3.2.1 Phương pháp chọn mẫu
Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) mà theo Gorsuch (1983) được trích bởi MacClall (1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số biến quan sát trở lên; theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cũng cho rằng tỷ lệ đó là 4 hay 5 lần. Nghiên cứu được thực hiện với 41 biến quan sát đối với mức độ thỏa mãn về các thành phần trong công việc, 5 biến quan sát đối với sự thỏa mãn chung trong công việc và 4 biến quan sát với lòng trung thành với tổ chức (50 biến quan sát X 5 = 250 mẫu) thì kích thước mẫu phải ít nhất là 250.
Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt được kết quả tốt nhất, thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn cơng thức:
n > 8k + 50
Trong đó, n là kích cỡ mẫu, k là số biến độc lập của mơ hình.
Như vậy, nhằm đạt được kích cỡ mẫu tối thiểu là 250 để đảm bảo kết quả cho việc phân tích EFA và hồi quy tác giả đề nghị thực hiện nghiên cứu với kích thước mẫu khoảng 300 phiếu khảo sát.
Phương pháp chọn mẫu được thực hiện trong nghiên cứu là phương pháp chọn mẫu thuận tiện, đối tượng khảo sát là các Dược sỹ hiện đang làm việc trong các lĩnh vực khác nhau của ngành Dược tại Thành phố Hồ Chí Minh với sự hỗ trợ của Ban Quản trị của Cộng đồng Dược Việt Nam (namud.vn).
3.2.2 Phương pháp xử lý số liệu
Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên chương trình xử lý dữ liệu SPSS 16.0 theo 3 bước sau:
Bước 1 - Kiểm định độ tin cậy của các thang đo: Các thang đo trong nghiên cứu
bao gồm: thang đo mức độ thỏa mãn với các thành phần cơng việc có điều chỉnh dựa trên thang do JDI của Smith et al (1969) và thang đo mức độ trung thành đối với tổ
chức có điều chỉnh từ thang đo của Mowday et al. (1979) được đưa vào kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số Cronbach’s Alpha ít nhất là 0.6 và tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation ) > 0.4. Đánh giá sơ bộ loại bỏ các biến quan sát có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Bước 2 – Phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định lại các nhóm trong mơ
hình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.45 sẽ bị loại bỏ và kiểm tra phương sai trích được có lớn hơn hoặc bằng 50% hay khơng.
Bước 3 – Phân tích hồi quy tuyến tính để biết được cường độ tác động của các
biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết. Sự chấp nhận và diễn giải các kết quả hồi quy không thể tách rời các giả thuyết nghiên cứu. Do vậy mà trong phân tích hồi quy tác giả có kiểm định các giả thuyết nghiên cứu của hàm hồi quy, nếu như các giả thuyết đó bị vi phạm thì các kết quả ước lượng các tham số trong hàm hồi quy không đạt được giá trị tin cậy.