CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.2.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng
1.2.3.1. Thiết kế công cụ thu thập thông tin (Phiếu khảo sát)
Phiếu điều tra có tổng cộng 4 trang và được in trên 2 tờ giấy A4. Phần chính của bảng câu hỏi (Phụ lục 1) sử dụng thang đo Likert 5 điểm. Nhân viên được yêu cầu đánh giá tầm quan trọng của 7 vấn đề ảnh hưởng đến sự hài lòng với công ty, đánh dấu vào ô tương ứng với mức độ hài lòng của họ từ 1 đến 5 (với 1: Rất không hài lòng, 2: Không hài lòng, 3: Bình thường, 4: Hài lòng, 5: Hoàn toàn hài lòng).
1.2.3.2. Thiết kế thang đo lường
Đề tài sử dụng các câu hỏi đóng với các lựa chọn trả lời theo thang đo Likert. Với các câu trả lời dưới dạng thang đo này, chúng ta sẽ thấy sự hài lòng của nhân viên về mọi mặt ít nhiều ở mức độ hài lòng.
1.2.3.3. Chọn mẫu
Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair,
Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Trong đề tài có 33 tham số (biến quan sát) cần tiến hành phân tích nhân tố, vì vậy, mẫu tối thiểu cần thiết đối với đề tài nghiên cứu này là 33 x 5 = 165. Như vậy, số lượng quan sát từ 165 trở lên là chấp nhận được đối với đề tài nghiên cứu này nhằm đảm bảo độ tin cậy, mức độ ổn định khi phân tích đánh giá sự hài lòng của nhân viên đối Công ty. Đề tài sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện kết hợp với phương pháp lấy mẫu chia phần. Kích thước mẫu là 195. Việc phân chia mẫu theo tỷ lệ % phân bố theo giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, bộ phận làm việc, thâm niên, thu nhập của nhân viên.
1.2.3.4. Phân tích dữ liệu thu thập
Trước khi tiến hành các hoạt động thống kê và phân tích, nghiên cứu sẽ thực hiện việc kiểm tra độ tin cậy (Cronbach's Alpha) của các thang đo đã được sử dụng trong bản câu hỏi. Tác giả sử dụng phân mềm phân tích, thống kể SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu, gồm các bước cụ thể sau:
Bước 1: Mã hóa và nhập dữ liệu Sau khi tiến hành khảo sát, bản câu hỏi thu thập
đạt yêu cầu sẽ được sẽ nhập vào cơ sở dữ liệu. Những bản câu hỏi bị lỗi trả lời sẽ bị loại
bỏ để đảm bảo dữ liệu có đủ độ tin cậy đưa vào phân tích.
Bước 2: Phân tích hệ số tin cậy của các thang đo Công cụ Cronbach's Alpha dùng
để kiểm định mối tương quan giữa các biến. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach's Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach's Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó. Vì thế, sau khi thu thập dữ liệu, bước đầu, tác giả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biển tổng
(Corrected Item- Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên (theo Nunnally & Burnstein 1994). Nếu Cronbach's Alpha >= 0.8 thì được coi là đạt độ tin cậy. Theo Hoàng Trọng (2005), các thang đo có hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể sử dụng được trong bối cảnh nghiên cứu là mới hoặc mới với người được phỏng vấn. Đối với đề tài mang tính chất khám phá thì sẽ lấy chuẩn hệ số Cronbach's Alpha >=0.6.
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Sau khi
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, các biển còn lại tiếp tục được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các
dữ liệu. Giá trị KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) phải có giá trị từ 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu
Ngoài ra, phân tích nhân tố cần dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tổ. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. TÔI 49 Một phần quan trọng trong bảng phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component
matrix). 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 yêu cầu.
Bước 4: Phân tích hồi quy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố Mục tiêu của bước
này là đánh giá chi tiết mức độ tác động của từng nhân tổ, nhóm nhân tố tới sự hài lòng của người lao động. Mức độ ảnh hưởng thể hiện thông qua các con số trong phương trình hồi quy. Những nhân tố nào có chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hưởng cao hơn.
Phân tích hồi quy để xác định mức ý nghĩa Sig và hệ số xác định R để chứng tỏ sự phù hợp của mô hình, xem xét giá trị Sig đối với từng nhân tố và nếu Sig>= 0.5 thì loại nhân tố đó ra khỏi mô hình. Tiếp theo tiến hành kiểm định các giả thuyết và kiểm định khắc phục các hiện tượng như đa cộng tuyến, tự tương quan và phương sai không đồng nhất (nếu có).