Nhóm nhân tố Biến quan sát Hệsố tương quan– biến tổng Hệsố Cronbach’s alpha khi xóa biến Thu nhập Cronbach’s alpha = .704
TN1 Lương phù hợp với năng lực và đóng góp .638 .570
TN2 Có thểsống với thu nhập .550 .617
TN3 Phụcấp hợp lý .532 .625
TN4 Thưởng xứng đáng với hiệu quảlàm việc .530 .624 TN5 Anh/Chị có thường được tăng lương .068 .782 Lãnh
đạo
Cronbach’s alpha = .780
LD1 Lãnhđạo quan tâm đến cápdưới .601 .717
LD2 Lãnhđạo đối cơng bằng .615 .711
LD3 Lãnhđạo có năng lực, tầm nhìn và khả năng điều hành tốt
.550 .745
đức đểcấp dưới noi theo Cơ hội đào tạo và thăng tiến Cronbach’s alpha =.850
DT1 Được đào tạo đầy đủcác kỹ năng chuyên môn
.571 .844
DT2 Được tạo điều kiện học tập nâng cao
chuyên môn
.603 .834
DT3 Cơ hội phát triển cá nhân .784 .785
DT4 Cơ hội thăng tiến cho người có năng lực .595 .837 DT5 Chính sách đào tạo vàthăng tiến công
bằng
.764 .791
Đồng
nghiệp
Cronbach’s Alpha = .803
DN1 Đồng nghiệp đáng tin cậy .639 .743
DN2 Đồng nghiệp thân thiện .685 .719
DN3 Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ lẫn nhau .595 .764 DN4 Đồng nghiệp phối hợp tốt khi làm việc .554 .783
Điều
kiện làm viêc
Cronbach’s Alpha=.680
MT1 Anh/Chị không lo lắng vềviệc mất việc làm
.061 .784
MT2 Thời gian làm việc hợp lý .604 .543 MT3 Anh/Chị làm việc trong môi trường đầy
đủtiện nghi hỗtrợcho công việc
.593 .558
MT4 Anh/Chị làm việctrong điều kiện an tồn .571 .560 MT5 Áp lực cơng việc không quá cao .477 .609
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS)
2.2.2.1. Kiểm định thang đo “thu nhập”
Nhân tố “thu nhập” được đo lường bằng 5 biến quan sát từ TN1 đến TN5, kết quả kiểm định sựtin cậythang đo bằng SPSS 2.0 cho thấy hệsố Cronbach’s alpha là
0.704>0.6, hệsố tương quan biến tổng của biến quan sát TN5 là 0.068<0.3. Vì vậy để
tăng tính tin cậy của thang đo ta loại biến TN5 ra khỏi thang đo nhân tố “thu nhập” đồng thời khi loại biến TN5 hệsố Cronbach’s alpha cũng được cải thiện tăng lên
0.782>0.704. Do đó để đảm bảo tin cậy thang đo “thu nhập” được đo lường bằng 4
biến quan sát từ TN1 đến TN4.
2.2.2.2. Kiểm định thang đo “lãnhđạo”
Nhân tố “lãnh đạo” trong mơ hình nghiên cứu được đo lường bằng 4 biến quan sát từ LD1 đến LD4, kết quảkiểm định độtin cậy của thang đo bằng SPSS 2.0 cho thấy hệsố Cronbach’s Alpha bằng 0.780>0.6, các hệsố tương quan biến tổng của các biến
quan sát đều lớn hơn 0.3. Việc tiến hành loại biến không làm tăng hệsố Cronbach’s Alpha lên nữa. Vì vậy ta có thểkết luận thang đo nhân tố “công việc” là đáng tin cậy
khi đo lường bằng 4 biến quan sát từ LD1 đến LD4.
2.2.2.3. Kiểm định thang đo “cơ hội đào tạo và thăng tiến”
Nhân tố “cơ hội đào tạo và thăng tiến” được đo lường bằng 4 biến DT1 đến DT4, kết quảkiểm định sựtin cậy của thang đo bằng SPSS 2.0 cho thấy hệsố Cronbach’s Alpha bằng 0.850>0.6, hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Việc tiến hành loại biến khơng làm tăng hệsố Cronbach’sAlpha lên nữa. Vì vậy ta có thểkết luận thang đo nhân tố “cơ hội đào tạo và thăng tiến” là đáng tin cậy khi đo
lường bằng 4 biến quan sát từ DT1 đến DT4.
2.2.2.4 Kiểm định thang đo “đồng nghiệp”
Nhân tố “đồng nghiệp” được đo lường bằng 4 biến DN1 đến DN4, kết quảkiểm
định sựtin cậy của thang đo bằng SPSS 2.0 cho thấy hệsố Cronbach’s Alpha bằng 0.803>0.6, hệsố tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Việc tiến hành loại biến khơng làm tăng hệsố Cronbach’s Alpha lên nữa. Vì vậy ta có thểkết luận
thang đo nhân tố “đồng nghiệp” là đáng tin cậy khi đo lường bằng 4 biến quan sát từ DN1 đến DN4.
2.2.2.5. Kiểm định thang đo “điều kiện làm việc”
Nhân tố “điều kiện làm việc” được đo lường bằng 5 biến quan sát từ MT1 đến MT5, kết quảkiểm định sựtin cậy thang đo bằng SPSS 2.0 cho thấy hệsố Cronbach’s alpha là 0.680>0.6, hệsố tương quan biến tổng của biến quan sát MT1 là 0.061<0.3. Vì vậy để tăng tính tin cậy của thang đo ta loại biến MT1 ra khỏi thang đo nhân tố “thu nhập” đồng thời khi loại biến MT1 hệsố Cronbach’s alpha cũng được cải thiện tăng
lên 0.784>0.680. Do đó để đảm bảo tin cậy thang đo “thu nhập” được đo lường bằng 4
2.2.2.6. Kiểm định thang đo của biến phụthuộc
Biến phụthuộc “sự hài lòng” được đo lường bằng ba biến quan sát HL1 đến HL3, Kết quả kiểm định sự tin cậy của thang đo bằng SPSS 2.0 kết quả cho thấy hệ số
Cronbach’s Alpha bằng 0.809 > 0.6, các hệsố tương quan biến tổng của các biến quan
đều lớn hơn 0.3. Việc tiến hành loại biến không làmtăng hệ số Cronbach’s Alpha lên nữa. Vì vậy ta có thểkết luận thang đo “sự hài lòng” là đáng tin cậy khi đo lường bằng 3 biến quan sát từ HL1 đến HL3.
Bảng 7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo đối với biến phụ thuộc Nhóm nhân tố Biến quan sát Hệsố tương quan– biến tổng Cronbach’s alpha khi xóa biến Sựhài lòng Cronbach’s Alpha=.809
HL1 Anh/chịcảm thấy hài lòng khi làm việcở đây
.672 .725
HL2 Anh/chịmong muốn gắn bó lâu dài cùng khách sạn
.654 .744
HL3 Anh/chịtựtin khi giới thiệu vềkhách sạn .649 .747
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) Tóm tắt kết quảkiểm định sựtin cậy của các thang đo
Để thuận tiện cho việc theo dõi ta tóm tắt kết quả kiểm định sự tin cậy của các
Bảng 8: Tóm tắt kết quảkiểm định sựtin cậy của các thang đo
STT Nhân tốhoặc biến phụthuộc Hệsố Cronbach’s Alpha
Sốbiến quan sát
1 Thu nhập 0.704 4
2 Lãnhđạo 0.780 4
3 Cơ hội đào tạo và thăng tiến 0.850 5
4 Đồng nghiệp 0.803 4
5 Điều kiện làm việc 0.680 4
6 Sựhài lòng 0.809 3
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) Kết luận: Vậy sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha, có 2 biến bị loại ra khỏi mơ hình là “Anh/chị thường xun được tăng lương
(TN5) và “Anh/chịkhông lo lắng về việc mất việc làm” (MT1), các biến còn lại được giữ lại để tiến hành các phân tích và kiểm định tiếp theo để làm rõ hơn nội dung nghiên cứu.
2.2.3. Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát với nhau thành một tập hợp các biến (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chưa đựng hầu hết các thông tin của tập biến ban đầu (Hair, 1988). Các biến trong cùng một nhân tố sẽ được tính giá trị trung bình đại diệ cho nhân tố đó để thực hiện những phân tích khác như phân tích
tương quan, hồi quy, Anova, ete…
Khi phân tích nhân tốkhám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trịsốcủa KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tốlà thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tốcó khả
năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có sig<0.05, chúng ta từ chối giả thuyết H0(ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau. Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5. Nếu biến quan sát có hệsốtải < 0.5 sẽbịloại.
2.2.3.1. Phân tích khám phá nhân tố đối với biến độc lập
Bảng 9: Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập
KMO và kiểm định Bartllett
HệsốKMO 0.715
Kiểm định Bartllett Approx. Chi-Square 1229.274
Df 210
Sig. .000
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) HệsốKMO = 0.715 thỏa điều kiện (>0.5) nên dữ liêu đảm bảo đủmẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA. Bartllett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 10: Tổng phương sai trích và trịsốEigenvalue của các biến độc lập
Compon ent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varianc e Cumulat ive % Total % of Varianc e Cumulati ve % Total % of Varianc e Cumulat ive % 1 3.895 18.550 18.550 3.895 18.550 18.550 3.226 15.361 15.361 2 2.852 13.582 32.132 2.852 13.582 32.132 2.581 12.290 27.652 3 2.434 11.592 43.724 2.434 11.592 43.724 2.497 11.889 39.540 4 2.177 10.367 54.092 2.177 10.367 54.092 2.483 11.825 51.365 5 1.906 9.074 63.166 1.906 9.074 63.166 2.478 11.801 63.166 6 .921 4.386 67.552 7 .750 3.571 71.123 8 .697 3.321 74.445 9 .624 2.969 77.414 10 .593 2.822 80.236 11 .578 2.751 82.987 12 .533 2.536 85.523 13 .478 2.277 87.800 14 .467 2.222 90.022 15 .432 2.056 92.078 16 .394 1.875 93.953 17 .365 1.740 95.693 18 .346 1.647 97.340 19 .296 1.408 98.748
20 .218 1.039 99.787
21 .045 .213 100.000
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) Ta thấy tổng phương sai trích tại các giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, kết quả rút
trích được 5 nhân tố mới từ 21 biến quan sát ban đầu và tổng phương sai trích là 63.166% (lớn hơn 50%) cho biết 5 nhân tố này là phù hợp và giải thích được 63.166% biến thiên của dữliệu.
Sau lần thứ nhất thực hiện phân tích nhân tố, trong 21 biến quan sát thì khơng có biến nào bị loại ra khỏi mơ hình và có bảng kết quả phân tích nhân tốcuối cùng như sau:
Bảng 11: Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 DT3 .888 DT5 .877 DT2 .732 DT4 .730 DT1 .697 DN2 .822 DN1 .810 DN3 .775 DN4 .717 MT2 .811 MT3 .806 MT4 .797
MT5 .683 TN1 .801 TN3 .760 TN4 .760 TN2 .757 LD1 .791 LD2 .779 LD4 .746 LD3 .738
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS)
2.2.3.2. Phân tích khám phá nhân tốbiến phụthuộc “Sự hài lịng” Bảng 12: Kiểm định KMO và Bartlett đối với biến phụthuộc
KMO và kiểm định Bartllett
HệsốKMO 0.733
Kiểm định Bartllett Approx. Chi-Square 136.188
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) HệsốKMO = 0.773 thỏa mãnđiều kiện (lớn hơn 0.5) nên dữliệu phù hợp phân tích nhân tố EFA. Bartllett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 13: Tổng phương sai trích và trịsốEigenvalue của biến phụthuộc
Compone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.173 72.449 72.449 2.173 72.449 72.449 2 .431 14.372 86.820 3 .395 13.180 100.000
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.173, phân tích đã trút tríchđược 1 nhân tốtừ 3 biến quan sát với phương sai trích là 72.449 (>50%) đạt yêu cầu.
Bảng 14: Kết quảphân tích nhân tốcho biến phụthuộc
Biến quan sát Nhân tố
1
HL1 .860
HL2 .848
HL3 .846
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Như vậy thang đo “sự hài lòng” là thang đo đơn hướng chỉ hình thành một nhân tốduy nhất.
2.2.3.3. Đặt tên và hiệu chỉnh mơ hình
Đặt tên
Dựa tên kết quảcủa bảng ma trận xoay nhân tốtại Bảng 11, kết quả có tổng cộng 5 nhân tố được tút trích từ21 biến quan sát, 21 biến quan sát này được nhóm lại thành 5 nhân tố như sau:
Nhân tốthứnhất bao gồm 5 biến quan sát: - Cơ hội phát triển cá nhân (DT3)
- Chính sách đào tạo và thăng tiến cơng bằng (DT5)
- Được tạo điều kiện học tập nâng cao chuyên mơn (DT2)
- Cơ hội thăng tiến cho người có năng lực (DT4)
- Được đào tạo đầy đủcác kỹ năng chuyên môn (DT1) Đặt tên nhân tốnày là DTTT
Nhân tốthứ2 bao gồm 4 biến quan sát: - Đồng nghiệp thân thiện (DN2)
- Đồng nghiệp đáng tin cậy (DN1)
- Đồng nghiệp sẵnsàng giúp đỡ lẫn nhau (DN3) - Đồng nghiệp phối hợp tốt khi làm việc (DN4)
Đặt tên nhân tốnày là DN
Nhân tốthứ3 bao gồm 4 biến quan sát: - Thời gian làm việc hợp lý (MT2)
- Anh/Chịlàm việc trong điều kiện an toàn (MT3) - Anh/Chịlàm việc trong điều kiện an tồn (MT4) - Áp lực cơng việc không quá cao (MT5)
Đặt tên nhân tốnày là DKLV
Nhân tốthứ4 bao gồm 4 biến quan sát:
- Lương phù hợp với năng lực đóng góp (TN1)
- Phụcấp hợp lý (TN3)
- Thưởng xứng đáng với hiệu quảlàm việc (TN4) - Có thểsống với thu nhập (TN2)
Đặt tên cho nhân tốnày là thu nhập Nhân tốthứ5 bao gồm 4 biến quan sát: - Lãnhđạo quan tâm đến cấp dưới (LD1)
- Lãnhđạo đối xửcông bằng (LD2)
- Lãnhđạo thểhiện các chuẩn mực đạo đức để cấp dưới noi theo (LD4) - Lãnhđạo có năng lực, tầm nhìn và khả năng điều hành tốt (LD3)
Đặt tên nhân tốnày là LD
Biến phụthuộc gồm 3 biến quan sát:
- Anh/Chị mong muốn gắn ó lâu dài cùng khách sạn - Anh/Chịtựtin khi giới thiệu vềkhách sạn
Đặt tên biến phụthuộc này là HL Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu
Sau khi phân tích nhân tố, mơ hình mới vẫn giữnguyên 5 nhân tố ban đầu là: cơ hội đào tạo và thăng tiến, đồng nghiệp, điều kiện làm việc, thu nhập và lãnhđạo với 21
biến quan sát. Mơ hình nghiên cứu như sau:
Sơ đồ3: mơ hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh
Mơ hình nghiên cứu mới được hiệu chỉnh như sau:
HL = β0 + β1 * DTTT + β2* DN + β3*DKLV + β4*TN + β5*LD + ε
Các giảthuyết như sau:
H1: Cơ hội đào tạo và thăng tiến tốt sẽlàm nhân viên hài lòng với khách sạn hơn
H2: Đồng nghiệp tốt sẽlàm nhân viên hài lòng với khách sạn hơn
H3: Điều kiện là việc tốt sẽlàm cho nhân viên hài lòng với khách sạnhơn
H4: Thu nhập cao sẽlàm cho nhân viên hài lòng với khách sạn hơn H5: Lãnhđạo tốt sẽlàm cho nhân viên hài lòng với khách sạn hơn
Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Đồng nghiệp
Điều kiện làm việc
Thu nhập
Lãnh đạo
Sự hài lòng của nhân viên
2.2.4 Phân tích hồi quy đo lường mức độ
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội của các biến độc lập DTTT, DN, DKLV, TN và LD theo biến phụthuộc HL. Kết quả ước lượng với SPSS bằng phương pháp tổng bình phương nhỏnhất. Kết quả thu được như sau:
Bảng 15: Kết quảphân tích hồi quy
Model Hệsốkhơng chuẩn hóa Sig. Thống kê cộng tuyến
B Std. Error Tolerance VIF
(Constant) .663 .368 .074 DTTT .167 .058 .005 .964 1.037 DN .280 .054 .000 .928 1.078 DKLV .078 .056 .164 .990 1.010 TN .041 .052 .432 .957 1.045 LD .226 .055 .000 .911 1.098
(Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS) Kết quảphân tích các hệsốhồi quy trong mơ hình chi thấy có 3 thành phần cơ hội
đào tạo và thăng tiến, đồng nghiệp và lãnh đạo có mức ý nghĩa Sig 0.05 nên sẽ được
giữ lại mơ hình, cịn hai thành phần điều kiện làm việc (DKLV) và thu nhập (TN) bị loại ra khỏi mô hình do giá trịSig. > 0.05. Do các hệsốhồi quy đều mang dấu dương,
trong đó biến DN (đồng nghiệp) có hệ số góc lớn nhất, chứng tỏ nó có tác động lớn nhất đến Sựhài lòng của nhân viên.
Vậy ta có thểbiểu diễn mơ hình hồi quy thơng quaphương trình sau: HL= 0.663 + 0.167*DT + 0.280*DN + 0.226*LD + ε
Sựhài lòng= 0.663 + 0.167*cơ hội đào tạo và thăng tiến + 0.280*đồng nghiệp +