CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Nghiên cứu định lượng
3.2.1 Thiết kế bảng câu hỏi
Nghiên cứu này sử dụng mơ hình thỏa mãn cơng việc trên nền tảng JDI được phát triển bởi Smith et al (1969) với 5 nhân tố chính và 2 nhân tố mới được bổ sung từ nghiên cứu định tính là mơi trường làm việc và sự công nhận được sử dụng là các biến độc lập, biến phụ thuộc “dự định nghỉ việc” thuộc thang đo của O'Driscoll & Beehr (1994). Giá trị và sự tin cậy của JDI đã được kiểm chứng, tuy nhiên trong các nghiên cứu ban đầu về JDI vẫn sử dụng dạng câu hỏi trả lời dạng Có – Khơng (Yes – No), Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) ngày nay với sự phát triển của việc xây dựng thang đo thì các thang đo nhiều mức độ sẽ phù hợp hơn và tin cậy hơn đối với các thang đo ít mức độ. Trong nhiều thang do đánh giá nhiều mức độ khác nhau (Stapel, Likert) thì thang đo Likert là dạng thang đo phổ biến nhất trong các nghiên cứu xã hội học. Các nghiên cứu gần đây (ví dụ: Trần Kim Dung và cộng sự, 2005) các tác giả cũng sử dụng thang đo Likert để đo lường các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu sử dụng JDI thay cho thang đo sử dụng câu hỏi dạng trả lời Có – khơng. Vì vậy trong nghiên cứu này cũng vậy, tác giả cũng sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường các biến quan sát.
Đồng thời các biến quan sát này sẽ được hiệu chỉnh cho phù hợp với môi trường nghiên cứu mới thông qua việc phỏng vấn thử với người lao động để đảm bảo họ hiểu đúng ý nghĩa của các câu hỏi đưa ra. Cụ thể các nhân tố được đánh giá thông qua các biến quan sát như sau:
Đới với nhân tố “công việc” được đánh giá bằng 5 biến quan sát khác nhau được tham khảo từ lý thuyết của Smith et al (1969), các nghiên cứu của Trần Kim Dung (2005), Châu Văn Toàn (2009) và được điều chỉnh cho phù hợp với môi trường nghiên cứu mới. Cụ thể các biến quan sát đánh giá nhân tố “công việc” như sau:
(1) Cơng việc thú vị và có thử thách (2) Khối lượng cơng việc hợp lý.
(3) Tôi tự do lựa chọn phương pháp làm việc của mình. (4) Cơng việc cho phép phát huy khả năng cá nhân. (5) Công việc của Tơi thường xun có nhiều thay đổi
Đối với nhân tố “thăng tiến” cũng là một nhân tố quan trọng với người lao động bởi thăng tiến thường đem lại nhiều thu nhập hơn và được nhiều sự thừa nhận về năng lực hơn. Trong nghiên cứu này nhân tố “cơ hội thăng tiến” được xây dựng bằng 4 biến quan sát khác nhau dựa trên sự kế thừa mơ hình JDI, các câu hỏi được sử dụng bởi Trần Kim Dung (2005) đối với nhân viên văn phòng nghiên cứu tại Việt Nam. Cụ thể như sau:
(1) TT1: Tôi biết được những điều kiện để thăng tiến (2) TT2: Công ty tạo cho tôi nhiều cơ hội thăng tiến (3) TT3: Chính sách thăng tiến của cơng ty rất cơng bằng (4) TT4: Ln có sự cạnh tranh cơng bằng trong cơng việc
Đối với nhân tố “tiền lương” được đánh giá thông qua 5 biến quan sát kế thừa và điều chỉnh từ nghiên cứu của Trần Kim Dung (2005) và điều chỉnh lại cho phù hợp với đơn vị nghiên cứu mới. Cụ thể các biến quan sát như sau:
(2) TL2: Tiền lương/ thu nhập được trả cơng bằng, hợp lý (3) TL3: Tơi có thể sống hồn tồn dựa vào tiền lương (4) TL4: Tôi thường xuyên được tăng lương
Đối với nhân tố “hài lòng với quản lý” 5 biến quan sát được thiết lập để đánh giá nó. Các biến quan sát này cũng được tham khảo từ lý thuyết nền tảng JDI của Smith et al (1969) và Trần Kim Dung (2005), được hiệu chỉnh thông qua phỏng vấn thử với người lao động. Nội dung của các biến quan sát này như sau:
(1) HL1: Quản lý của tôi thực sự quan tâm về lợi ích của nhân viên
(2) HL2: Quản lý của tôi quan tâm đến sự hài lịng trong cơng việc của nhân viên
(3) HL3: Quản lý của tơi thường khen ngợi khi tơi hồn thành tốt cơng việc (4) HL4: Quản lý của tơi dành rất nhiều tình cảm đối với nhân viên
(5) HL5: Quản lý của tôi luôn quan tâm đến những quan điểm/ ý kiến của nhân viên
Đối với nhân tố “đồng nghiệp” nghiên cứu này cũng sử dụng các câu hỏi được Trần Kim Dung (2005) sử dụng cho các nghiên cứu tại Việt Nam khi điều chỉnh mơ hình JDI. Đồng thời các biến quan sát cũng được hiệu chỉnh cho phù hợp với điều kiện nghiên cứu nhưng vẫn giữ được ngữ nghĩa ban đầu của nó. Đã có 4 biến quan sát được xây dựng bao gồm:
(1) ĐN1: Đồng nghiệp luôn vui vẻ, thân thiện
(2) ĐN2: Đồng nghiệp sẵn sàng hợp tác, phối hợp làm việc tốt
(3) ĐN3: Đồng nghiệp sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm, chia sẻ thông tin (4) ĐN4: Đồng nghiệp thường quan tâm, giúp đỡ lẫn nhau
Đối với nhân tố “môi trường làm việc” nghiên cứu này được phát biểu thơng qua nghiên cứu định tính. Đã có 3 biến quan sát được xây dựng bao gồm:
(2) MT2: Môi trường làm việc rất thân thiện (3) MT3: Điều kiện làm việc thuận lợi
Đối với nhân tố “Sự công nhận” được phát biểu thơng qua nghiên cứu định tính. Đã có 4 biến quan sát được xây dựng bao gồm:
(1) CN1: Tôi được đánh giá cao khi tơi đạt được hoặc hồn thành một nhiệm vụ. (2) CN2: Quản lý của tôi luôn luôn cảm ơn khi tôi thực hiện tốt công việc. (3) CN3: Tôi được công nhận và khen thưởng khi tôi thực hiện tốt công việc. (4) CN4: Việc công nhận giúp tôi làm việc tốt hơn
Theo nghiên cứu của O'Driscoll & Beehr (1994): dự định nghỉ việc của nhân viên được đo lường bằng thang đo có 3 biến quan sát:
(1) DĐ1: Tôi đã nghĩ về việc rời bỏ cơng việc hiện tại
(2) DĐ2: Tơi có kế hoạch tìm kiếm một cơng việc mới trong 12 tháng tới (3) DĐ3: Tơi đang tích cực tìm kiếm một cơng việc mới bên ngồi cơng ty 3.2.2 Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu
Cuộc khảo sát định lượng được tiến hành với đối tượng những người đang làm việc tại các doanh nghiệp tư nhân trên địa bàn TP. HCM. Nhằm thỏa mãn yêu cầu về dữ liệu của phân tích định lượng, một biến trong bản câu hỏi địi hỏi tương ứng 5 đáp viên. Bản câu hỏi có 20 biến, nên qui mơ mẫu ít nhất là 100 người (Hair & ctg, 2006). Để nâng cao tính đại diện của mẫu nghiên cứu trong tổng thể, qui mô mẫu thực hiện là 300. Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện.
Việc thu thập dữ liệu được tiến hành khi bảng câu hỏi đã được hiệu chỉnh hoàn tất. Trước hết, đối tượng được khảo sát là người lao động làm việc ở các doanh nghiệp tư nhân trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Để thu thập dữ liệu cho phân tích, tác giả sử dụng cơng cụ thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua các bảng khảo sát được gửi đến từng đối tượng khảo sát bằng email với bảng câu hỏi được tạo trên Google doc và gặp mặt trực tiếp thông qua bảng câu hỏi được in sẵn trên giấy, phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu này. Tác giả sẽ phát
bảng câu hỏi và hẹn ngày thu lại. Đáp viên trả lời là các nhân viên đang làm việc tại các doanh nghiệp tư nhân trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Q trình thu thập thơng qua bảng câu hỏi được in sẵn trên giấy là 225 mẫu hợp lệ, đạt tỉ lệ là 75% trong tổng số 300 bảng phát ra và 75 bảng thu thập thơng qua Google doc. Vì vậy, có 300 bản câu hỏi hữu dụng được đưa vào nghiên cứu chính thức.
3.2.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được kiểm tra để loại bỏ những bảng trả lời không đủ tiêu chuẩn và xử lý thông qua phần mềm SPSS 22.0. Các phương pháp phân tích được sử dụng trong nghiên cứu như sau:
Một là, lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo độ tuổi, giới tính, lĩnh vực đang cơng tác, vị trí cơng tác, kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn.
Hai là, tính tốn Cronbach’s alpha. Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Vì vậy, với phương pháp này, người phân tích có thể loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Theo quy ước, một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá tốt phải có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn hoặc bằng 0.8. Thang đo có Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Mặc dù vậy, thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên vẫn có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là khái niệm mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Ba là, phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phương pháp này phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần
thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như được sử dụng để tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau. Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Mever-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Phân tích được xem là thích hợp nếu trị số KMO có giá trị trong khoảng 0,5 đến 1. Ngược lại, nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Mặt khác, phân tích nhân tố cịn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. Một phần quan trọng trong phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component Matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt u cầu. Cuối cùng, để phân tích có ý nghĩa, hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải >= 0,30 để đảm bảo giá trị khác biệt giữa các nhân tố (Jabnoun &A1_Tamimi, 2003).
Bốn là, phân tích hồi quy để xem xét mơ hình nghiên cứu. Một cơng việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình từ dữ liệu nào cũng đều cần chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Với mơ hình hiệu chỉnh, phương pháp phân tích hồi quy bội sẽ được thực hiện để xem xét mức độ tác động của các nhân tố đến ý định nghỉ việc của nhân viên.
Năm là, phân tích T-test và ANOVA. Phương pháp phân tích T-test và ANOVA được sử dụng để kiểm định sự khác biệt trong ý định nghỉ việc giữa những người lao động làm việc tại Tp.HCM thuộc các nhóm khác nhau.
3.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo sơ bộ
Có 150 mẫu khảo sát thu được đạt yêu cầu trong tổng số 200 bảng câu hỏi được phát ra. Kết quả Cronbach’s alpha của các thang đo 7 thành phần ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc và 1 thành phần dự định nghỉ việc của nhân viên (xem phụ lục 3A,3B, 3C, 3D).
3.3.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc định nghỉ việc
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc có 7 thành phần với 29 biến quan sát, thông qua kiểm định bằng Cronbanch’s Alpha, kết quả kiểm định cho thấy chỉ có một số thang đo đạt yêu cầu đặt ra là có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6. Có một số trường hợp biến quan sát bị loại bỏ, cụ thể như sau(xem phụ lục 3A):
Thang đo tiền lương: biến TL4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Do đó tiến hành loại biến TL4, sau đó tiến hành kiểm định lại thì các biến cịn lại đều đạt u cầu đặt ra, Cronbach’s alpha của thang đo tiền lương là 0.755.
Với thang đo cơng việc của nhân viên thì loại lần lượt các biến CV3, CV4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, sau đó tiến hành kiểm định thì các biến cịn lại đều đạt Cronbach’s alpha là 0,827.
Thơng qua phân tích bằng Cronbanch’s Alpha thì từ 29 biến quan sát đo lường sự ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc còn lại 26 biến, 3 biến TL4, CV3 và CV4 đều không đạt yêu cầu, nên bị loại , các biến còn lại thuộc 7 thành phần (tiền lương, thăng tiến, hài lịng với người quản lý, đồng nghiệp, cơng việc, mơi trường làm việc và sự công nhận) đạt yêu cầu đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
Kết quả phân tích nhân tố EFA (xem Phụ lục 3B) cho 7 thành phần còn lại ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của nhân viên, cho thấy các biến MT1, MT2, CN4, MT3,
hơn 0.3 nên lần lượt loại biến MT1, MT2, CN4, MT3, CN1 và CN3, thì rút trích thành 5 nhóm nhân tố mới với Loading Factor lớn hơn 0.5, phương sai trích đạt 74.063% (tức 74.063% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố trích được). Các biến này được gộp lại với nhau như sau:
- Nhóm 1: 3 biến cịn lại thuộc thành phần tiền lương là TL1, TL2 và TL3. - Nhóm 2: 4 biến thuộc thành phần thăng tiến vẫn giữ nguyên.
- Nhóm 3: 5 biến thuộc thành phần hài lòng với người quản lý và 1 biến thuộc thành phần công nhận CN2 (quản lý của tôi luôn luôn cảm ơn khi tôi thực hiện tốt công việc) được gộp lại lấy tên là hài lịng với người quản lý.
- Nhóm 4: 4 biến thuộc thành phần đồng nghiệp vẫn giữ nguyên
- Nhóm 5: 3 biến cịn lại thuộc thành phần cơng việc là CV1, CV2 và CV5. Kết quả sig = 0,000 và hệ số KMO = 0,841 > 0,5, do đó đồng thời khẳng định các biến có mối tương quan với nhau và việc phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phù hợp trong nghiên cứu này. Tất cả các biến quan sát còn lại đều được đưa vào nghiên cứu chính thức.
3.3.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo dự định nghỉ việc
Kết quả Cronbach’s alpha của thang đo dự định nghỉ việc (xem Phụ lục 3C) có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha đạt yêu cầu (Cronbach’s alpha = 0,795), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, do đó các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đạt yêu cầu để sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
Kết quả nhân tố EFA cho thang đo dự định nghỉ việc (xem Phụ lục 3D) ta có kết quả, sig = 0,000, hệ số KMO = 0,677 > 0,5 và có nhân tố được trích tại giá trị Eigen là 2,132 với phương sai trích được là 71,060%. Tất cả các biến quan sát đều có trọng số tải nhân tố > 0,5. Do đó, thang đo được dùng để tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức ở phần sau.
Sau kết quả nghiên cứu định tính, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh như hình 3.2
Hình 3.1: Mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh Dựa trên mơ hình hiệu chỉnh các giả thuyết được phát biểu như sau: Dựa trên mơ hình hiệu chỉnh các giả thuyết được phát biểu như sau:
H1: Tiền lương càng cao sẽ làm giảm dự định nghỉ việc của nhân viên và ngược lại
H2: Chính sách thăng tiến cơng bằng làm giảm dự định nghỉ việc của nhân viên