Chương 1 : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
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
24
Hình 2.12: Sơ đồ quy trình nghiên cứu sự hài lịng trong cơng việc của người lao động áp dụng tại Cơng ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre
25
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 lịng trong cơng 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, không 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.
26
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 Hoàng 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 không đạt yêu 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 mô 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 mô 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 mơ 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 đốn mức độ phù hợp dữ liệu thống kê mô tả, tồn tại mối liên hệ giữa các cặp biến quan sát.
27
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:
28
- 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.
29
- 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 mô hình hồi quy tuyến tính: - Kiểm tra bằng biểu đồ: tần số Histogram, tần số Q-Q plot, phân tán Scatter nhằm đánh giá mức độ tuyến tính phù hợp với dữ liệu quan sát hay không.
- Kiểm định Pearson trong ma trận hệ số tương quan (Pearson Correlation),
bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẽ nào giữa các biến độc lập Fj thì có dấu
hiệu đa cộng tuyến.
- Độ chấp nhập của biến (Tolerance): Độ chấp nhận của biến độc lập Fj được
30
dự đoán từ các biến độc lập khác. Nếu (1 – Rj2) càng nhỏ thì có dấu hiệu đa cộng
tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor): Hệ số phóng
đại phương sai của biến Fj được định nghĩa VIF = 1 / (1 – Rj2).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), VIF > 10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến.
- Kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không đổi: Kiểm định tương quan hạng Spearman’s được sử dụng để xem xét giả thuyết H0: Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định giả thuyết H0 không thể bị bát bỏ (Sig.> 0,05) thì có thể kết luận phương sai của sai số không thay đổi trong mô hình hồi quy.
2.5.5. Phương pháp nghiên cứu
Với Quy trình nghiên cứu đã trình bày trên, tác giả thực hiện nghiên cứu gồm hai giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
2.5.5.1. Nghiên cứu định tính
Kế thừa mơ hình nghiên cứu và thang đo AJDI đã được kiểm định của Trần Kim Dung (2005), với 06 thành phần nhân tố của công việc, thông qua 17 biến quan sát được thể hiện tại Bảng 2.5, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính để điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát, xây dựng bảng câu hỏi khảo sát phù hợp với đặc điểm, thực trạng của Công ty cổ phần xây dựng cơng trình giao thơng Bến Tre qua các bước:
(i) Bước 1: Tác giả sử dụng phương pháp lấy 20 ý kiến phát biểu (TST) có liên quan đến mơ hình nghiên cứu với 06 thành phần nhân tố bằng 20 phiếu thu thập ý kiến được gửi đến đối tượng khảo sát là NLĐ tại doanh nghiệp (đa số là lãnh đạo cấp phịng và tương đương, có trình độ chun mơn và thâm niên nghề nghiệp). Kết quả thu về đủ 20 phiếu, khơng có phiếu hỏng. Sau đó, tác giả sàng lọc những phát biểu phù hợp, tổng hợp các biến mới, kết quả thu được thang đo với 58 biến độc lập và 04 biến phụ thuộc
(Xem Phụ lục 1).
(ii) Bước 2: Thực hiện nghiên cứu định tính với phương pháp thảo luận tay đơi và thảo luận nhóm với đối tượng khảo sát là những NLĐ tại doanh nghiệp.
- Thảo luận tay đôi: trên cơ sở kết quả thu được thang đo nháp với 58 biến độc lập và 04 biến phụ thuộc tại Bước 1, tác giả thực hiện thảo luận tay đôi với đối
31
tượng nghiên cứu để khám phá thêm các biến quan sát mới, thảo luận mỗi lần một NLĐ tại doanh nghiệp cho đến khi khơng phát hiện thêm biến quan sát mới thì kết thúc thảo luận tay đôi. Kết quả thảo luận tay đôi với 14 người, thêm được 13 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc, thu được thang đo với tổng số 71 biến độc lập và 05 biến phụ thuộc (trong đó, các biến quan sát mới: 54 biến độc lập và 02 biến phụ thuộc; các biến kế thừa từ mơ hình nghiên cứu của Trần Kim Dung (2005): 17 biến độc lập và 03 biến phụ thuộc - Xem Phụ lục 2).
- Thảo luận nhóm: trên cơ sở kết quả thu được thang đo nháp với 71 biến độc lập và 05 biến phụ thuộc tại bước thảo luận tay đôi, tác giả thực hiện thảo luận nhóm với đối tượng nghiên cứu để khám phá thêm các biến khảo sát mới. Đồng thời, loại bỏ bớt các biến, câu hỏi có nội dung chưa rõ, không phù hợp thực tế doanh nghiệp, dễ gây hiểu nhầm, mơ hồ, trùng lắp ý nghĩa với nhau,...và sắp xếp mức độ quan trọng của các biến, câu hỏi.
Tác giả thực hiện thảo luận hai nhóm đối tượng khảo sát, mỗi nhóm 9 người, gồm một nhóm 9 nam và một nhóm 9 nữ là những NLĐ tại doanh nghiệp. Sau kết