Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Đánh giá thang đo
4.3.1Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi 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 nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở 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 Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem
Trung bình thang đo nếu
loại biến Phương sai thang đo nếuloại biến Tương quan biến -tổng Cronbach's alpha nếuloại biến Biến quan sát
2. Thang đo: Chính
sách Cronbach Alpha = ,854
3. Thang
đạo đo: Lãnh Cronbach Alpha = ,760
Thương hiệu, văn
Bảng 4.2 Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
1. Thang đo: việc phù hợp Công Cronbach Alpha = ,769 Công việc 1 10,06 5,582 ,506 ,749 Công việc 2 10,50 5,006 ,538 ,731 Công việc 4 10,67 4,331 ,653 ,667 Công việc 5 10,91 4,349 ,603 ,698 Chính sách 1 15,47 13,155 ,664 ,825 Chính sách 2 15,57 12,976 ,694 ,819 Chính sách 3 16,03 13,966 ,556 ,845 Chính sách 4 15,96 12,725 ,701 ,817 Chính sách 5 15,60 13,303 ,661 ,825 Chính sách 6 15,41 14,584 ,564 ,843 Lãnh đạo 1 10,97 3,680 ,577 ,693 Lãnh đạo 2 10,98 3,717 ,542 ,712 Lãnh đạo 3 11,12 3,807 ,548 ,709 Lãnh đạo 4 11,20 3,565 ,565 ,700
4. Thang đo Cronbach Alpha = ,857
hóa Tổng Cơng ty
Thương hiệu 1 11,25 4,637 ,693 ,822
Thương hiệu 2 11,61 4,172 ,710 ,815
Thương hiệu 3 11,72 4,400 ,657 ,837
5. Thang đo Điều
kiện làm việc Cronbach Alpha = ,794
6. Thang đo Động
viên chung Cronbach Alpha = ,758
Điều kiện 1 11,31 3,451 ,671 ,730 Điều kiện 2 11,22 4,562 ,716 ,695 Điều kiện 3 10,99 4,743 ,737 ,695 Điều kiện 4 11,29 5,491 ,396 ,833 Động viên 1 10,50 4,840 ,575 ,701 Động viên 2 10,63 4,135 ,621 ,665 Động viên 3 10,47 4,989 ,486 ,738 Động viên 4 10,79 3,420 ,602 ,693
4.3.2Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤
0.05
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue
>1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn
Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần giá trị cảm nhận, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
4.3.2.1 Thang đo các thành phần động viên nhân viên
Sau khi được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s Alpha đạt độ tin cậy, thang đo các yếu tố động viên nhân viên gồm 6 thang đo với 26 biến quan sát. Các biến được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Cách tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện qua 2 lần như sau:
- Lần 1: Tập hợp 22 biến quan sát sau khi được kiểm tra độ tin cậy được đưa vào
phân tích nhân tố (EFA), dùng phương pháp PCA. Bảng số liệu chi tiết được trình
bày ở phụ lục 4a. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,752 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 2495,99 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 67,933% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 67,933% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 6 với eigenvalue là 1,081. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Xuất hiện nhân tố thứ 6.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5).
+ Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3; trừ các biến Thương hiệu 3, Chính sách 1, Chính sách 2 có hệ số tải giữa các nhân tố ≤ 0,3. => loại 4 biến không đạt là Thương hiệu 3, Chính sách 1, Chính sách 2.
Sau khi kiểm tra nội dung biến quan sát bị loại bỏ, tác giả nhận thấy nếu loại bỏ các biến trên thì khơng vi phạm ý nghĩa của khái niệm đo lường.
Lần 2: Tất cả 19 biến còn lại tác giả tiến hành chạy EFA lần 2, dùng phương pháp
PCA Bảng số liệu chi tiết được trình bày ở phụ lục 4b. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,740 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 1853,912 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 65,107% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 5 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 65,107% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với eigenvalue là 1,136. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Mất đi nhân tố thứ 6.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5).
+ Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3; trừ biến Thương hiệu 4 có hệ số tải giữa các nhân tố ≤ 0,3.
=> loại biến không đạt là Thương hiệu 4.
Sau khi kiểm tra nội dung biến quan sát bị loại bỏ, tác giả nhận thấy nếu loại bỏ biến trên thì khơng vi phạm ý nghĩa của khái niệm đo lường.
Lần 3: Tất cả 18 biến còn lại tác giả tiến hành chạy EFA lần 3, dùng phương pháp
PCA Bảng số liệu chi tiết được trình bày ở phụ lục 4c. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,705 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 1682,51 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Nhân tố Tên nhân tố Tên biến quan sát
STT
1 2 3 4 5
1 Điều kiện 3 ,876 Điều
làm việckiện 2 Điều kiện 2 ,804 3 Điều kiện 1 ,793 4 Điều kiện 4 ,609 5 Chính sách 5 ,863 Chínhsách chế độ 6 Chính sách 4 ,842 7 Chính sách 6 ,745 8 Chính sách 3 ,716
9 Cơng việc 4 ,822 Côngviệc
phù hợp
10 Công việc 5 ,777
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 65,459% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 5 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 65,459% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với eigenvalue là 1,086. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5). + Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3;
Nhân tố Tên nhân tố Tên biến quan sát
STT 1 2 3 4 5 11 Công việc 2 ,750 12 Công việc 1 ,702 13 Lãnh đạo 1 ,803 Quan Lãnh đạo hệ 14 Lãnh đạo 4 ,766 15 Lãnh đạo 2 ,732 Lãnh đạo 3 ,683 16
17 Thương hiệu 2 ,325 ,816 Thương hiệu
18 Thương hiệu 1 ,814
Eigenvalue 3,829 2,641 2,398 1,829 1,086
Độ tin cậy Cronbach Alpha ,749 ,808 ,769 ,760 ,830
Tổng phương sai trích 65,459 %
Đặt tên và giải thích nhân tố: Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn cùng nằm trong một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
- Nhân tố thứ nhất gồm 4 biến quan sát tập hợp từ 5 biến quan sát của nhân tố “Điều kiện làm việc”.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
ĐK3 Tổng công ty bảo đảm tốt các điều kiện an toàn, bảo hộ lao động ĐK2 Môi trường làm việc tốt: sạch sẽ, vệ sinh, thống mát
ĐK1 Tổng cơng ty ln trang bị đầy đủ thiết bị, công cụ dụng cụ làm việc cho CBNV ĐK4 Khi thực hiện công việc không bị rủi ro, nguy hiểm
Các biến này thể nội nội dung thực tế đặc thù công tác của Tổng công ty Điện lực TP.HCM là mơi trường làm việc có nhiều yếu tố có thể gây ra tai nạn lao động như: làm việc trên cao, thường xuyên tiếp xúc với điện, điện áp cao, điện từ trường; làm việc ngoài trời ảnh hưởng nhiều đến sức khỏe và tính mạng của người lao động. Do đó, Nhân tố này tiếp tục được gọi là Điều kiện làm việc. Ký hiệu là ĐKLV.
- Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát được trích ra từ 7 biến quan sát của nhân tố
Chính sách, chế độ đãi ngộ”.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
CS5 Tổng cơng ty có Chính sách khen thưởng kịp thời, rõ ràng, công bằng, công khai CS4 Tiền lương ở Tổng công ty được trả công bằng, hợp lý
CS6 Tổng công ty tạo cho tôi nhiều cơ hội phát triển cá nhân CS3 Tơi có thể sống hồn tồn dựa vào thu nhập từ Tổng công ty
Các biến này thể hiện nội dung chính sách khen thưởng, cơ hội phát triển, chính sách tiền lương. Do đó, Nhân tố này tiếp tục được đặt tên Chính sách, chế độ đãi ngộ. Ký hiệu là CS.
- Nhân tố thứ ba gồm 4 biến quan sát tập hợp từ 7 biến quan sát của nhân tố “Công
việc phù hợp”.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
CV4 Cấp trên đánh giá cao năng lực của tôi
CV5 Tôi thường được cấp trên khen ngợi khi hồn thành tốt cơng việc hoặc có những đóng góp hữu ích cho Tổng cơng ty
CV2 Cơng việc của tôi rất thú vị
CV1 Cơng việc phù hợp với tính cách, năng lực của tơi
Nhân tố này được đặt tên là Công việc. Ký hiệu là CV
- Nhân tố thứ tư gồm 4 biến quan sát của nhân tố “Lãnh đạo”. Nhân tố này không
thay đổi khi đưa vào phân tích nhân tố EFA.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
LĐ1 Tôi được Lãnh đạo trực tiếp tôn trọng và tin cậy trong công việc LĐ4 Lãnh đạo ln khéo léo, tế nhị khi cần phê bình nhân viên
LĐ2 Lãnh đạo trực tiếp hỏi ý kiến khi có vấn đề liên quan đến cơng việc của tơi
LĐ3 Tôi thường nhận được sự giúp đỡ, hướng dẫn, tư vấn của lãnh đạo trực tiếp khi cần thiết
Nhân tố này tiếp tục đặt tên là Lãnh đạo. Ký hiệu là LĐ
- Nhân tố thứ năm gồm 2 biến quan sát được trích ra từ 4 biến quan sát của nhân tố “Thương hiệu, văn hóa Tổng cơng ty”.
2 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
TH2 Tơi tin tưởng có một tương lai tươi sáng khi làm việc cho Tổng công ty TH1 Tôi tự hào về thương hiệu Tổng công ty
Các biến này thể hiện sự rõ nét sự tác động thương hiệu Tổng công ty đến động viên người lao động. Do vậy, nhân tố trên được đặt tên là Thương hiệu. Ký hiệu
Nhân tố 1
Tên biến quan sát Tên nhân tố
STT 1 2 3 4 Động viên 2 Động viên 4 Động viên 1 Động viên 3 ,811 ,790 ,780 ,689 Động viên
4.3.2.2 Thang đo mức độ động viên nhân viên:
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính các nhân tố của mức độ Động viên nhân viên đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hành phân tích nhân tố đối với thang đo Động viên nhân viên. Mong đợi của chúng ta là các nhân tố này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố (phạm trù) có Eigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là 5 yếu tố đo lường Động viên nhân viên có độ kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù Động viên nhân viên.
Sau khi phân tích EFA, dùng phương pháp PCA, bốn biến quan sát của các thang đo mức độ Động viên nhân viên được nhóm thành 1 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0,729, phương sai trích là 59,116%; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0,000.
(Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục 5).
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA thang đo mức độ Động viên nhân viên
4.4Mơ hình và giả thuyết nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi kiểm định thang đo, mơ hình nghiên cứu khơng cịn giữ ngun như ban đầu. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, có sự phân tách các biến trong thành phần khác nhau kết hợp thành một thành phần mới được nêu chi tiết tại mục 4.3 phần trên.
Do vậy, mơ hình lý thuyết phải được điều chỉnh cho phù hợp để đảm bảo việc kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu tiếp theo.
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
Y(ĐV) = f (ĐKLV,CS,CV,LĐ,TH)
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh lại với 5 thành phần tác động đến mức độ động viên nhân viên tương ứng với 5 giả thuyết được đặt ra như sau:
Giả thuyết H1’: Điều kiện làm việc tương quan cùng chiều với mức độ động viên
nhân viên trong cơng việc.
Giả thuyết H2’: Chính sách đãi ngộ tương quan cùng chiều với mức độ động viên
nhân viên trong công việc.
Giả thuyết H3’: Công việc tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên
trong công việc
Giả thuyết H4’: Lãnh đạo tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên
trong công việc.
Giả thuyết H5’: Thương hiệu Tổng công ty tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên trong công việc.
4.5Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 5 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy.
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
Động viên = o + 1 x Điều kiện làm việc + 2 x Chính sách+ 3 x Cơng việc+
4 x Lãnh đạo + 5 x Thương hiệu +
4.5.1Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải