CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 PHƢƠNG PHÁP THU THẬP THÔNG TIN
3.3.1 Thu thập thông tin thứ cấp
Dữ liệu thứ cập đƣợc thu thập thông qua các bài nghiên cứu, tạp chí, các bài nghiên cứu khoa học,…của các tác giả đã đƣợc công bố.
3.3.2 Thu thập thông tin sơ cấp
3.3.2.1 Cách thức tiến hành
Thông tin sơ cấp đƣợc thu thập thông qua việc điều tra khảo sát thông qua bảng câu hỏi theo trình tự các bƣớc:
Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp
Nghiên cứu sơ bộ (định tính): - Thảo luận nhóm - Phỏng vấn thử Thang đo chính thức Điều chỉnh Nghiên cứu chính thức (định lƣợng): N (Cỡ mẫu) = 167 Cronbach‟s Alpha Phân tích nhân tố (EFA)
Thang đo hồn chỉnh
Phân tích hồi quy, ANOVA
Viết báo cáo nghiên cứu
Loại các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng < 0,3
Kiểm tra hệ số Cronbach‟s Alpha
- Loại các biến có trọng số EFA<0,05
- Kiểm tra các yếu tố trích đƣợc - Kiểm tra phƣơng sai trích
- Phân tích tƣơng quan - Phân tích hồi quy
- Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Bƣớc 1: Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát.
Bảng câu hỏi đƣợc thiết kế dựa trên những vấn đề liên quan đến hiệu quả công tác tuyển dụng tại Cơng ty cổ phần tập đồn Merap. Sau khi tham khảo và chỉnh sửa để có đƣợc bảng câu hỏi hồn chỉnh thì bắt đầu phát bảng câu hỏi khảo sát.
Bƣớc 2: Xác định cỡ mẫu và thang đo cho việc khảo sát
Kích thƣớc mẫu trong nghiên cứu này đƣợc xác định dựa trên cơ sở tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1998) và Hair & ctg (1998), tức là để đảm bảo phân tích dữ liệu (phân tích nhân tố khám phá EFA) tốt thì cần ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát, tốt nhất trên 10 mẫu. Vậy với 28 biến quan sát nghiên cứu này cần đảm bảo kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là n = 28*5 = 140. Hiện tại Công ty cổ phần tập đồn Merap có trên 180 nhân viên. Vậy tác gỉa tiến hành khảo sát 180 mẫu để đáp ứng đƣợc cỡ mẫu cần thiết. Bƣớc 3: Tiến hành khảo sát.
Phiếu khảo sát đƣợc trực tiếp phát cho nhân viên trong Công ty trong những giờ giải lao, và đƣợc sự chấp thuận từ phía lãnh đạo Cơng ty.
Số lƣợng phiếu khảo sát phát đi 180 bản cho nhân viên của Công ty, thu về 167 bản hợp lệ (tỷ lệ 92,7%).
Bƣớc 4: Xử lý thông tin sơ cấp bằng phần mềm SPSS và tiến hành phân tích dữ liệu.
3.3.2.2 Mục tiêu khảo sát
Đánh giá mức độ đồng ý và chƣa đồng ý của nhân viên đối hoạt động tuyển dụng của công ty và đánh giá hiệu quả hoạt động tuyển dụng tại Công ty cổ phần tập đoàn Merap, điều tra tầm ảnh hƣởng của các yếu tố đối với hiệu quả công tác tuyển dụng. Thơng qua đó tìm hiểu các yếu tố tác động đến hoạt động tuyển dụng của cơng ty, từ đó đƣa ra các biện pháp phù hợp cho công ty.
3.3.2.3 Đối tượng được khảo sát điều tra
Đối tƣợng khảo sát là những nhân viên đang làm việc tại Công ty cổ phần tập đồn Merap.
3.3.3 Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Phƣơng pháp định lƣợng sử dụng nhiều công cụ đo lƣờng phân tích tần số, thống kê mơ tả, ,…nhằm phân tích và xử lý số liệu thu thập đƣợc trong quá trình điều tra. Bao gồm những nội dung cơ bản sau:
3.3.3.1 Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phƣơng pháp tổng hợp và xử lý dữ liệu để biến đổi dữ liệu thành thông tin. Thể hiện qua biểu diễn dữ liệu: dùng bảng và đồ thị và tổng hợp dữ liệu: tính các tham số mẫu nhƣ trung bình mẫu, phƣơng sai mẫu, trung vị.
Trong đề tài này phƣơng pháp thống kê mô tả đƣợc thực hiện bằng cách lập bảng tần suất để mô tả mẫu thu thập đƣợc theo các thuộc tính: Giới tính, độ tuổi, trình độ và số năm làm việc.
Trong bài báo cáo này, tác giả đã sử dụng thống kê mô tả qua tỷ lệ phần trăm và giá trị mean. Thang đo giá trị mean đƣợc xây dựng nhƣ sau:
1.0 ≤ Mean < 1.5: Rất không đồng ý 1.5 ≤ Mean < 2.5: Không đồng ý 2.5 ≤ Mean < 3.5: Bình thƣờng 3.5 ≤ Mean < 4.5: Đồng ý 4.5 ≤ Mean ≤ 5.0: Rất đồng ý
3.3.3.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach‟s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Kiểm định Cronbach‟s Alpha đƣợc sử dụng để loại bỏ biến rác trƣớc khi tiến hành phân tích nhân tố.
Theo Nunnally BernStein (1994), những biến có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Item- Total Correlation) lớn hơn 0.3 và Hệ số Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0.6 sẽ đƣợc chấp nhận và tiếp tục đi vào những phân tích sau đó.
Tác giả tiến hành phân tích sơ bộ trên 50 bản và chính thức trên 167 bản.
3.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading), hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0,5=<KMO<=1. Thêm vào đó hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.5.
Điểm dừng khi lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố.
3.3.3.4 Phân tích hồi quy
Phƣơng pháp phân tích hồi quy cho phép rút ra phƣơng trình hồi quy cuối cùng bao gồm các nhân tố tác động mạnh nhất đến hoạt động tuyển dụng.
Khi phân tích hồi quy cần đảm bảo một số nguyên tắc sau: Phƣơng pháp đƣa biến vào phân tích hồi quy là phƣơng pháp đƣa lần lƣợt các biến vào mơ hình- Stepwise; Kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình bằng cách kiểm tra hệ số Adjusted R Square; Kiểm chứng mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy với tổng thể mẫu bằng cách kiểm tra các giá trị Sig <0.05 và hệ số F trong bảng ANOVA bằng cách kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) có nằm trong đoạn (1;10) để xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến. Đánh giá mức độ tác động mạnh hay yếu của các biến lên mức độ hài lịng thơng qua các hệ số Beta ở bảng Coefficient.
3.3.3.5 Phương pháp kiểm định ANOVA
Phân tích phƣơng sai ANOVA là phƣơng pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Có 2 kỹ thuật phân tích phƣơng sai: ANOVA 1 yếu tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (2 hay nhiều biến để phân loại). Ở phần thực hành cơ bản chỉ đề cập đến phân tích phƣơng sai 1 yếu tố (One-way ANOVA).
Yêu cầu: Trong bảng Test of Homogeneity of Variances nếu Sig. <0.05 có nghĩa là khơng có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm và ngƣợc lại. Bảng ANOVA nếu Sig.<0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm trong biến định tính và ngƣợc lại.
3.3.3.6 Phương pháp kiểm định trung bình T-Test
Kiểm định về sự khác biệt giá trị trung bình (mean) giữa hai nhóm của một biến định tính và một biến định lƣợng nghĩa là khi ta cần so sánh giá trị trung bình về 1 chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa 2 đối tƣợng ta quan tâm.
Yêu cầu: Sig. của bảng “Levene‟s Test for Equality of Variances” nếu nhỏ hơn 0.05 ta kết luận phƣơng sai của 2 nhóm cần kiểm định khơng bằng nhau. Tiếp tục xem xét giá trị Sig. của bảng “T-Test for Equality of Mean cột Equal variances not assumed” và ngƣợc lại với Sig. của bảng Levene‟s Test for Equality of Variances nếu lớn hơn 0.05. Cả 2 trƣờng hợp nếu giá trị của bảng thứ 2 này lớn hơn 0.05 chứng tỏ có
khơng sự khác biệt về trung bình giữa 2 nhóm, nếu nhỏ hơn 0.05 có sự khác biệt về trung bình giữa 2 nhóm.