Xây dựng thang đo

CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.2 Xây dựng thang đo

Trên những cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu trước đây về thực tiễn quản trị nguồn nhân lực, kết quả hoạt động và loại hình sở hữu đã được trình bày trong chương 2, tác giả đã xây dựng một tập những biến quan sát để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Có các khái niệm được sử dụng trong nghiên cứu này, đó là tuyển dụng, đào tạo, đánh giá kết quả, trả công lao động, thăng tiến, xác định công việc, quản trị thay đổi, quản trị tài năng, kết quả hoạt động của doanh nghiệp, loại hình sở hữu. Các thành phần này sử dụng thang đo của Trần Kim Dung (2015).

Thang đo sử dụng trong nghiên cứu là thang đo Likert 7 bậc. Bậc 1: Hoàn toàn phản đối. Bậc 2: Phản đối. Bậc 3: Hơi phản đối. Bậc 4: Trung hòa. Bậc 5: Hơi đồng ý. Bậc 6: Đồng ý. Bậc 7: Hoàn toàn đồng ý. Ngoài ra thang đo định danh cũng được sử dụng cho các câu hỏi về đặc điểm của doanh nghiệp cũng như chức danh người trả lời bảng khảo sát.

Các biến quan sát của biến độc lập và biến phụ thuộc được mã hóa như bảng sau:

Bảng 3.1 : Mã hóa biến quan sát của biến độc lập và biến phụ thuộc

Biến độc lập Biến quan sát Mã biến

Tuyển dụng Tiêu chuẩn tuyển dụng được chuẩn hóa, phù hợp với u cầu cơng việc.

TD1

Quy trình tuyển dụng hợp lý. TD2

CBQL các phòng và phòng nhân sự phối hợp nhịp nhàng trong việc tuyển chọn nhân viên.

TD3 Cơng ty đã lựa chọn được những người có năng lực

phù hợp với công việc.

TD4 Đào tạo và phát

triển

Việc xác định và thực hiện chương trình đào tạo theo đúng mục tiêu chiến lược của công ty.

DT1 Nhân viên được đào tạo kiến thức, kỹ năng cần thiết

để thực hiện cơng việc.

Nhân viên được tham dự chương tình huấn luyện có chất lượng cao

DT3 Cơng ty có chính sách đào tạo, huấn luyện tốt DT4 Trả

động

công lao Nhân viên được trả lương, thưởng công bằng TC1 Tiền lương được xác định dựa trên yêu cầu công việc

và năng lực của nhân viên

TC2 Nhân viên đựơc thưởng dựa trên kết quả kinh doanh TC3 Thu nhập của nhân viên tương xứng với kết quả làm

việc

TC4 Đánh

quả

giá kết Nhân viên được đánh giá dựa trên kết quả làm việc cụ thể

DG1 Nhân viên nhận được thông tin phản hồi và tư vấn dựa

trên hoạt động của mình

DG2 Hệ thống đánh giá trong cơng ty góp phần nâng cao

hiểu quả làm việc

DG3 Hệ thống đánh giá trong cơng ty là cơng bằng và chính

xác

DG4 Thăng tiến Xác định nhu cầu phát triển của cá nhân phù hợp với

yêu cầu của công ty

TT1 Công ty tạo cơ hội thăng tiến nghề nghiệp cho nhân

viên

TT2 Mỗi nhân viên hiểu và nắm rõ những điều kiện để được

thăng tiến

TT3 Các cá nhân trong công ty được định hướng phát triển

nghề nghiệp rõ ràng

TT4 Xác định công

việc

Xác định rõ ràng nhiệm vụ của các chức danh CV1 Cơng ty có hệ thống bảng mơ tả cơng việc cá nhân và

thường xuyên được cập nhật

CV2 Nhân viên có thẩm quyền cần thiết để thực hiện công CV3

việc tốt

Trách nhiệm và quyền hạn luôn song hành trong công việc

CV4 Quản

đổi

trị thay Cách thức tiến hành công việc linh hoạt CT1 Thường xuyên cải tiến phương pháp thực hiện cơng việc CT2 Khuyến khích những cố gắng tạo ra sự thay đổi, cải tiến CT3 Nhân viên có cơ hội đưa ra các cải tiến nhằm hồn

thiện các hoạt động của cơng ty

CT4 Quản trị tài

năng

Cơng ty có khả năng thu hút được nhân viên có năng lực phù hợp từ trên thị trường

TN1 Cơng ty có khả năng duy trì đội ngũ nhân viên có năng

lực cao

TN2 Nhìn chung, CBNV cơng ty làm việc có năng suất cao TN3 Cơng ty có khả năng phát triển nguồn nhân lực có năng

lực cao

TN4

Biến phụ

thuộc Biến quan sát Mã biến

Kết quả hoạt động của tổ chức

Công ty đạt mục tiêu doanh thu KQ1 Công ty đạt mục tiêu lợi nhuận KQ2 Lãnh đạo hài lịng về hiệu quả hoạt động của cơng ty KQ3 Cơng ty đạt mục tiêu về phát triển thị trường KQ4 Nhìn chung khách hàng hài lịng với sản phẩm, dịch vụ

của cơng ty

KQ5 Cơng ty có các quy trình điều hành hiệu quả KQ6

3.3 Xử lý số liệu

3.3.1Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng từ [0,1]. Cronbach Alpha càng cao càng tốt, tuy nhiên nếu nếu hệ số này lớn hơn 0.95 cho thấy nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (tức chúng

cùng đo lường cho một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Do đó, ơng cho rằng một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75 - 0.95]. Nếu Cronbach 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy ( Nunnally và Bernstein, 1994). Bên cạnh đó, một chỉ tiêu cần xem xét là hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation) cần 0.3.

Tuy nhiên, khi loại những thang đo có hệ số Cronbach 0.6 và những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 khơng nên chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem giá trị nội dung của khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 368).

3.3.2Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) dùng để kiểm định giá trị của thang đo. Nó thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối quan hệ tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 378).

Theo Hair và cộng sự (1998, trang 111), hệ số tải nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa của EFA. Với factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 là quan trọng và > 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, phân tích nhân tố khám phá cần phải thỏa mãn các yêu cầu về hệ số KMO, trong đó KMO phải lớn hơn 0.5 và KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Kaiser (1974) đề nghị KMO 0.90: rất tốt, KMO 0.80: tốt, KMO 0.70: được, KMO 0.60: tạm được, KMO 0.50: xấu và KMO < 0.50: không thể chấp nhận được.

Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận có phải là ma trận đơn vị I, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Kiểm định

Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig.< 0.05, khi đó các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 413-414).

Để kiểm định giá trị phân biệt, chênh lệch trọng số iA - iB < 0.3 thì ta cần loại bỏ biến này, do biến Xi này vừa đo lường A và cũng vừa đo lường B. Tuy nhiên, chúng ta cần xem xét đóng góp của biến đo lường này vào giá trị nội dung của khái niệm trước khi quyết định loại bỏ hay khơng (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 420).

Để dễ dàng diễn giải kết quả EFA , trong nghiên cứu này, tác giả dùng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và tiêu chí xác định điểm dừng Eigenvalue tối thiểu bằng 1.

3.3.3Kiểm định sự khác biệt bằng ANOVA

Mơ hình ANOVA là phương pháp phân tích phương sai được sử dụng để so sánh trung bình từ ba đám đơng trở lên. Các biến trong phương pháp này gồm một biến phụ thuộc định lượng và một hay nhiều biến độc lập định tính (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 441-442).

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc là các thành phần của thực tiễn QTNNL gồm: tuyển dụng, đào tạo, đánh giá kết quả, trả công lao động, thăng tiến và phát triển nghề nghiệp, xác định công việc, quản trị thay đổi, quản trị tài năng. Mỗi thành phần sẽ được kiểm định riêng biệt. Biến độc lập là biến loại hình sở hữu gồm 4 nhóm: cơng ty tư nhân, cơng ty nhà nước, công ty cổ phần và cơng ty nước ngồi. Do đó phương pháp sử dụng là ANOVA một chiều.

Khi kiểm định sự khác biệt, ta cần kiểm tra một số giả định về phương sai đồng nhất thông qua kiểm định Levene test. Nếu hệ số Sig. > 0.05 cho thấy phép kiểm định Levene khơng có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy giả định phương sai đồng nhất được chấp nhận. Do đó, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Kết quả kiểm định ANOVA được kiểm tra như sau: Khi trung bình (bậc tự do) của biến thiên giữa các nhóm với nhau lớn hơn trung bình biến thiên trong cùng một

nhóm có nghĩa là có sự khác biệt ít nhất giữa trung bình của hai nhóm. Bên cạnh đó, mức ý nghĩa quan sát Sig. phải nhỏ hơn 0.05 (độ tin cậy của phép kiểm định chọn là 95%) thì có ý nghĩa thống kê. Và kết luận, có sự khác biệt giữa các nhóm.

Kết quả ANOVA cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm khác nhau hay khơng, tuy nhiên, nếu biến độc lập gồm nhiều nhóm (trong nghiên cứu này là bốn nhóm) thì sử dụng phép kiểm định hậu ANOVA (ANOVA post hoc tests) sẽ cho biết các thành phần của thực tiễn QTNNL là khác biệt ở những nhóm loại hình sở hữu nào. Sử dụng phương pháp Bonferroni để so sánh các trị trung bình của các nhóm. Hệ số Sig. < 0.05 (tại mức ý nghĩa 5%) thì kết luận là có sự khác biệt giữa hai nhóm. 3.3.4Phân tích hồi quy

Trong nghiên cứu này, mơ hình hồi quy được sử dụng là mơ hình hồi quy bội với biến độc lập định lượng là các thành phần của thực tiễn QTNNL và biến phụ thuộc là kết quả hoạt động của tổ chức.

Mơ hình hồi quy này biểu diễn mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng.

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy cần kiểm tra tương quan giữa các biến thông qua hệ số tương quan Pearson (r). Nó cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mỗi tương quan tuyến tính chặt chẽ.

Ý nghĩa của các hệ số trong trong phân tích hồi quy:

R2: hệ số xác định R2 trong mẫu cho biết phần biến thiên của biến phụ thuộc Y do các biến độc lập Xi giải thích. Nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mơ hình hồi quy càng phù hợp vì tổng biến thiên của biến phụ thuộc chủ yếu do biến độc lập giải thích.

R2adj: hệ số xác định điều chỉnh để thay cho R2 khi so sánh các mơ hình với nhau. Hệ số điều chỉnh này giúp ta điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình: nghĩa là

kiểm tra những mơ hình có nhiều biến phụ thuộc nhưng thực sự trong đó có một số biến khơng giúp bao nhiêu cho việc giải thích biến thiên của Y.

Hệ số Sig. < 0.05 (với mức ý nghĩa 5%) cho biết mơ hình hồi quy là phù hợp.

Khi phân tích hồi quy, ta cần tiến hành dị tìm các vi phạm giả định cần thiết về hiện tượng đa cộng tuyến, giả định về phương sai của sai số không đổi, giả định về phân phối chuẩn của phần dư, giả định về tính độc lập của sai số.

3.4Đánh giá sơ bộ thang đo

3.4.1Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha

Nghiên cứu sơ bộ định lượng thực hiện trên 160 mẫu được lấy bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất, nhằm đánh giá sơ bộ thang đo. Thang đo đạt được độ tin cậy khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo biến độc lập được thể hiện qua bảng 3.2.

Bảng 3.2 : Kết quả Cronbach Alpha của thang đo biến độc lập

STT Thang đo Số biến

quan sát Cronbach Alpha Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 1 Tuyển dụng 4 0.762 0.444

2 Đào tạo và phát triển 4 0.895 0.732

3 Trả công lao động 4 0.930 0.774

4 Đánh giá kết quả 4 0.904 0.742

5 Thăng tiến 4 0.853 0.563

6 Xác định công việc 4 0.874 0.663

7 Quản trị thay đổi 4 0.905 0.717

8 Quản trị tài năng 4 0.948 0.856

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu) Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc như sau:

Bảng 3.3 : Kết quả Cronbach Alpha của thang đo biến phụ thuộc

STT Thang đo Số biến

quan sát Cronbach Alpha Hệ số tương quan biến tổng thấp nhất 1 Kết quả hoạt động 6 0.922 0.704

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu) Kết quả kiểm định thang đo cho thấy thang đo lý thuyết của biến độc lập và biến phụ thuộc đều đạt độ tin cậy ( Cronbach > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3).

3.4.2Đánh giá giá trị thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của thang đo, tất cả các biến đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị của thang đo. Phương pháp rút trích được sử dụng là principal component và phép xoay vng góc Varimax. Hệ số tải nhân tổ tác giả chọn là factor loading > 0.3 (là mức tối thiểu).

3.4.2.1 Phân tích nhân tố EFA cho thang đo thực tiễn QTNNL

Các biến độc lập được tiến hành phân tích nhân tố cùng một lúc. Các chỉ số đạt được như sau:

⁻ Hệ số KMO là 0.881: đạt yêu cầu

⁻ Kiểm định Bartlett's test có hệ số Sig. là 0.000: đạt yêu cầu

⁻ Tại giá trị Eigenvalues 1.007 có 8 nhân tố trích được với tổng phương sai trích là 77.378% (>50%) với ý nghĩa 8 nhân tố được trích này có thể giải thích được hơn 77% biến thiên của dữ liệu: đạt yêu cầu.

⁻ Trong bảng ma trận xoay các nhân tố, các biến quan sát nhìn chung vẫn nằm ở những nhóm cũ như thang đo gốc. Tuy nhiên, một vài nhân tố có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 ở 2 nhóm riêng biệt. Do đó, để thang đo đạt được giá trị phân biệt, tác giả sẽ tiến hành xem xét có cần phải loại biến hay khơng.

⁻ Nhóm nhân tố thứ 1: 4 biến quan sát của biến quản trị tài năng (TN1-TN4) gom thành một nhóm với hệ số tải nhân tố đều đạt yêu cầu, nhỏ nhất là 0.802 và các biến này không đo lường thêm cho biến khác. Do đó, nhóm này đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt với các nhóm khác.

⁻ Nhóm nhân tố thứ 2, các thành phần của trả cơng (LT1-LT4) gom thành một nhóm. Tuy nhiên, thành phần LT1 và LT3 có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 ở 2 nhóm nhân tố với chênh lệch trọng số lần lượt là là 0.446 và 0.318 (iA -

iB = 0.761 - 0.313 = 0.446 và iA - iB = 0.705 - 0.360 = 0.318) đều lớn hơn

⁻ Nhóm nhân tố thứ 3: các thành phần CT1-CT4 nhóm thành một nhóm có hệ số tải nhân tố đều lớn, nhỏ nhất là 0.706. Tuy nhiên, thành phần CT4 xuất hiện ở hai nhóm nhân tố khác nhau, do đó, ta tiến hành xét chênh lệch trọng số. Biến CT4 có chênh lệch trọng số ở hai nhóm là 0.302 > 0.3 nên ta giữ lại biến này cho nhóm nhân tố thứ 3.

⁻ Nhóm nhân tố thứ 4: Các thành phần của xác định công việc CV1-CV4 được gom thành một nhóm, hệ số tải nhân tố nhỏ nhất là 0.729: nhóm này khơng thay đổi so với thang đo gốc.

⁻ Nhóm nhân tố thứ 5: các thành phần DG1-DG4 nhóm thành một nhóm có hệ số tải nhân tố đều lớn, nhỏ nhất là 0.670. Tuy nhiên, thành phần DG3 và DG4 xuất hiện ở 2 nhóm nhân tố khác nhau, do đó, ta tiến hành xét chênh lệch trọng số. Ở biến DG3 có chệnh lệch là 0.355 > 0.3: chấp nhận được và