2.3. Đo lường thang đo
2.3.7. Kết quả khảo sát chính thức
2.3.7.1. Thông tin mẫu nghiên cứu
Thông tin mẫu nghiên cứu xét theo độ tuổi (xem hình 2.2) bởi vì sự khác biệt trong sự hài lịng của nhân viên/chuyên việc đang làm việc tại công ty sẽ khác nhau theo lứa tuổi hiện tại của họ. Kết quả cho thấy trong 229 nhân viên tham gia khảo sát thì có 62 nhân viên có độ tuổi từ 18 – 25 tuổi (chiếm 27,07%), độ tuổi từ 26 – 35 tuổi có đến 57 nhân viên tham gia khảo sát (chiếm 24,89%), có 60 nhân viên có độ tuổi từ 36 – 50 tuổi tham gia phỏng vấn và 50 nhân viên có độ tuổi từ 50 trở lên. Tỷ
lệ này có ý nghĩa trong kiểm định mẫu vì tỷ trọng đối tượng nghiên cứu được phân bổ khá phù hợp và không tập trung chủ yếu vào độ tuổi nào.
Hình 2.2. Thơng tin mẫu nghiên cứu theo độ tuổi
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra)
Thông tin mẫu nghiên cứu xét theo giới tính (xem hình 2.3) bởi vì sự khác biệt trong sự hài lòng của nhân viên/chuyên việc đang làm việc tại công ty sẽ khác nhau giữa nam và nữ. Kết quả cho thấy trong 229 nhân viên tham gia khảo sát thì có 116 nhân nam (chiếm 50,7%) và 113 nhân viên nữ tham gia phỏng vấn (chiếm 49,3%). Tương tự với độ tuổi của người tham gia phỏng vấn, tỷ lệ này có ý nghĩa trong kiểm định mẫu vì tỷ trọng đối tượng nghiên cứu được phân bổ khá phù hợp và không tập trung chủ yếu vào giới tính nào.
Hình 2.3. Thơng tin mẫu nghiên cứu theo giới tính
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra)
Thông tin mẫu nghiên cứu xét theo chức vụ cơng tác (xem hình 2.4) bởi vì sự khác biệt trong sự hài lịng của nhân viên/chuyên việc đang làm việc tại công ty sẽ khác nhau giữa các cấp nhân viên chẳng hạn như quản lý cấp cao, quản lý cấp trung, chuyên viên và nhân viên. Kết quả cho thấy trong 229 nhân viên tham gia khảo sát thì có 10 quản lý cấp cao (chiếm 4,37%), quản lý cấp trung có đến 17 quản lý tham gia vào cuộc phỏng vấn này (chiếm 7,42%), có 60 chuyên viên tham gia vào cuộc khảo sát (chiếm 26,2%) và có đến 142 nhân viên tham gia phỏng vấn (chiếm 62,01%). Tương tự với độ tuổi và giới tính của người tham gia phỏng vấn, tỷ lệ này có ý nghĩa trong kiểm định mẫu vì tỷ trọng đối tượng nghiên cứu được phân bổ khá phù hợp và tập trung chủ yếu vào đối tượng nhân viên trong cơng ty.
Hình 2.4. Thơng tin mẫu nghiên cứu theo chức vụ công tác
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra)
Thông tin mẫu nghiên cứu xét theo số năm gắn bó với cơng ty (xem hình 2.5) bởi vì sự khác biệt trong sự hài lòng của nhân viên/chuyên việc đang làm việc tại công ty sẽ khác nhau giữa các nhân viên có số năm gắn bó khác nhau.
Hình 2.5. Thông tin mẫu nghiên cứu theo số năm gắn bó tại cơng ty
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra)
Kết quả cho thấy trong 229 nhân viên tham gia khảo sát thì có 70 nhân viên mới tham gia vào công ty (số năm gắn bó dưới 01 năm, chiếm 30,57%), số nhân viên có số năm gắn bó từ 01 – 05 năm có đến 64 nhân viên tham gia vào cuộc phỏng vấn này (chiếm 27,95%), có 48 nhân viên có số năm gắn bó từ 5 – 10 năm (chiếm 20,96%) và có đến 47 nhân viên có số năm gắn bó với cơng ty hơn 10 năm (chiếm 20,52%). Tương tự với với các tiêu chí trên, tỷ lệ này có ý nghĩa trong kiểm định mẫu vì tỷ trọng đối tượng nghiên cứu được phân bổ khá phù hợp và khơng tập trung chủ yếu vào nhóm số năm gắn bó nào hết.
2.3.7.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Anpha
Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha nhằm loại trừ các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0.6. Thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 cũng được chọn khi nó được sử dụng lần đầu (Nunnally & Burnstein, 1994). Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy).
Kết quả Cronhbach's Alpha của các thành phần đều lớn hơn 0,6 và tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 nên đều đạt yêu cầu Cronbach’s Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng dưới đây:
Bảng 2.5: Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach’s alpha Biến Quan Biến Quan
Sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Thang đo sản phẩm với Cronbach’s Alpha = 0,844
SP1 16,1441 20,861 ,583 ,826 SP2 15,6681 20,802 ,623 ,820 SP3 16,0000 21,044 ,563 ,829 SP4 16,4105 21,989 ,538 ,832 SP5 15,7991 21,012 ,651 ,816 SP6 15,5852 20,621 ,642 ,817 SP7 16,0611 20,812 ,605 ,822
Thang đo giá cả với Cronbach’s Alpha = 0,858
GC2 12,4847 2,953 ,786 ,796
GC3 12,5546 3,195 ,659 ,833
GC4 12,6114 3,414 ,684 ,827
GC5 12,6681 3,775 ,535 ,860
GC6 12,4410 3,072 ,718 ,816
Thang đo truyền thông với Cronbach’s Alpha = 0,883
TT1 14,8341 7,578 ,760 ,850
TT2 14,8035 7,825 ,652 ,873
TT3 14,8079 8,059 ,684 ,868
TT4 15,0087 6,632 ,817 ,834
TT5 15,0786 6,643 ,724 ,862
Thang đo phân phối với Cronbach’s Alpha = 0,868
PP1 8,7336 2,372 ,854 ,792
PP2 9,0917 1,908 ,682 ,879
PP3 8,7380 2,299 ,822 ,796
PP4 8,8996 2,564 ,628 ,867
2.3.7.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá các cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất. Mục đích của việc phân tích nhân tố EFA là xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát và gộp chúng vào các nhóm biến giải thích cho các nhân tố.
Trong q trình phân tích nhân tố, phải đáp ứng những yêu cầu và tiêu chuẩn cụ thể như sau:
+ Đạt giá trị phải hội tụ: Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5, nếu biến nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 thì sẽ bị loại, hệ số tải nhân tố lớn nhất ở cột nào thì thuộc vào nhân tố đó.
+ Giá trị phân biệt: nếu hệ số tải nhân tố (factor loading) xuất hiện 2 nhân tố thì khoảng cách giữa 2 nhân tố phải lớn hơn 0.3, khi đấy lấy biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn.
+ Phương sai trích lớn hơn 50% và eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì được chấp nhận.
+ Hệ số KMO là trị số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, do vậy giá trị KMO phải nằm giữa 0.5 và 1 (0.5< KMO<1) thì mới phù hợp với dữ liệu thu thập được. Mức ý nghĩa của kiểm định Barrtlett với sig nhỏ hơn 0.05 thì có ý nghĩa thống kê.
Qua kết quả phân tích EFA (phụ lục 6) ta thấy được hệ số KMO = 0.767 > 0.6 phù hợp với yêu cầu khi thực hiện phân tích EFA. Kiểm định Bartlett đạt mức ý nghĩa thống kê (Sig) 0.000 < 0.05, như vậy 21 biến quan sát trên có mối tương quan với nhau, đảm bảo mức ý nghĩa thống kê.
Qua bảng Phân tích phương sai trích và bảng Phân tích ma trận xoay (phụ lục 6), ta thấy được chỉ số Eigenvalue = 2,458 (đạt tiêu chí Eigenvalue > 1) với phương pháp rút trích nhân tố Principal component, sử dụng phép quay Varimax cho phép 4 nhân tố rút trích được từ 21 biến quan sát và phương sai trích được là 64,139%. (đạt yêu cầu > 50%). Thang đo chính thức sau khi phân tích EFA khơng có sự thay đổi vẫn có 04 nhân tố như đề xuất ban đầu .Với các nhân tố đều có hệ số
tải nhân tố > 0.5 và chênh lệch hệ số tải giữa các nhân tố đều> 0,3 nên đảm bảo các nhân tố đạt giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)