Tần số Tỷ lệ % % Tích lũy Giới tính 90 42.06 42.06 Nam Nữ 124 57.94 57.94 214 100 100 Độ tuổi 116 54.21 54.21 <=30 tuổi > 30 tuổi 98 45.79 45.79 214 100 100 Nguồn tài chính du học 72 33.64 33.64 Tự túc Hỗ trợ tài chính 34 15.89 15.89
Cơ quan cử đi học/Học bổng toàn
phần 108 50.47 50.47 214 100 100 Loại hình tổ chức 164 76.64 76.64 Sản phẩm hữu hình Dịch vụ 22 10.28 10.28 Cả hai 28 13.08 13.08 214 100 100 Tình trạng hơn nhân 114 53.27 53.27 Chưa lập gia đình Đã lập gia đình 100 46.73 46.73 214 100 100
4.3 Kiểm định mơ hình đo lƣờng
4.3.1 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 0,6 trở lên.
Theo Hoàng 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)”.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 350-351): “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 khơng 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)”.
Kết quả Cronbach‟s Alpha đối với nghiên cứu chính thức cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó tất cả các thang đo đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (xem Phụ lục 5).
Bảng 4.2 : Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha
STT Thang đo Số biến
quan sát
Cronbach’s Alpha
1 Thỏa mãn nhu cầu sức khỏe và antoàn 3 0.711
2 Thỏa mãn nhu cầu về kinh tế 2 0.905
3 Thỏa mãn nhu cầu xã hội 5 0.791
4 Thỏa mãn nhu cầu được tôn trọng 2 0.812
5 Thỏa mãn nhu cầu tự thể hiện 3 0.890
6 Thỏa mãn nhu cầu học tập 3 0.823
7 Thỏa mãn nhu cầu sáng tạo 3 0.945
8 Kết quả công việc 4 0.917
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
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 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5. Theo Hair & ctg (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 & ctg (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
4.3.2.1 Thang đo chất lƣợng sống trong công việc
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach‟s Alpha, tất cả 21 biến quan sát của thang đo chất lượng sống trong công việc 7 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.
Thực hiện phân tích EFA lần 1 và lần 2 lần lượt loại 2 biến AT1 và HT2 có hệ số tải nhân tố khơng đạt u cầu (Phụ lục 6),
Thực hiện EFA lần 3, kết quả cho thấy 19 biến quan sát được phân tích thành 5 nhân tố, KMO = 0.863. 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.
Kết quả KMO & Barlett: hệ số KMO = 0,863 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA lần 3 phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi- Square của kiểm định Barlett đạt mức 3.587E3 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 = 1,117 >1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 5 với phương sai trích đạt 78.835%, có nghĩa là 5 nhân tố được rút ra giải thích được 78.835 % biến thiên của dữ liệu (Xem Phụ lục 6).
Bảng 4.3: Kết quả EFA thang đo chất lƣợng sống trong công việc
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5 1 ST2 .905 .222 The_hien 2 ST1 .862 .215 .257 3 ST3 .847 .205 4 TTh2 .792 .336 .216 5 HT3 .702 .250 .419 6 TTh1 .682 .298 .243 .220 7 TTh3 .676 .462 .263 8 HT1 .633 .385 .438 9 TTr1 .414 .755 .229 Thanh_vien 10 XH1 .738 .209 .270 11 XH2 .367 .729 12 TTr2 .326 .698 .239 13 XH3 .326 .673 .412 14 AT3 .782 Suc_khoe 15 AT2 .252 .778 .248 16 TN1 .244 .861 Kinh_te 17 TN2 .214 .217 .205 .842 18 XH4 .929 Giadinh_Giaitri 19 XH5 .232 .891
40
Nhân tố thứ nhất gồm có 8 biến quan sát như sau:
ST1: Tơi được phát huy tính sáng tạo trong cơng việc
ST2: Cơng việc giúp tơi phát huy tính sáng tạo trong cơng việc ST3: Cơng việc giúp tơi phát huy tính sáng tạo cá nhân và thẩm mỹ chung
TTh1: Tôi được giao việc phù hợp với khả năng của tôi
TTh2: Công việc cho tôi nhận ra tiềm năng của mình trong tổ chức TTh3: Công việc giúp tôi trở thành chuyên gia trong lĩnh vực của mình
HT1: Tơi được tạo điều kiện học tập kiến thức đúng chuyên môn HT3: Tôi được tạo điều kiện học tập các kiến thức chuyên biệt để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực của mình
Nhân tố này được đặt tên là Thỏa mãn nhu cầu thể hiện và ký hiệu là
The_hien
Nhân tố thứ hai gồm có 5 biến quan sát:
TTr1: Tơi được tơn trọng tại công ty
TTr2: Tôi được xã hội tôn trọng về cơng việc của mình
XH1: Tơi có mối quan hệ tốt với đồng nghiệp trong cùng bộ phận XH2: Tơi có mối quan hệ tốt với cấp trên
XH3: Tơi có mối quan hệ tốt với những bộ phận khác trong công ty Nhân tố này được đặt tên là Thỏa mãn nhu cầu thành viên trong cộng
đồng và ký hiệu là Thanh_vien
Nhân tố thứ ba gồm có 2 biến quan sát:
AT2: Công ty cung cấp cho tôi điều kiện tốt về y tế
AT3: Cơng ty khuyến khích và hỗ trợ tài chính cho nhân viên tham gia các chương trình tăng cường sức khỏe
41
Nhân tố này được đặt tên Thỏa mãn nhu cầu sức khỏe và ký hiệu là Suc_khoe
Nhân tố thứ tƣ gồm có 2 biến quan sát:
TN1: Tơi hài lịng với thu nhập của tôi tại công ty
TN2: Công việc hiện tại của tôi tại công ty đảm bảo cho cuộc sống của tôi
Nhân tố này được đặt tên là Thỏa mãn nhu cầu kinh tế và ký hiệu là
Kinh_te
Nhân tố thứ năm gồm có 2 biến quan sát:
XH4: Tơi có thời gian ngồi cơng việc để quan tâm tới gia đình của mình
XH5: Sau giờ làm việc, tơi có đủ thời gian để giải trí
Nhân tố này được đặt tên là Thỏa mãn nhu cầu gia đình và giải trí và ký hiệu là Giadinh_Giaitri
Thực hiện Cronbach‟s Alpha lại với 5 biến mới, ta thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép (Xem phụ lục 7)
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lại các thang đo bằng Cronbach’s Alpha sau khi thực hiện EFA chất lƣợng sống trong công việc lần 3:
STT Thang đo Số biến
quan sát
Cronbach’s Alpha
1 Thỏa mãn nhu cầu thể hiện 8 0.948
2 Thỏa mãn nhu cầu thành viên trong cộng đồng 5 0.875
3 Thỏa mãn nhu cầu sức khỏe 2 0.708
4 Thỏa mãn nhu cầu kinh tế 2 0.905
4.3.2.2 Thang đo kết quả cơng việc
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo kết quả công việc cho thấy có 1 nhân tố được rút trích ra và khơng có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số KMO = 0,754, kiểm định Chi-Square = 728.608, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 80,416%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo kết quả công việc đều đạt yêu cầu.
4.3.2.3 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi thực hiện kiểm định EFA với thang đo chất lượng sống trong công việc và rút trích được 5 nhân tố mới, tác giả đã tiến hành đặt tên lại cho các nhân tố và kiểm định lại Cronbach „s Alpha đối với các nhân tố mới. Các biến quan sát của thang đo kết quả công việc đều đạt u cầu. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh gồm có 5 giả thuyết như sau:
H1: Thỏa mãn nhu cầu thể hiện của nhân viên du học sinh Việt Nam làm tăng kết quả công việc của họ
H2: Thỏa mãn nhu cầu thành viên trong cộng đồng của nhân viên du học sinh Việt Nam làm tăng kết quả công việc của họ
H3: Thỏa mãn nhu cầu sức khỏe của nhân viên du học sinh Việt Nam làm tăng kết quả công việc của họ
H4: Thỏa mãn nhu cầu kinh tế của nhân viên du học sinh Việt Nam làm tăng kết quả công việc của họ
H5: Thỏa mãn nhu cầu gia đình và giải trí của nhân viên du học sinh Việt Nam làm tăng kết quả công việc của họ
Thỏa mãn nhu cầu thể hiện Thỏa mãn nhu cầu
thành viên trong cộng đồng
H1
H2
Kết
Thỏa mãn nhu cầu
sức khỏe H3
quả công
Thỏa mãn nhu cầu
kinh tế H4
việc
H5 Thỏa mãn nhu cầu
gia đình và giải trí
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
4.4. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Mơ hình 4.1 có một khái niệm phụ thuộc là kết quả công việc và 5 khái niệm độc lập là: thỏa mãn nhu cầu thể hiện, thỏa mãn nhu cầu thành viên trong cộng đồng; thỏa mãn nhu cầu sức khỏe, thỏa mãn nhu cầu kinh tế, thỏa mãn nhu cầu gia đình và giải trí.
4.4.1. Phân tích tƣơng 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 Pearson 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 nằm 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 4.5: Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
The_hien Thanh_vien Suc_khoe Kinh_te Giadinh_Giaitri Ket_qua The_hien Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N 1 .697** .449** .445** .390** .639** .000 .000 .000 .000 .000 214 214 214 214 214 214
Thanh_vien Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
.697** 1 .412** .473** .398** .668**
.000 .000 .000 .000 .000
214 214 214 214 214 214
Suc_khoe Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
.449** .412** 1 .435** .285** .341**
.000 .000 .000 .000 .000
214 214 214 214 214 214
Kinh_te Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
.445** .473** .435** 1 .302** .411**
.000 .000 .000 .000 .000
214 214 214 214 214 214
Giadinh Pearson Correlation _Giaitri Sig. (2-tailed)
N
.390** .398** .285** .302** 1 .434**
.000 .000 .000 .000 .000
214 214 214 214 214 214
Ket_qua Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
.639** .668** .341** .411** .434** 1
.000 .000 .000 .000 .000
Kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Ket_qua với các biến độc lập The_hien, Thanh_vien, mối quan hệ này là tương đối chặt chẽ. Trong đó, nhân tố Thanh_vien có tương quan mạnh nhất với biến Ket_qua (hệ số tương quan Pearson là 0,668). Nhân tố Suc_khoe, Kinh_te; Giadinh_Giaitri có mức tương quan nằm trong khoảng 0.34 – 0.44, trong đó nhân tố Suc_khoe có tương quan yếu nhất (hệ số tương quan Pearson là 0,341).
Kết quả phân tích cho thấy giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Tuy nhiên, ta không cần quá bận tâm với vấn đề này vì kiểm định đa cộng tuyến bên dưới sẽ giúp xác định được giữa các biến được giữ lại khi phân tích hồi quy có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng.
4.4.2.Phân tích hồi quy
Giả sử các yếu tố chất lượng sống trong công việc tác động đến kết quả cơng việc theo mơ hình 4.1 đều có quan hệ tuyến tính với kết quả cơng việc. Phân tích hồi quy tuyến sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của The_hien, Thanh_vien, Suc_khoe, Kinh_te, Giadinh_Giaitri lên biến phụ thuộc Ket_qua. Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
Ket_qua = β0 + β1 * The_hien + β2 * Thanh_vien + β3 * Suc_khoe + β4 * Kinh tế + β5 * Giadinh_Giaitri + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư.
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy.
Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác.
Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩ đáng kể về mặt thống kê (p<0,05), giả thuyết thuần của mỗi quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ.
Thực hiện hồi quy bội lần đầu bằng phương pháp Enter có kết quả như sau (Xem phụ lục 10)
Bảng 4.6: Tóm tắt mơ hình hồi quy bội lần đầu
Mơ hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ƣớc lƣợng Durbin-Watson 1 0.727 0.528 0.517 0.704 2.181
a. Các dự báo : (Hằng số), The_hien, Thanh_ vien,Giadinh_ Giaitri,Suc_khoe Kinh_te b. Biến phụ thuộc : Ket_qua
Bảng 4.7: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội lần đầu
ANOVAb Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 115.37 5 23.074 46.587 0.000 Phần dƣ 103.02 208 0.495 Tổng 218.39 213
a. Các dự báo: (Hằng số), Kinh_te, Giadinh_Giaitri, Suc_khoe, The_hien, Thanh_ vien b. Biến phụ thuộc: Ket_qua
Bảng 4.8: Thơng số của mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu