CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Phân tích kết quả nghiên cứu mô hình số 2
4.2.2. Phân tích tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc
Việc phân tích mô hình bao gồm hai bước: đánh giá mô hình đo lường và đánh giá mô hình cấu trúc.
Việc đánh giá mô hình đo lường bao gồm các bước: (1) đánh giá độ tin cậy của thang đo; (2) đánh giá độ tin cậy nhất quán nội bộ; (3) đánh giá giá trị hội tụ; (4) đánh giá trị phân biệt
Việc đánh giá mô hình cấu trúc bao gồm các bước: (1) đánh giá sự đa cộng tuyến;
(2) đánh giá mối quan hệ trong mô hình cấu trúc; (3) đánh giá hệ số xác định R2; (4) đánh giá hệ số tác động f2; (5) đánh giá sự liên quan của dự báo Q2; (6) đánh giá hệ số q2.
Hình 4.3: Mô hình đánh giá tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc
4.2.2.1. Độ tin cậy của thang đo (indicator reliability)
Bảng 4.29: Giá trị hệ số tải nhân tố của thang đo
Thang đo
17. Sự đồng cảm
- Quan điểm
18. Sự quan tâm đồng cảm
19. Sự lan truyền cảm xúc
20. Sự đồng cảm
21. Sự kiệt sức
về mặt cảm xúc cuối ngày
22. Sự gắn kết với công
việc vào ngày hôm sau
24. Hành vi công
dân trong tổ
chức
17.EEP1 0.916 0.714
17.EEP2 0.954 0.790
17.EEP3 0.930 0.761
18.EEC1 0.921 0.711
18.EEC2 0.924 0.733
18.EEC3 0.857 0.685
18.EEC4 0.944 0.748
19.EET1 0.829 0.680
19.EET2 0.900 0.679
19.EET3 0.894 0.743
19.EET4 0.904 0.718
19.EET5 0.827 0.626
21.EEE1 0.901
21.EEE2 0.895
22.WEM1 0.885
22.WEM2 0.920
22.WEM3 0.908
22.WEM4 0.899
22.WEM5 0.920
24.OCB1 0.833
24.OCB2 0.899
24.OCB3 0.853
Các thang đo có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.400 phù hợp để giữ lại trong mô hình (Bagozzi et al., 1991; Hair et al., 2011).
4.2.2.2. Độ tin cậy nhất quán nội bộ (Internal consistency reliability) Bảng 4.30: Giá trị hệ số tin cậy tổng hợp
Nhân tố Hệ số tin cậy tổng hợp
17. Sự đồng cảm - Quan điểm 0.953
18. Sự quan tâm đồng cảm 0.952
19. Sự lan truyền cảm xúc 0.940
20. Sự đồng cảm 0.927
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.893
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau 0.958
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.896
Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite reliability) được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại bên trong. Theo Hair et al. (2017), hệ số tin cậy tổng hợp từ 0.7 trở lên là tốt, hệ số tin cậy tổng hợp từ 0.6 đến dưới 0.7 thì có thể chấp nhận được đối với các nghiên cứu khám phá.
4.2.2.3. giá trị hội tụ (Convergent validity)
Bảng 4.31: Giá trị phương sai trích trung bình
Nhân tố phương sai trích trung bình
17. Sự đồng cảm - Quan điểm 0.871
18. Sự quan tâm đồng cảm 0.832
19. Sự lan truyền cảm xúc 0.759
20. Sự đồng cảm 0.514
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.807
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau 0.822
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.743
Để đánh giá giá trị hội tụ, trong phân tích PLS-SEM, các nhà nghiên cứu sử dụng giá trị phương sai trích trung bình (Average variance extracted – AVE). AVE có giá trị từ 0.5 trở lên chứng tỏ thang đo có giá trị hội tụ (Hair et al., 2017).
4.2.2.4. giá trị phân biệt (Discriminant validity)
Việc đánh giá giá trị phân biệt sẽ dựa trên tỷ lệ HTMT (HTMT ratio).
Bảng 4.32: Tỷ lệ HTMT
17. Sự đồng cảm - Quan điểm
18. Sự quan
tâm đồng
cảm
19. Sự lan truyền
cảm xúc
20. Sự đồng
cảm
21. Sự kiệt sức về
mặt cảm xúc cuối ngày
22. Sự gắn kết với
công việc vào ngày hôm sau
17. Sự đồng cảm - Quan điểm
18. Sự quan tâm đồng cảm 0.593
19. Sự lan truyền cảm xúc 0.500 0.382
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.302 0.221 0.244 0.318 22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm
sau 0.259 0.248 0.242 0.314 0.457
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.407 0.378 0.499 0.549 0.464 0.418
Với tỷ lệ HTMT, tỷ lệ HTMT nhỏ hơn 0.9 cho thấy thang đo có giá trị phân biệt (Henseler et al., 2014). Ngược lại, nếu tỷ lệ HTMT từ 0.9 trở lên thì thang đo không có giá trị phân biệt. Không xét giá trị phân biệt giữa các nhân tố bậc hai và nhân tố bậc một có liên quan (Sarstedt et al., 2019). Trong mô hình nghiên cứu này, nghiên cứu sinh không xem xét giá trị phân biệt giữa nhân tố bậc hai “Sự đồng cảm” và nhân tố bậc một
“Sự lan truyền cảm xúc”, “Sự quan tâm đồng cảm” và “Sự đồng cảm – quan điểm”.
4.2.2.5. Đánh giá sự đa cộng tuyến (Collinearity issues) Bảng 4.33: Giá trị VIF
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau
24. Hành vi công dân
trong tổ chức
20. Sự đồng cảm 1
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 1
24. Hành vi công dân trong tổ chức 1
Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến khi các chỉ số VIF nhỏ hơn 5 (Hair et al., 2017)
4.2.2.6. Đánh giá mối quan hệ trong mô hình cấu trúc (Coefficient paths) Bảng 4.34: Bảng đánh giá mối quan hệ
Mã giả
thuyết Giả thuyết Hệ số tác
động
Giá trị
p Kết luận
H6 Sự đồng cảm làm gia tăng hành vi công dân trong
tổ chức của nhân viên 0.475 0% Chấp
nhận
H7
Hành vi công dân trong tổ chức hàng ngày làm giảm đi sự kiệt sức về cảm xúc vào cuối ngày của
nhân viên.
-0.367 0% Chấp
nhận
H8
Sự kiệt sức về cảm xúc vào cuối ngày có tác động tiêu cực đến sự gắn kết với công việc vào ngày
hôm sau của nhân viên.
-0.389 0% Chấp
nhận
H9
Hành vi công dân trong tổ chức hàng ngày có tác động gián tiếp đến sự gắn kết với công việc vào
ngày hôm sau thông qua nhân tố sự kiệt sức về cảm xúc vào cuối ngày của nhân viên.
0.143 0% Chấp
nhận
Giá trị p là một thông số phổ biến để xác định mức ý nghĩa của các giả thuyết nghiên cứu. Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực marketing, mức giá trị p = 5% là mức giá trị được nhiều nhà khoa học sử dụng. Với các nghiên cứu có tính khám phá, giá trị p có thể
là một chỉ số cao hơn, thường là 10% (Hair et al., 2017). Các giả thuyết trong bảng 4.34 đều được chấp nhận với mức giá trị p = 10%.
Tiếp đến, cần đánh giá mức độ tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Hệ số mối quan hệ được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Cụ thể ở đây, giả thuyết H6 (Sự đồng cảm làm gia tăng hành vi công dân trong tổ chức của nhân viên) được ủng hộ với giá trị p = 0%. Sự thay đổi 1 đơn vị nhân tố “Sự đồng cảm” sẽ dẫn đến sự gia tăng 0.475 đơn vị nhân tố “Hành vi công dân trong tổ chức của nhân viên”.
Giả thuyết nghiên cứu H6 được chấp nhận, nghĩa là sự đồng cảm làm gia tăng hành vi công dân trong tổ chức của nhân viên. Điều này phù hợp với nhận định khi nhân viên có được sự đồng cảm, họ sẽ có những hành vi giúp đỡ đồng nghiệp.
Trong nghiên cứu năm 2016, Lam et al. đã chứng minh rằng hành vi công dân trong tổ chức hàng ngày của nhân viên sẽ giúp họ cảm thấy công việc có ý nghĩa hơn vào cuối ngày. Ito và Brotheridge (2001) cũng chứng minh rằng môi trường làm việc tích cực sẽ làm giảm đi tác động tiêu cực của sự kiệt sức về cảm xúc. Nghiên cứu trong luận án cũng đã chứng minh được rằng hành vi công dân trong tổ chức hàng ngày của nhân viên sẽ làm giảm đi sự kiệt sức về cảm xúc vào cuối ngày của bản thân nhân viên. Nhìn chung, cũng như những nghiên cứu trước đây, nghiên cứu trong luận án đã chứng minh được tác động tích cực của hành vi công dân trong tổ chức trong việc tạo ra tâm trạng tích cực của người lao động.
Rutherford et al. (2009) đã khẳng định rằng sự kiệt sức về cảm xúc dẫn đến việc giảm gắn kết của người lao động với tổ chức. Tsaur et al. (2019) cũng đã chứng minh sự vui vẻ nơi làm việc làm gia tăng sự gắn kết với công việc của người lao động. Năm 2016, nghiên cứu của Uy et al. (2016) cho thấy sự kiệt sức vào cuối ngày làm giảm đi sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau của người lao động. Giả thuyết H8 trong luận án được chấp nhận đã cho thấy sự kiệt sức về cảm xúc vào cuối ngày có tác động tiêu cực đến sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau của nhân viên. Trong nghiên
cứu của Uy et al. (2016), hệ số tác động là -0.140 trong khi ở nghiên cứu trong luận án, hệ số tác động là -0.389. Kết quả nghiên cứu của luận án cũng như những kết quả của các nghiên cứu trước đây khẳng định tác động tiêu cực của sự kiệt sức cảm xúc đến tinh thần làm việc của người lao động.
4.2.2.7. Đánh giá hệ số xác định R2
Bảng 4.35: Giá trị hệ số xác định R2
R Square R Square
Adjusted
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.135 0.133
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau 0.151 0.149
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.226 0.224
Giá trị R2 dao động từ 0% đến 100%, giá trị R2 càng lớn thì chính xác dự báo của mô hình nghiên cứu càng cao. Tuy nhiên giá trị R2 bao nhiêu là có thể chấp nhận được là câu hỏi gây nhiều tranh cãi giữa các nhà khoa học. Hiện nay, các nhà nghiên cứu nhất trí với nhau rằng các giá trị R2 = 0.75, 0.50 và 0.25 được xem là đáng kể, trung bình và yếu (Hair et al., 2011; Henseler et al., 2009). Tuy nhiên, theo Hair et al. (2017), trong lĩnh vực người tiêu dùng, giá trị R2 = 0.20 được xem là cao.
Cả ba giá trị R2 trong mô hình nghiên cứu đều thuộc dạng yếu. Tuy nhiên, cần lưu ý mô hình chỉ xét tác động của một biến độc lập đến biến phụ thuộc. Giá trị R2 có thể tăng nếu như có thêm nhiều biến độc lập được nghiên cứu trong mô hình.
4.2.2.8. Đánh giá hệ số tác động f2 (effect size f2) Bảng 4.36: Hệ số tác động f2
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối
ngày
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày
hôm sau
24. Hành vi công dân trong tổ chức
20. Sự đồng cảm 0.291
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.178
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.156
Ngoài việc đánh giá giá trị R2, các nhà nghiên cứu cũng quan tâm đến sự thay đổi của giá trị R2 khi một biến độc lập được bỏ ra khỏi mô hình nghiên cứu để đánh giá ảnh hưởng của một biến độc lập đến biến phụ thuộc. Theo Cohen (1988), các giá trị f2 = 0.02, 0.15 và 0.35 được xem là nhỏ, trung bình và đáng kể. Nếu giá trị f2 nhỏ hơn 0.02 thì xem như biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Các giá trị f2 trong bảng 4.36 cho thấy các biến độc lập có ảnh hưởng trung bình đến biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.
4.2.2.9. Đánh giá sự liên quan của dự báo Q2
Bảng 4.37: Giá trị dự báo Q2
SSO SSE Q² (=1-
SSE/SSO) 21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 784 703.787 0.102 22. Sự gắn kết với công việc vào ngày hôm sau 1,960.00 1,729.72 0.117 24. Hành vi công dân trong tổ chức 1,176.00 986.32 0.161
Geisser (1974) và Stone (1974) đề xuất giá trị Q2 để đánh giá ý nghĩa của biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu. Trong mô hình cấu trúc, biến phụ thuộc có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu khi giá trị Q2 của biến phụ thuộc lớn hơn 0. Cả ba giá trị Q2 trong bảng 4.37 đều lớn hơn 0 cho thấy mô hình có tính dự đoán.
4.2.2.10. Đánh giá hệ số q2
Bảng 4.38: Giá trị hệ số q2
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối
ngày
22. Sự gắn kết với công việc vào ngày
hôm sau
24. Hành vi công dân trong tổ chức
20. Sự đồng cảm 0.192
21. Sự kiệt sức về mặt cảm xúc cuối ngày 0.133
24. Hành vi công dân trong tổ chức 0.114
Tương tự như việc sử dụng hệ số f2 để đánh giá các giá trị R2, hệ số q2 cũng được sử dụng để đánh giá sự thay đổi của Q2. Các giá trị q2 = 0.02, 0.15 và 0.35 chỉ ra rằng
biến độc lập có tính liên quan về dự báo nhỏ, trung bình và mạnh đến các biến phụ thuộc (Hair et al., 2017). Các giá trị q2 trong bảng 4.38 cho thấy các biến độc lập có tính liên quan về dự báo ở mức trung bình.