TT Các nhân tố và biến quan sát Số lượngbiến
I Về bản chất công việc 3
1. Công việc cho phép Anh /Chị sử dụng tốt các năng lực cá nhân 2. Cơng việc rất thú vị
3. Cơng việc có nhiều thách thức
II Về tiền lương, thu nhập 2
4. Anh /Chị có thể sống hồn tồn dựa vào thu nhập từ tổ chức/công ty 5. Tiền lương tương xứng với kết quả làm việc
III Về đồng nghiệp 3
6. Đồng nghiệp của Anh/Chị thoải mái và dễ chịu 7. Những người mà Anh/Chị làm việc với rất thân thiện
8. Những người mà Anh/Chị làm việc với thường giúp đỡ lẫn nhau
IV Về lãnh đạo 3
9. Cấp trên hỏi ý kiến khi có vấn đề liên quan đến công việc của Anh/Chị 10. Anh /Chị nhận được sự hỗ trợ của cấp trên
11. Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hoà nhã
V Về đào tạo, thăng tiến 4
12. Anh /Chị có nhiều cơ hội thăng tiến
13. Chính sách thăng tiến của công ty công bằng
14. Công ty tạo cho Anh /Chị nhiều cơ hội phát triển cá nhân 15. Anh/Chị được đào tạo cho công việc và phát triển nghề nghiệp
VI Về phúc lợi 2
16. Các chương trình phúc lợi trong Công ty thể hiện rõ ràng sự quan tâm chu đáo của Công ty đối với nhân viên
17. Anh / Chị đánh giá rất cao các chương trình phúc lợi của Cơng ty
Mức độ hài lịng chung 6
18. Anh/Chị vui mừng vì đã chọn tổ chức/ cơng ty này để làm việc
19. Anh/Chị vui mừng giới thiệu tổ chức, công ty là nơi tốt nhất để làm việc 20. Sản phẩm, dịch vụ của Công ty đạt chất lượng cao
21. Về một số phương diện, Anh/Chị coi Công ty như mái nhà thứ hai của mình 22. Anh/Chị tự hào vì được làm việc trong tổ chức/ cơng ty này
23. Về tồn diện, Anh/Chị cảm thấy rất hài lịng khi làm việc ở đây
2.4. Mơ hình nghiên cứu kế thừa với các biến quan sát được điều chỉnh áp dụng tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre
2.4.1. Q trình hình thành
Thơng qua một số cơ sở lý thuyết và thang đo nhân tố đánh giá sự hài lịng trong cơng việc của NLĐ trong các tổ chức, doanh nghiệp thì việc chọn lựa mơ hình nghiên cứu cho đề tài, tác giả định hướng lựa chọn mơ hình trên cơ sở lý luận: (i) Kế thừa mơ hình nghiên cứu về “Đo lường mức độ thỏa mãn đối với công việc
trong điều kiện Việt Nam” của Trần Kim Dung (2005) với thang đo AJDI bao gồm 06 thành phần nhân tố, thông qua 17 biến quan sát công việc của NLĐ.
(ii) Điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát trên cơ sở giữ nguyên 06 thành phần nhân tố để thực hiện nghiên cứu đánh giá sự hài lịng trong cơng việc của NLĐ tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre phù hợp với hiện trạng, đặc điểm và định hướng phát triển của doanh nghiệp. Trong mơ hình nghiên cứu của đề tài, trọng tâm chính của đối tượng nghiên cứu là sự hài lịng và các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lịng của NLĐ đang làm việc tại Cơng ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre.
2.4.2. Mơ hình nghiên cứu kế thừa với các biến quan sát được điều chỉnháp dụng tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre áp dụng tại Cơng ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre
Mơ hình nghiên cứu sự hài lịng trong cơng việc của NLĐ tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre là mơ hình nghiên cứu đánh giá thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng, kết hợp với các thơng tin đặc điểm cá nhân của NLĐ để xem xét sự khác biệt về mức độ hài lòng của họ đối với doanh nghiệp. Tác giả xây dựng mơ hình nghiên cứu thể hiện tại Hình 2.11.
Hình 2.11: Mơ hình nghiên cứu đề nghị về sự hài lịng trong công việc của người lao động áp dụng tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre
2.5. Thiết kế nghiên cứu
Thiết kế nghiên cứu sẽ trình bày quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo và bảng câu hỏi khảo sát, chọn mẫu, công cụ thu thập thơng tin khảo sát và q trình tiến hành thu thập thơng tin.
2.5.1. Quy trình nghiên cứu
Hình 2.12: Sơ đồ quy trình nghiên cứu sự hài lịng trong cơng việc của người lao động áp dụng tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre
2.5.2. Thang đo
Để xem xét đánh giá thái độ của người trả lời về sự hài lịng trong cơng việc, tác giả lựa chọn hai dạng trong bảng câu hỏi: (i) Dạng câu hỏi mở: người trả lời có thể trả lời với ý kiến riêng của mình, thể hiện cảm nhận của họ về sự hài lịng trong cơng việc; (ii) Dạng câu hỏi đóng: bảng câu hỏi sẽ đưa ra sẵn những lựa chọn để trả lời.
Trong sử dụng câu hỏi dạng đóng, các trả lời có sẵn liên quan đến thái độ và đo lường mức độ đồng ý của người trả lời, thuộc dạng thang đo cấp quảng nên sử dụng thang đo Likert với năm mức độ là phù hợp nhất: [1] Rất không đồng ý; [2] Không đồng ý; [3] Không ý kiến / không chắc chắn (trung lập / phân vân); [4] Đồng ý; [5] Rất đồng ý. Thang đo Likert là dạng thang đo cấp quảng nên ta có thể sử dụng số liệu thu thập được để xử lý, phân tích định lượng để xác định mối quan hệ tương quan, quan hệ tuyến tính giữa các biến khảo sát nói chung, cũng như giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
2.5.3. Chọn mẫu
Thực hiện đề tài nghiên cứu sự hài lòng trong công việc của NLĐ, tác giả chọn đối tượng khảo sát là những NLĐ trực tiếp và gián tiếp hiện đang làm việc theo hợp đồng lao động (không xác định thời hạn, xác định thời hạn, theo mùa vụ và theo một công việc nhất định) tại Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre, khơng bao gồm Chủ tịch Hội đồng quản trị và Tổng Giám đốc của doanh nghiệp.
Kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào việc nghiên cứu vấn đề gì từ những dữ liệu thu thập được và mối quan hệ muốn thiết lập với mục tiêu nghiên cứu (Kumar, 2005). Vấn đề nghiên cứu càng đa dạng phức tạp thì mẫu nghiên cứu càng lớn. Một nguyên tắc chung khác nữa là mẫu càng lớn thì độ chính xác của các kết quả nghiên cứu càng cao. Tuy nhiên, thực tế việc lựa chọn kích thước mẫu cịn phụ thuộc vào các yếu tố quan trọng là chi phí và thời gian của nhà nghiên cứu.
Đối với phân tích nhân tố, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), khi phân tích nhân tố kích thước mẫu thường được xác định dựa vào: kích thước mẫu tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/ biến đo lường là 5/1 trở lên.
Thực hiện đề tài này, tác giả chọn kích thước mẫu tối thiểu là 50 khi nghiên cứu định lượng sơ bộ và kích thước mẫu tối thiểu gấp 5 lần biến đo lường khi nghiên cứu định lượng chính thức.
2.5.4. Kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê
Kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê sử dụng công cụ phần mềm thống kê SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính, thống kê mơ tả và kiểm định sự khác biệt một số yếu tố liên quan đến đặc điểm cá nhân NLĐ.
Tác giả sử dụng công cụ phần mềm thống kê SPSS 22.0 for Windows để thực hiện phân tích dữ liệu thống kê; hướng dẫn sử dụng Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh của Nguyễn Đình Thọ (2013) và Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS của Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Cơ sở dữ liệu vừa thống kê chưa thể đưa ngay vào phân tích vì có thể cịn nhiều lỗi do nhập dữ liệu khơng đạt u cầu, hoặc sai lệch trong q trình thu thập thơng tin. Do đó, cơ sở dữ liệu cần được làm sạch, ngăn ngừa các lỗi vi phạm trước khi đưa vào phân tích kỹ thuật bằng cách sử dụng Bảng tần số trong SPSS (menu Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies…; menu Edit/Find…).
2.5.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mơ tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo nhằm tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Các kỹ thuật cơ bản của mô tả dữ liệu: (i) Biểu diễn dữ liệu thành các bảng tóm tắt về dữ liệu: khi tóm tắt một đại lượng về thông tin NLĐ (giới tính, độ tuổi, thâm niên, trình độ, thu nhập trung bình,..) thường dùng các thơng số thống kê như tần số, trung bình cộng, tỷ lệ, phương sai, độ lệch chuẩn và thông số thống kê khác. Những dữ liệu này biểu diễn bằng đồ họa hoặc bằng bảng mô tả dữ liệu giúp phân tích thơng tin NLĐ;
(ii)Kiểm định dữ liệu thống kê: kiểm định Independent- Sample T-test, kiểm định One-Way Anova cho biết trị trung bình giữa các nhóm để so sánh, phỏng đoán mức độ phù hợp dữ liệu thống kê mô tả, tồn tại mối liên hệ giữa các cặp biến quan sát.
Trong phần mềm SPSS, thống kê mô tả tần suất: menu Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies….; menu Analyze/Descriptive Statistics/Descriptive….; kiểm định dữ liệu thống kê mô tả: menu Analyze/ Compare means/….
2.5.4.2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha (Cronbach, 1951). Hệ số Cronbach’s Alpha (α) chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo tổng (từ ba biến quan sát trở lên) chứ khơng tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.
Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha (α) với hệ số α biến thiên từ [0,1]. Trong SPSS, kiểm định độ tin cậy thang đo được sử dụng hệ số tương quan biến tổng CITC (CITC-Corrected Item Total Correclation) nhằm loại bỏ các biến rác khỏi thang đo lường. Hệ số tương quan biển tổng của biến đo lường xem xét với tổng các biến cịn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét) là hệ số tương quan của biến đó với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally và Burnstein (1994), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng CITC ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu (CITC < 0,3 được coi là biến rác); nếu α ≥ 0,6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Trong phần mềm SPSS, phân tích độ tin cậy thang đo: menu Analyze/Scale/Reliability Analysis….
2.5.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) sử dụng thực hiện đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp EFA là tập kỹ thuật phân tích thống kê có liên hệ nhau dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin và ý nghĩa thống kê của tập biến ban đầu (Hair và CTG, 1998).
Phương pháp EFA thường dùng để đánh giá sơ bộ thang đo, kích thước mẫu tối thiểu là 50. Mơ hình phân tích nhân tố khám phá EFA được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
(i) Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố:
- Hệ số tải nhân tố > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; - Hệ số tải nhân tố > 0,4 được xem là quan trọng;
- Hệ số tải nhân tố > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
(ii)Tính thích hợp của EFA (Kaiser – Meyer – Olkin): là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO phải thỏa: 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
(iii) Kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test of Sphericity): có ý nghĩa thống kê trong kiểm định giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị trong đó tất cả các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 và ngoài đường chéo bằng 0. Đại lượng kiểm định này dựa trên sự biến đổi thành đại lượng Chi-Square từ định thức của ma trận tương quan. Ý nghĩa kiểm định Bartlett cho biết nếu bác bỏ giả thuyết H0: đại lượng Chi- Square lớn, ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,05 (Sig.< 0,05) thì phân tích nhân tố là thích hợp; nếu chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: đại lượng Chi-Square nhỏ, ý nghĩa thống kê lớn hơn 0,05 (Sig.> 0,05) thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp.
(iv) Phương sai cộng dồn (Cumulative of Variance): là phần trăm phương sai tồn bộ được trích bởi các nhân tố, nghĩa là coi biến thiên 100% thì giá trị này cho biến phân tích nhân tố cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %. Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích nhân tố có phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với giá trị riêng ban đầu (Initial Eigenvalues) phải lớn hơn 1.
Trong phần mềm SPSS, phân tích nhân tố EFA: menu Analyze/Dimension Reduction/ Factor….
2.5.4.4. Phân tích tương quan và hồi quy
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình hồi quy tuyến tính tổng qt đánh giá sự hài lịng trong cơng việc của NLĐ tại tổ chức, doanh nghiệp được đo lường bằng các biến phụ thuộc (ký hiệu: F_HL), biến độc lập Xk của mơ hình được đo lường bằng giá trị trung bình cộng của từng biến đạt yêu cầu trong từng nhân tố Fj. Mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng dựa trên các nguyên tắc sau:
(i) Xem xét ma trận hệ số tương quan (Pearson Correlation):
- Mối liên hệ tương quan giữa các biến nhân tố Fj: Kiểm định Pearson giữa các biến nhân tố Fj có ý nghĩa Sig. ≤ 0,05 và hệ số tương quan chặt chẽ thì các biến nhân tố Fj có dấu hiệu đa cộng tuyến.
- Mối liên hệ giữ biến nhân tố Fj với biến phụ thuộc: Kiểm định Pearson giữa từng biến nhân tố Fj với biến phụ thuộc có mối liên hệ tương quan nhằm xác định biến nhân tố Fj đồng biến hay nghịch biến đến biến phụ thuộc.
(ii) Các thủ tục chọn biến độc lập (Fj):
- Phương pháp Enter được sử dụng để phân tích hồi quy bằng cách: tất cả các biến độc lập được đưa vào một lần, đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Nếu biến nào thỏa đìều kiện kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy (Sig.≤ 0,05) thì nên giữ lại trong mơ hình hồi quy, biến nào không thỏa điều kiện kiểm định (Sig.>0,05) thì loại ra.
(iii) Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy:
- Hệ số xác định (R Square) là hệ số càng tăng khi số biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình. Tuy nhiên, cần xem xét mức độ phản ảnh sát hơn thì nên sử dụng hệ số điều chỉnh (Adjusted R Square), vì nó khơng nhất thiết tăng lên khi số biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình.
- Kiểm định ANOVA: là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý nghĩa của kiểm định này là xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến nhân tố Fj hay không (Giả thuyết H0: biến phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập, β1 = β2 = … = βj = 0): Nếu bác bỏ giả thuyết H0 (Sig. ≤ 0,05): Tồn tại ít nhất một biến nhân tố Fj giải thích được thay đổi biến phụ thuộc; hoặc nếu khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 (Sig. > 0,05): chưa có thể kết luận các biến nhân tố Fj giải thích được thay đổi biến phụ thuộc.
(iv) Kiểm định sự vi phạm các giả định trong mơ hình hồi quy tuyến tính: - Kiểm tra bằng biểu đồ: tần số Histogram, tần số Q-Q plot, phân tán Scatter nhằm