lý dữ liệu, các thang đo các khái niệm, đặc điểm của mẫu khảo sát. Đây là bước chuẩn bị cần thiết cho việc thực hiện và xác định kết quả nghiên cứu.
CHƯƠNG IV
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương III đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu và đánh giá các thang đo lường các khái niệm. Nội dung chương IV trình bày kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu cùng các giả thuyết đề ra.
4.1 Kiểm định mơ hình đo lường
Thang đo mơ hình chất lượng sống trong công việc dựa vào thang đo của Nguyễn & cộng sự (2011). Kết quả khảo sát sơ bộ cho thấy khơng có sự khác biệt hay thay đổi các thành phần của thang đo đối với nhân viên ngân hàng.
Để kiểm định mơ hình, độ tin cậy của từng thành phần của thang đo chất lượng sống trong công việc sẽ được đánh giá qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha.
Sau khi sử dụng Cronbach’s Alpha để loại đi các biến không đạt độ tin cậy, các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với thang đo chất lượng sống trong công việc, thang đo sự hài lịng trong cơng việc và thang đo kết quả cơng việc. Mục đích của EFA là khám phá cấu trúc của thang đo chất lượng sống trong công việc và kết quả công việc của nhân viên ngân hàng tại TP. Hồ Chí Minh. Cuối cùng, tất cả các thành phần được đưa vào phân tích hồi quy bội nhằm khẳng định giả thiết ban đầu.
4.1.1 Đánh giá sơ bộ thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp trước. Các biến có hệ số tương quan biến- tổng hiệu chỉnh (Corrected item – total correlation) nhỏ hơn 0,30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0,60 trở lên.
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường
hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”.
Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (Alpha> 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy).
Qua kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha cho thấy các biến thuộc thang đo các thành phần đều đạt độ tin cậy lớn hơn 0,50, tương quan biến tổng của từng biến quan sát > 0,30. Cụ thể: thang đo sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT) có Cronbach alpha là 0,847; thang đo sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH) có Cronbach alpha là 0,852; thang đo sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT) có Cronbach alpha là 0,852; thang đo sự hài lòng trong cơng việc (HL) có Cronbach alpha là 0,876 và thang đo kết quả cơng việc (KQ) có Cronbach alpha là 0,836. Các hệ số tương quan biến tổng của các thang đo đều cao hơn mức cho phép (lớn hơn 0,3). Vì thế, tất cả các biến quan sát đều đạt độ tin cậy để sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA trong bước tiếp theo.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo
Stt Thang đo Số biến
quan sát Cronbach Alpha Hệ số tương quan giữa biến-tổng nhỏ nhất
1 Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT) 3 0,847 0,705
2 Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH) 3 0,852 0,709
3 Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT) 3 0,852 0,697
4 Sự hài lịng trong cơng việc (HL) 5 0,876 0,679
5 Kết quả công việc (KQ) 4 0,836 0,630
4.1.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
(Nguồn: Kết quả SPSS)
Tồn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay khơng. Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO >= 0,5; mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <= 0,05. KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0,90 là rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO≥ 0,50: xấu; KMO< 0,50: không thể chấp nhận được.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0,5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0,4 được xem là quan trọng; >= 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75.
- Tổng phương sai trích >= 50% - Hệ số Eigenvalue >1
- 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.
- Phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1
4.1.2.1 Thang đo chất lượng sống trong công việc
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 9 biến quan sát của thang đo chất lượng sống trong công việc 3 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.
Khi phân tích EFA với thang đo chất lượng sống trong công việc, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Kết quả phân tích EFA cho thấy 9 biến quan sát được phân tích thành 3 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả KMO & Barlett: hệ số KMO = 0,754 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi- Square của kiểm định Barlett đạt mức 1,131 với mức ý nghĩa Sig = 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Hệ số Eigenvalue = 1,011 >1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 3 với phương sai trích đạt 77,218%, có nghĩa là 3 nhân tố được rút ra giải thích được 77,218% biến thiên của dữ liệu (xem thêm Phụ lục 6).
Bảng 4.2 Kết quả EFA thang đo chất lượng sống trong công việc
STT Tên biến Tên nhân tố
1 2 3
1 KT3 0,849
Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT)
2 KT1 0,822
3 KT2 0,787
4 QH1 0,848
Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH)
6 QH2 0,842
7 QH 3 0,810
8 TT2 0,834
Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT)
9 TT1 0,827
10 TT3 0,788
Nhân tố thứ nhất gồm có 3 biến quan sát
sau:
(Nguồn: Kết quả SPSS)
KT1: Công việc của tôi cho phép tôi thể hiện hết khả năng của mình KT2: Cơng việc giúp tơi nâng cao kỹ năng chun mơn của mình KT3: Cơng việc giúp tôi phát huy khả năng sáng tạo của bản thân
Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức, ký hiệu là KT
Nhân tố thứ hai gồm có 3 biến quan sát:
QH1: Tơi có bạn bè tốt tại ngân hàng
QH2: Sau giờ làm việc, tơi có đủ thời gian để thư giãn, giải trí QH3: Tôi được tôn trọng tại ngân hàng
Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, ký hiệu là QH
Nhân tố thứ ba gồm có 3 biến quan sát:
TT1: Ngân hàng cung cấp cho tôi chế độ phúc lợi tốt TT2: Tơi hài lịng với thu nhập của tơi tại ngân hàng
TT3: Công việc hiện tại của tôi tại ngân hàng đảm bảo cho cuộc sống của tôi Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, ký hiệu là TT 4.1.2.2 Thang đo Sự hài lịng trong cơng việc
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự hài lịng trong cơng việc cho thấy có 1 nhân tố được rút trích ra và khơng có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số
KMO = 0,866, kiểm định Chi-Square = 476,243, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,080%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo sự hài lịng trong cơng việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 7).
4.1.2.3 Thang đo Kết quả công việc
Tương tự, Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo kết quả cơng việc cho thấy cũng có 1 nhân tố được rút trích ra và khơng có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số KMO = 0,810, kiểm định Chi-Square = 301,927, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,378%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo kết quả trong công việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 8).
Như vậy, sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định chính thức độ tin cậy của thang đo chất lượng sống trong cơng việc, khơng xảy ra tình trạng loại biến, do đó, mơ hình nghiên cứu giữ nguyên như ban đầu.
4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích mơ hình: gồm 2 mơ hình hồi quy: (1) phân tích ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc, (2) chất lượng sống trong cơng việc đến sự hài lịng trong công việc.
Những vấn đề cần quan tâm trong mơ hình hồi quy:
- Thứ nhất, trước khi thực hiện hồi quy, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến (biến độc lập và biến phụ thuộc, và giữa các biến độc lập với nhau), để thấy mức độ liên hệ chặt chẽ giữa các biến.
- Thứ hai, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu bằng hệ số xác định điều chỉnh (R2 điều chỉnh), hệ số này đo lường tỷ lệ phần trăm của biến thiên được giải thích trong biến phụ thuộc mà có tính tới mối liên hệ giữa cỡ mẫu và số biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội, nên tránh được việc thổi phồng khả năng giải thích cho biến phụ thuộc của mơ hình; kiểm định sự phù hợp của mơ hình tổng thể bằng thống kê F.
- Thứ tư, kiểm định việc vi phạm các giả định (giả định liên hệ tuyến tính, các giả định của phần dư: phương sai không đổi, phân phối chuẩn, độc lập và giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập), vì nếu vi phạm các giả định thì kết quả ước lượng sẽ khơng đáng tin cậy nữa.
- Thứ năm, xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình. 4.2.1 Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, ta sẽ xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng lớn chứng tỏ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng cao, và như vậy phân tích hồi quy có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập có mối tương quan lớn với nhau thì điều này lại có nghĩa là có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Hệ số tương quan Person được sử dụng để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn này trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì ta có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì có biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.3 Hệ số tương quan (N=200) (N=200) Tương quan HL KQ TT QH KT HL 1 0,986 0,748 0,715 0,735 KQ 0,986 1 0,766 0,735 0,742 TT 0,748 0,766 1 0,478 0,568 QH 0,715 0,735 0,478 1 0,483 KT 0,735 0,742 0,568 0,483 1 (Nguồn: Kết quả SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Sự hài lịng trong cơng việc với các biến độc lập Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức và mối quan hệ này là tương đối chặt
chẽ. Trong đó, nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại có tương quan mạnh nhất (hệ số tương quan Person là 0,748), nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tương quan yếu nhất (hệ số tương quan Person là 0,715).
Đồng thời, kết quả phân tích cũng cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Kết quả công việc với các biến độc lập Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức và mối quan hệ này là chặt chẽ. Trong đó, nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại có tương quan mạnh nhất (hệ số tương quan Person là 0,766), nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tương quan yếu nhất (hệ số tương quan Person là 0,735).
Mối quan hệ giữa Sự hài lịng trong cơng việc và Kết quả công việc là mối quan hệ chặt chẽ, hệ số tương quan Person lên đến 0,986.
Vậy trong tổng thể, với mức ý nghĩa 1%, tồn tại mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Giá trị này càng gần đến 1 thể hiện mối quan hệ tuyến tính càng cao, /r/ > 0,8 thể hiện mối quan hệ tuyến tính rất mạnh, điều này cũng có nghĩa là giữa các biến này xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để làm rõ hơn về hiện tượng đa cộng tuyến, đề tài sẽ dùng hệ số VIF ở kiểm định các giả định trong phần tiếp theo.
Nghiên cứu có các mơ hình hồi quy sau: