Thang đo KMO Eigenvalues Biến không đạt yêu cầu
(%) 1. HT 0,783 2,534 63,36 Đạt 2. DM 0,786 2,581 64,23 P/sai trích C.8 = 0,454 < 0,5 3. CT 0,614 2,145 53,62 P/sai trích C.9; C.10; C.12 < 0,5 4. HS 0,671 2,245 56,13 P/sai trích C.13 = 0,216 < 0,5 5. ON 0,800 2,684 67,09 Đạt 6. LI 0,805 2,830 70,74 Đạt 7. TN 0,733 2,236 55,91 P/sai trích C.25 = 0,36 < 0,5 8. DLBT 0,798 2,719 67,97 Đạt 9. DLBN 0,771 2,493 62,32 Đạt 10. NT 0,729 2,6; 1,12 62,00 C.38 trích thêm nhân tố 11. CDCT 0,738 2,448 48,96 P/sai trích C.44, C.47 < 0,5
Nguồn: “Tổng hợp từ kết quả phân tích của tác giả”
Từ kết quả phân tích nghiên cứu sơ bộ có thể nhận thấy: mặc dù xuất hiện một số dấu hiệu chưa đạt yêu cầu về các tiêu chuẩn kỹ thuật; tuy nhiên, những vi phạm này chưa quá nghiêm trọng, có thể do mẫu phân tích nhỏ nên dẫn đến việc xuất hiện các vấn đề trên. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu sơ bộ, Bảng khảo sát hoàn thiện được sử dụng để thực hiện nghiên cứu chính thức, trong đó tiến hành xem xét, điều chỉnh về mặt câu từ đối với các biến chưa đạt yêu cầu để câu hỏi rõ ràng và dễ hiểu hơn.
2.2.4. Thiết kế nghiên cứu chính thức2.2.4.1. Tổng thể nghiên cứu 2.2.4.1. Tổng thể nghiên cứu
Tổng thể nghiên cứu là người lao động làm việc trong các loại hình doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Đối tượng khảo sát chính của nghiên cứu là nhân viên và quản lý cấp thấp làm việc toàn thời gian trong các doanh nghiệp với điều kiện: doanh nghiệp đã thành lập trên 5 năm, có số lượng nhân viên từ 100 trở lên, nhân viên làm việc trên 3 năm. Mẫu doanh nghiệp được chọn theo phương pháp thuận tiện, nhân viên trong doanh nghiệp được chọn ngẫu nhiên để khảo sát.
2.2.4.2. Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu kiểm định giả thuyết bằng SEM, trong đó sử dụng phương pháp phân tích đa nhóm, kỹ thuật này phân chia mẫu thành các nhóm nên mẫu phân tích u cầu tương đối lớn. Một số tác giả đề xuất cỡ mẫu theo quy tắc kinh nghiệm 5/1, một biến quan sát cần tối thiểu 5 mẫu; số khác lại đề nghị tỷ lệ 10/1. Mơ hình lý thuyết có 47 biến quan sát, theo đề xuất tỷ lệ 10/1 cần 470 quan sát. Để đảm bảo mẫu cho phân tích đa nhóm số mẫu cần gấp đơi là 940 quan sát [35], [97]. Kết hợp các yêu cầu trên, nghiên cứu phát đi 1.300 phiếu và thu hồi 998 phiếu hợp lệ.
2.2.4.3. Phương pháp điều tra
Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Chương trình khảo sát cho nghiên cứu chính thức thực hiện trong khoảng thời gian từ 01/03/2018 đến 15/06/2018. Trong quá trình liên lạc với các doanh nghiệp để thực hiện khảo sát, nhiều nhà quản lý tại một số doanh nghiệp cho rằng thực hiện khảo sát online sẽ thuận tiện; trong khi một số khác lại cho rằng khảo sát bằng bản giấy sẽ nhanh hơn và dễ kiểm sốt trong q trình phát và thu hồi phiếu. Sau quá trình cân nhắc, cả hai phương án đều được chọn nhằm tối đa hóa số lượng mẫu khảo sát được.
2.2.4.4. Mẫu khảo sát
Mẫu khảo sát gồm có 24 doanh nghiệp, trong đó: 6 doanh nghiệp khảo sát online và 18 doanh nghiệp khảo sát bằng bản giấy, trình bày ở phụ lục 06. Tổng cộng số phiếu phát đi là 1.300, đối với các doanh nghiệp khảo sát online, số lượng phiếu là đề xuất của tác giả và được người nhận khảo sát chấp thuận. Số phiếu thu hồi bằng cả 2 hình thức là 1.064, trong q trình mã hóa, sàng lọc và nhập liệu đã loại bỏ 66 phiếu không đạt u cầu, cịn lại 998 mẫu đưa vào chương trình nghiên cứu chính thức.
2.2.4.5. Phương pháp phân tích dữ liệu định lượng chính thức
Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ, các thang đo sẽ được điều chỉnh lại để hoàn thiện bảng khảo sát cuối cùng và tiến hành khảo sát chính thức. Dữ liệu ở bước này sẽ được nhập liệu, sàng lọc, loại bỏ các phiếu không đạt yêu cầu để thực hiện nghiên cứu định lượng chính thức. Giai đoạn phân tích dữ liệu chính thức có thể phân thành một số bước như sau:
- Bước a: Kiểm định lại độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach’s alpha, phân
tích nhân tố khám phá (EFA). Trong bước phân tích sơ bộ, cỡ mẫu nhỏ nên khơng phù hợp để kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của toàn bộ các thang đo. EFA được xem là bước tiền phân tích của phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM) nên cần thiết phải thực hiện ở bước này.
- Bước b: Tiến hành phân tích nhân tố khẳng định. Đặc điểm cơ bản của CFA liên quan
đến nội dung lý thuyết, nền tảng của các nghiên cứu. CFA được xem là công cụ phù hợp để kiểm định độ phù hợp về mặt cấu trúc của các thang đo trong mơ hình lý thuyết. CFA sẽ kiểm định các nội dung: (i) Độ tin cậy tổng hợp (composite reliability); (ii) Tính đơn hướng (unidimensionality); (iii) Tổng phương sai trích (variance extracted); (iv) Giá trị hội tụ (convergent validity); (v) Giá trị phân biệt (discriminant validity) [19].
1 - 2
2
p
: Hệ số độ tin cậy tổng hợp của thang đo.
: Trọng số hồi quy của biến thứ i.
: Số biến quan sát.
: Hệ số hồi quy chuẩn hóa bình phương thứ i của nhân tố tương ứng.
: Phương sai sai số đo lường của biến i tương ứng [19].
Theo Hair và đtg (1998) khi độ tin cậy tổng hợp > 0,6 thì thang đo được chấp nhận. Một số các chỉ số được sử dụng để đo lường độ phù hợp tổng quát:
- Chi-Square (χ2): So sánh giá trị χ2 trong mơ hình với giá trị χ2 tra bảng theo bậc tự do (df).
- Goodness-of-fit (GFI): Giá trị này gần đến 0,95 - mơ hình phù hợp cao.
- Tucker-Lewis Index (TLI): Giá trị này gần đến 0,95 - mơ hình phù hợp cao. Trong đó: (∑ =1 )2 (∑ =1 )2+ ∑1(1− 2)
- Bước c: Kiểm định các giả thuyết trong mơ hình lý thuyết nghiên cứu bằng SEM.
2.2.4.6. Phân tích nhân tố khẳng địnha. Tính đơn hướng a. Tính đơn hướng
Tính đơn hướng (Unidimensionality) đã được công nhận là một trong những giả định cơ bản và quan trọng nhất của lý thuyết đo lường. Kiểm định tính đơn hướng của các thang đo là bước quan trọng trước khi kiểm định độ tin cậy bởi độ tin cậy chỉ là giả định tính đơn hướng đã tồn tại chứ không đảm bảo các thang đo đã đáp ứng tiêu chuẩn này. Đơn hướng là khái niệm biểu đạt các biến quan sát trong thang đo chỉ giải thích cho một nhân tố. Trong CFA, độ phù hợp tổng quát của mơ hình với dữ liệu là điều kiện cần thiết để xác định một tập các biến đạt tính đơn hướng hay khơng [97]. Một số các chỉ số được sử dụng để đánh giá độ phù hợp tổng quát của mơ hình
CFA và SEM:
b. Độ tin cậy tổng hợp
Theo nhiều nhà nghiên cứu, kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s
alpha khơng đảm bảo độ chính xác, khung CFA sẽ tốt hơn khi kiểm định độ tin cậy
tổng hợp [152]. CFA thực hiện tính tốn độ tin cậy tổng hợp theo cơng thức: =
-Comparative Fit Index (CFI): Giá trị này gần đến 0,95 - mơ hình phù hợp cao.
- Root-mean-square Error of Approximation (RMSEA): Giá trị này ≤ 0,08 cho thấy
mơ hình phù hợp [19], [97].
Các chỉ số: GFI, TLI, CFI chọn điểm cắt 0,9; một số phân tích có tính đặc thù như phân tích đa nhóm (do đặc tính phân nhóm nên số mẫu trong từng nhóm nhỏ) sẽ xem xét như trường hợp ngoại lệ để sử dụng kết quả phân tích cho suy luận. Chỉ số Chi-Square có độ lớn biến thiên theo mẫu, mẫu lớn thường dẫn đến chỉ số này lớn nên trong nghiên cứu chỉ phân tích chỉ số này khi cần thiết, trong nhiều mơ hình sẽ khơng phân tích chỉ số này. Chỉ số Chi-Square /df (điều chỉnh theo bậc tự do) được sử dụng thay thế, Chi-Square /df < 3 có thể được chấp nhận, cho biết mơ hình phù hợp với dữ liệu.
c. Phương sai trích của thang đo
Fornell & Larcker (1981) đề xuất cách tính tốn tổng phương sai trích theo khung phân tích CFA, cơng thức như sau:
∑ 2 = =1 ∑ 2 +∑ (1− 2) =1 1 Trong đó: : Tổng phương sai trích. p : Số biến quan sát.
2 : Hệ số hồi quy chuẩn hóa bình phương thứ i của nhân tố tương ứng. 1 - 2 : Phương sai sai số đo lường của biến i tương ứng [19].
d. Giá trị hội tụ
Giá trị hội tụ (convergent validity) được sử dụng để chỉ ra các bằng chứng cho thấy các chỉ báo trong cùng một thang đo của cấu trúc lý thuyết có mối quan hệ mạnh với nhau. Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các chỉ số đo lường phù hợp tổng quát đạt yêu cầu, các hệ số tải nhân tố chuẩn hóa của các thang đo trong cùng khái niệm đều > 0,5 thì thang đo đạt giá trị hội tụ [35], [97].
e. Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt (discriminant validity) được sử dụng để cho thấy các khái niệm khác nhau trong một cấu trúc lý thuyết là khơng có mối quan hệ mạnh. Theo Bryman & Cramer, (1994) các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình lý thuyết đạt giá trị phân biệt khi : Mơ hình đạt được độ phù hợp tổng quát; hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 một cách có ý nghĩa.
2.2.4.7. Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính
Mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) là một phương pháp thống kê sử dụng các loại mơ hình khác nhau để mơ tả mối quan hệ giữa các biến quan sát tiềm ẩn với mục tiêu cơ bản nhằm cung cấp kiểm định định lượng cho mơ hình lý thuyết. Mơ hình SEM cho phép mơ hình hóa và kiểm định đồng thời các hiện tượng phức tạp, vì vậy trở thành một phương pháp phù hợp cho việc khẳng định (hoặc khơng khẳng định) một mơ hình lý thuyết trên quan điểm định lượng [19].
Các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình lý thuyết đều là các biến tiềm ẩn nên việc chọn lựa mơ hình cấu trúc tuyến tính làm cơng cụ kiểm định các giả thuyết nghiên cứu là hợp lý. Một số ưu điểm của mơ hình SEM: SEM sử dụng phương pháp ước lượng thơng tin đầy đủ, phân tích đồng thời biến tiềm ẩn, biến quan sát và sai số đo lường trong cùng một mơ hình. Chức năng tương tác được kèm vào trong mơ hình SEM nên có thể kiểm định các ảnh hưởng chính lẫn ảnh hưởng tương tác giữa các biến số. Phương pháp hàm hợp lý cực đại (Maximum Likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong mơ hình nghiên cứu nếu dữ liệu có phân phối chuẩn. Phương pháp Boostrapping được sử dụng để kiểm định độ ổn định của các tham số trong mơ hình. Phần mềm thống kê SPSS 20.0 và AMOS 20.0 được sử dụng để hỗ trợ q trình phân tích.
Tóm tắt chương 2
Phần đầu chương 2 giới thiệu khái quát địa bàn nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu được trình bày chi tiết ở chương này. Khung phân tích phát thảo các bước tiến hành nghiên cứu. Nghiên cứu sơ bộ tập trung vào việc hoàn thiện đo lường các khái niệm nghiên cứu, xây dựng bảng khảo sát, khảo sát và phân tích dữ liệu sơ bộ. Trên cơ sở nghiên cứu sơ bộ, hồn thiện bảng khảo sát chính thức. Chương này trình bày cụ thể các phương pháp phân tích để đánh giá độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach’s Apha, kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá, kiểm định độ tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích, độ phù hợp tổng quát của các thang đo trong mơ hình lý thuyết bằng phân tích nhân tố khẳng định, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mơ hình cấu trúc tuyến tính.
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ ẢNH HƯỞNG CỦA VĂN HÓA DOANH NGHIỆP ĐỐI VỚI ĐỘNG LỰC LÀM VIỆC CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG TRONG CÁC DOANH
NGHIỆP Ở THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
Chương 1 đã trình bày cơ cở lý thuyết, đề xuất khung lý thuyết và mơ hình nghiên cứu. Chương 2, thiết kế thang đo lường các khái niệm, trên cơ sở đó tiến hành nghiên cứu sơ bộ để đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ của các thang đo. Chương 3 tập trung các nội dung: thiết kế nghiên cứu chính thức, kiểm định độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt bằng EFA và CFA, kết quả phân tích bằng CFA sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết trong mơ hình lý thuyết bằng mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
3.1. Sàng lọc dữ liệu
Trước khi thực hiện các phân tích, dữ liệu cần được sàng lọc nhằm phát hiện các vấn đề tiềm ẩn. Sàng lọc dữ liệu được thực hiện với một số nội dung: xử lý các giá trị khuyết thiếu, phát hiện các giá trị ngoại lai, kiểm định phân phối chuẩn đa biến.
Xử lý giá trị khuyết thiếu: Trong q trình nhập liệu, các phiếu trả lời có tỷ lệ khuyết thiếu trên 5% đều loại bỏ. Kết quả khảo sát dữ liệu cho thấy một số điểm dữ liệu thiếu do người trả lời bỏ qua và có tính ngẫu nhiên. Số lượng điểm dữ liệu khuyết thiếu ít và khả năng ảnh hưởng đến kết quả suy luận tương đối nhỏ. Tuy nhiên, phương pháp phân tích CFA và SEM sử dụng dữ liệu thô yêu cầu dữ liệu khơng được khuyết thiếu. Do đó, bộ phận khuyết thiếu được thay thế bằng phương pháp trung bình, sử dụng thủ tục Replace Missing Values trong phần mềm SPSS 20.0. Đối với vấn đề giá trị ngoại lai, các thang đo sử dụng thang Likert 5 mức độ nên giá trị ngoại lai không đặt ra, một số trường hợp nhập liệu sai đã được phát hiện và xử lý riêng. Kiểm định phân phối chuẩn đa biến được thực hiện ở phần phân tích mơ hình CFA tới hạn.
3.2. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
3.2.1. Mô tả chung về mẫu nghiên cứu
Đặc điểm mẫu được trình bày ở Bảng 3.1 và phụ lục (PL-07-01a). Trong mẫu nghiên cứu, nữ chiếm 59,0%, nam chiếm 41,0%. Thời gian làm việc dưới 6 năm chiếm tỷ trong cao nhất (51,8%), số làm việc trên 10 năm chiếm chưa đến 10%. Đối với vị trí cơng việc, đa số là nhân viên (90,1%) phần cịn lại là các vị trí quản lý. Số lượng làm việc trong các doanh nghiệp có quy mơ trên 1.000 người chiếm 65,6%, hai nhóm cịn lại chiếm tỷ lệ tương đương nhau.