YDOL30: Tôi muốn làm việc tại ngôi trường này càng lâu càng tốt YDOL31:Tơi sẽ tìm cơng việc khác
YDOL32:Tơi muốn giảng dạy tại ngơi trường này ít nhất 2-3 năm nữa YDOL33:Tôi không muốn từ bỏ việc làm giảng viên tại ngôi trường này
3.3. Nghiên cứu định lượng 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu 3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
3.3.1.1. Phương thức lấy mẫu
Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được lựa chọn trong nghiên cứu này. Theo phương pháp này, nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.1.2. Kích thước mẫu:
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong phân tích nhân tố (EFA) tỉ lệ tối thiểu giữa quan sát và biến đo lường là 5:1, có nghĩa là một biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát. Trong nghiên cứu này, tổng biến đo lường là 33, như vậy kích thước mẫu tối thiểu là 165.
3.3.2. Thiết kế bảng câu hỏi và quá trình thu thập dữ liệu
3.3.2.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế nhằm thu thập dữ liệu sơ cấp sau khi hiệu chỉnh và xây dựng thang đo phù hợp cho nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định ở lại với tổ chức của giảng viên. Bảng câu hỏi trong nghiên cứu định lượng bao gồm 2 phần:
Thông tin của các phát biểu
Phản ánh mức độ đồng ý về các biến quan sát đo lường cho các khái niệm trong mơ hình. Thơng tin này giúp khảo sát mức độ cảm nhận của nhân viên đối với các yếu tố như: Gắn kết với tổ chức; gắn kết với nghề nghiệp và ý định ở lại tổ chức. Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 33 biến liên quan được đưa vào khảo sát. Tác giả đã sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường các biến này.
Thông tin khác
Ghi nhận các thông tin liên quan đến đối tượng nghiên cứu, bao gồm: giới tính, độ tuổi, số năm làm việc… Đây là phần câu hỏi phục vụ cho việc mơ tả các nhóm đối tượng nhân viên. Bảng câu hỏi được thiết kế để dùng cho việc phỏng vấn trực tiếp trả lời trên giấy hoặc có thể trả lời qua email, internet.
3.3.2.2. Thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu này, việc thu thập dữ liệu được tiến hành thông qua hai cách thức: (1) phỏng vấn trực tiếp; (2) phỏng vấn qua mạng internet (e-mail). Do đối tượng khảo sát là giảng viên ở các trường đại học, nên phỏng vấn trực tiếp chủ yếu được thực hiện bằng cách tiếp cận các giảng viên trong giờ giải lao và sau giờ học tại các trường đại học. Hình thức phỏng vấn qua mạng internet cũng dựa trên sự giới thiệu của bạn bè, đồng nghiệp mà bảng câu hỏi khảo sát được gửi tới địa chỉ e-mail của các giảng viên ở các trường đại học trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.3.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) khi một đo lường càng ít sai số ngẫu nhiên thì càng có độ tin cậy cao. Hệ số Cronbach’s alpha dùng để đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ ba biến quan sát trở lên). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Crobach’s alpha biến thiên trong khoảng [0,70 – 0,80].
Nếu Cronbach alpha >= 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
Các biến đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Trong SPSS, sử dụng hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến cịn lại của thang đo mà khơng có biến đang xem xét. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng thể hiệu chỉnh >=0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally & Bernstein 1994).
3.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học, một thang đo cần được đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phân tích Cronbach’s alpha xác định độ tin cậy, để đánh giá một thang đo có giá trị hay khơng, chúng ta dùng phương pháp EFA.
Phương pháp EFA giúp chúng ta xác định độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt, đồng thời gom gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến (Trương Ngọc Hà, 2011). Thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 trong một nhân tố (Jun & Ctg 2002). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun & Ctg 2003).
Tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Ma trận hệ số tương quan (correlation matrix) được sử dụng để nhận biết được mức độ quan hệ giữa các biến. Nếu các hệ số tương quan nhỏ (<0,30) thì sử dụng EFA không phù hợp.
Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis 1994: trích Nguyễn Đình Thọ, 2011). Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0,50. Tuy nhiên trong thực tế, với sự hỗ trợ của của phần mềm SPSS, chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt u cầu thì kiểm định KMO khơng cịn ý nghĩa nữa vì chúng ln đạt u cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
3.3.3.3. Phân tích hồi qui tuyến tính
Sau khi hồn tất việc đánh giá độ tin cậy của thang đo (sử dụng hệ số Cronbach’s alpha) và phân tích giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA). Chúng ta sẽ kiểm định mối quan hệ của gắn kết với tổ chức và gắn kết nghề nghiệp đến ý định ở lại tổ chức. Trong trường hợp này, ta sử dụng mơ hình hồi qui bội MLR (Multiple Linear Regression) – là mơ hình biểu diễn mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.3.3.4. Kiểm định các giả thuyết
Trong nghiên cứu này, phần mềm SPSS 20.0 được sử dụng để:
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui đa biến: hệ số xác định R2
, hệ số xác định R2
hiệu chỉnh. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, ta dùng chỉ số phóng đại phương sai VIF. Trong thực tế, nếu VIF >2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi qui (Nguyễn Đình Thọ 2011).
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi qui riêng phần βi. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì hệ số hồi qui riêng phần cho chúng ta biết ảnh hưởng của các thay đổi một đơn vị trong biến độc lập đó đối với giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi loại trừ được ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì có hai vấn đề quan tâm khi ta xét mức độ ảnh hưởng tương đối của từng biến độc lập trong mơ hình hồi qui tuyến tính bội là (1) tầm quan trọng của biến độc lập khi mỗi biến được sử dụng riêng biệt để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc, (2) tầm quan trọng của biến độc lập khi chúng được sử dụng cùng với những biến khác trong phương trình hồi qui để dự đốn giá trị của biến phụ thuộc. Khi này, chúng ta cần xét đến hệ số tương quan, hệ số tương quan từng phần và hệ số tương quan riêng phần (Part and partial correltions).
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu bằng qui trình nghiên cứu bao gồm hai phần chính là (1) nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm để điều chỉnh và bổ sung thang đo. Và, (2) nghiên cứu định lượng bằng cách thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp và khảo sát qua internet; sau đó, dữ liệu được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0. Độ tin cậy của thang đo, giá trị của thang đo, sự phù hợp của mơ hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu sẽ được đánh giá, kiểm định thông qua các công cụ của phầm mềm SPSS.
Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu bao gồm: đánh giá thang đo, phân tích hồi qui và kiểm định giả thuyết.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu gồm qui trình nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định đính và định lượng; bao gồm các kỹ thuật nghiên cứu như thảo luận nhóm để bổ sung và điều chỉnh thang đo, và phương pháp phân tích dữ liệu bằng cơng cụ SPSS. Trong chương này, tác giả sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu bao gồm (1) mô tả mẫu, (2) kiểm định độ tin cậy của thang đo, (3) đánh giá giá trị thang đo, (4) phân tích mơ hình hồi qui, (5) kiểm định các giả thuyết.
4.1. Mô tả mẫu
4.1.1. Phương pháp thu thập dữ liệu và tỷ lệ hồi đáp
Trong nghiên cứu này, đã chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện. Các giảng viên được phỏng vấn trực tiếp hoặc gửi mail. Dữ liệu được thu thập trong khoảng một tháng, với tổng số câu hỏi phát ra là 360; thu về được 250 bảng. Sau khi loại các bảng khảo sát có nhiều câu trả lời bỏ trống, hay trả lời theo xu hướng cực đoan thì cịn 227 bảng hợp lệ và được sử dụng để đưa vào phân tích. Như vậy, tỷ lệ hồi đáp là 63%.
4.1.2. Mô tả mẫu Bảng 4.1: Mô tả mẫu Bảng 4.1: Mô tả mẫu
Phân bố mẫu Tần suất Phần trăm
Giới tính Nam 111 48,9
Nữ 112 49,3
Thời gian làm việc
Dưới 5 năm 130 57,3
5 năm – dưới 10 năm 66 29,1
10 năm – dưới 15 năm 21 9,3
Trên 15 năm 7 3,1
Độ tuổi
Dưới 30 tuổi 107 47,1
30 tuổi – dưới 45 tuổi 96 42,3
Trên 45 tuổi 21 9,3 Bằng cấp Cử nhân 81 35,7 Thạc sĩ 140 61,9 Tiến sĩ 4 1,8 Trường đại học
Lao động – Xã hội (CSII) 87 38,3
Công nghiệp 29 12,8
Ngoại thương 26 11,5
Kỹ thuật – Công nghệ 26 11,5
Khác 59 26
Nhìn vào bảng mơ tả mẫu, ta nhận thấy tỉ lệ nam (48,9%) và tỉ lệ nữ (49,3%). Như vậy, tỉ lệ nam, nữ trong tập dữ liệu khảo sát là tương đối cân bằng với nhau.
Thời gian làm việc của các giảng viên được khảo sát chủ yếu là dưới 5 năm (57,3%), tiếp theo là 5 năm – dưới 10 năm (29,1%). Như vậy, ta thấy các giảng viên có thời gian làm việc dưới 10 năm chiếm tỉ lệ đến 86,4 %.
Tương tự, độ tuổi của các giảng viên trong tập dữ liệu cũng chủ yếu tập trung ở hai khoảng là dưới 30 tuổi (47,1%) và 30 tuổi – 40 tuổi (42,3%). Như vậy, số giảng viên trẻ tuổi (dưới 40 tuổi) chiếm tỉ lệ đến 89,4 %.
Bằng cấp của các giảng viên trong tập dữ liệu chủ yếu là thạc sĩ (61,9%), tiếp theo là cử nhân (35,7%); trong khi đó, tiến sĩ chiếm tỉ lệ rất nhỏ (1,8%).
Các giảng viên được phỏng vấn tập trung nhiều ở trường đại học Lao động – Xã hội (38,3%); trường đại học Cơng nghiệp thành phố Hồ Chí Minh (12,8%); trường đại học Ngoại thương thành phố Hồ Chí Minh (11,5%); trường đại học dân lập Kỹ thuật – Cơng nghệ (11,5%); phần cịn lại phân bố ở các trường đại học khác (26%).
4.2. Kiểm định và đánh giá thang đo 4.2.1 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha 4.2.1 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
4.2.1.1. Thang đo gắn kết cảm xúc với tổ chức
Bảng 4.2: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết cảm xúc với tổ chức.
Gắn kết cảm xúc với tổ chức, Cronbach’s Alpha = ,879
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến CXTC1 ,712 ,853 CXTC2 ,572 ,877 CXTC3 ,748 ,848 CXTC4 ,723 ,852 CXTC5 ,628 ,868 CXTC6 ,739 ,849
Gắn kết cảm xúc với tổ chức có Cronbach’s Alpha là 0,879. Vậy thang đo này có độ tin cậy ở mức tốt. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,3. Trong đó biến nhỏ nhất là CXTC2 có hệ số là 0,572; cao nhất là biến CXTC6 có hệ số là 0,739. Do đó, các biến đo lường này đều đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha đều nhỏ hơn 0,879 khi loại biến một trong số các biến ra khỏi thang đo. Vì vậy, các biến đo lường thành phần gắn kết cảm xúc với tổ chức đều được sử dụng trong phân tố nhân tố EFA.
4.2.1.2. Thang đo gắn kết chuẩn mực với tổ chức
Bảng 4.3: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết chuẩn mực với tổ chức.
Gắn kết chuẩn mực với tổ chức, Cronbach Alpha = ,798
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến CMTC7 ,584 ,758 CMTC8 ,607 ,750 CMTC9 ,708 ,723 CMTC10 ,461 ,797 CMTC11 ,559 ,766
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Gắn kết chuẩn mực với tổ chức có Cronbach’s Alpha là 0,798. Vậy thang đo này có độ tin cậy tốt. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,3. Trong đó, biến CMTC10 có hệ số nhỏ nhất là 0,461; biến CMTC9 có hệ số cao nhất là 0,708. Do đó, các biến đo lường này đều đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại một trong số các biến trong thang đo này đều nhỏ hơn 0,798. Vì vậy, các biến đo lường gắn kết chuẩn mực với tổ chức đều được sử dụng trong phân tích EFA.
4.2.1.3. Thang đo gắn kết bắt buộc với tổ chức
Bảng 4.4: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết bắt buộc với tổ chức.
Gắn kết bắt buộc với tổ chức, Cronbach Alpha = ,786
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến
BBTC12 ,519 ,770
BBTC13 ,634 ,712
BBTC14 ,655 ,701
BBTC15 ,570 ,746
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Gắn kết bắt buộc với tổ chức có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,786. Vậy thang đo này có độ tin cậy tốt. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,3. Trong đó, biến BBTC12 có hệ số nhỏ nhất là 0,519; biến BBTC14 có hệ số cao nhất là 0,655. Do đó, các biến này đều đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Appha khi loại một trong số các biến trong thang đo đều nhỏ hơn 0,786.
Vì vậy, các biến đo lường thành phần gắn kết bắt buộc với tổ chức đều được sử dụng trong phân tích EFA.
4.2.1.4. Thang đo gắn kết cảm xúc với nghề nghiệp
Bảng 4.5: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết cảm xúc với nghề nghiệp.
Gắn kết cảm xúc với nghề nghiệp, Cronbach Alpha = ,923
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến
CXNN16 ,755 ,923
CXNN17 ,823 ,900
CXNN18 ,871 ,883
CXNN19 ,842 ,893
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Gắn kết cảm xúc với nghề nghiệp có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,923. Vậy thang đo này có độ tin cậy tốt. Các hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,3. Trong đó, biến CXNN16 có hệ số nhỏ nhất là 0,755; biến CXNN18 có hệ số
lớn nhất là 0,871. Do đó, các biến này đều đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại một trong các biến biến đo lường trên đều nhỏ hơn hoặc bằng 0,923.
Vì vậy, các biến đo lường thành phần gắn kết cảm xúc với nghề nghiệp đều được sử dụng trong phân tích EFA.
4.2.1.5. Thang đo gắn kết chuẩn mực với nghề nghiệp
Bảng 4.6: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết chuẩn mực với nghề nghiệp.
Gắn kết chuẩn mực với nghề nghiệp, Cronbach’s Alpha = ,856
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach Alpha nếu loại bỏ biến CMNN20 ,566 ,852 CMNN21 ,694 ,820 CMNN22 ,649 ,832 CMNN23 ,723 ,812 CMNN24 ,721 ,812
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu
Gắn kết chuẩn mực với nghề nghiệp có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,856. Vậy thang đo này có độ tin cậy tốt. Các hệ số tương quan với biến tổng đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,3. Trong đó, biến CMNN20 có hệ số nhỏ nhất là 0,566; biến CMNN23 có hệ số lớn nhất là 0,723. Do đó, các biến này đều đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha khi loại một trong các biến đo lường trên đều nhỏ hơn 0,856.
Vì vậy, các biến đo lường thành phần gắn kết chuẩn mực với nghề nghiệp đều được sử dụng để phân tích EFA.
4.2.1.6 Thang đo gắn kết bắt buộc với nghề nghiệp
Bảng 4.7: Phân tích Cronbach’s Alpha của biến gắn kết bắt buộc với nghề nghiệp.
Gắn kết bắt buộc với nghề nghiệp, Cronbach Alpha = ,811