CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHI N CỨU
3.3. Các nh n tố ảnh hưởng tới sự hài lòng của người lao động tại công
3.3.1. Thống kê phân tích mẫu nghiên cứu Về giới tính:
Theo giới tính mẫu khảo sát gồm: 184 NLĐ là nữ ứng với 94% trong tổng số 195 mẫu khảo sát. Nam là 11 NLĐ ứng với 6% trong tổng số 195 NLĐ được khảo sát.
Về độ tuổi: Cao nhất là những NLĐ thuộc nhóm tuổi từ 25 đến dưới 35 tuổi (73%) ứng với 142 NLĐ. Đứng thứ hai là hai nhóm lao động dưới 25 tuổi (12%) ứng với 24 NLĐ. Thứ ba là nhóm trên 45 tuổi. Đứng cuối cùng là nhóm lao động từ 35 đến dưới 45 tuổi trở lên (7%) ứng với 13 NLĐ
Về thời gian công tác: chiếm tỷ lệ cao nhất là NLĐ có thời gian công tác từ 1- 5 năm với tỷ lệ 71%; đứng thứ hai là nhóm LĐ có thời gian công tác dưới 1 năm với tỷ lệ 18% và cuối cùng là trên 5 năm với tỷ lệ 11%.
3.3.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo các nhân tố ảnh hưởng tới sự hài lòng của người lao động tại công ty may liên doanh Plumy, Hà Nội
Chất lượng thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Theo đó, chỉ những biến có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,6 mới được chấp nhận (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số Cronbach Alpha của các thang đo thành phần được trình bày trong các bảng 3.16:
Bảng 3.16: Các biến đặc trƣng và thang đo chất lƣợng tốt
TT Thang đo Biến đặc trƣng Cronbach
Alpha của thang đo
1 CV CV1, CV2, CV3, CV4, CV5 0,912
2 TL TL1, TL2, TL3, TL4, TL5 0,845
3 MT MT1, MT2, MT3, MT4, MT5 0,937
4 DT DT1, DT2, DT3, DT4, DT5 0,778
5 DG DG1, DG2, DG3, DG, DG5 0,714
6 TT TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 0,925
7 SHL SHL1, SHL2, SHL3, SHL4 0,634 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Theo bảng 3.16 cho thấy,
Cronbach’s Alpha của các thang đo đều > 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến CV5, MT5, SHL4 < 0,3 nên loại khỏi mô hình đang xét.
Như vậy, qua phân tích kiểm định Cronbach Alpha mô hình còn 6 thang đo đảm bảo chất lượng tốt với 30 biến đặc trưng
3.3.3. Hệ thống kiểm định nhân tố khám phá EFA
Các thang đo được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm thang đo CV, TL, MT, DT, DG, TT và SHL.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được cho là phù hợp khi đáp ứng đủ các điều kiện sau:
+ Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5;
+ Trị số KMO trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1;
+ Kiểm định Bartlett's Test có ý nghĩa thống kê Sig. < 0,05
* Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Barlett
Kết quả kiểm định qua trị số KMO và kiểm định Barlett được nêu trên biểu 3.17.
Bảng 3.17: Kiểm định KMO và Bartlet
Trị số KMO 0,803
Kiểm định Chi bình phương 3726,852 Kiểm định Bartlett Tổng bình phương các sai lệch (df) 435
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Qua bảng 3.17 cho thấy, chỉ tiêu KMO = 0,803 thỏa mãn điều kiện 0,5 <
KMO < 1. Do vậy, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho bảng dữ liệu tổng thể.
Kiểm định Bartlett’s Test xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến số bằng 0. Cũng từ bảng 3.17 ta thấy Sig. = 0,000 < 0,05. Do vậy, kiểm định Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
*Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát trong mô hình
Mức độ giải thích của các biến trong mô hình được đo lường bằng tổng giá trị phương sai trích. Kết quả được thể hiện ở bảng 3.18:
Bảng 3.18: Tổng phương sai được giải thích
Eigenvalues khởi tạo Tổng phương sai chiết Tổng phương sai tích
xuất xoay
Thành
% Tần
% Tần
% Tần
tố suất Tổng suất Tổng suất
Tổng số phươngsai tích lũy số phươngsai tích số phươngsai tích
% lũy % lũy %
1 6,019 20,063 20,063 6,019 20,063 20,063 4,021 13,402 13,402 2 3,953 13,176 33,239 3,953 13,176 33,239 3,908 13,026 26,428 3 3,701 12,338 45,577 3,701 12,338 45,577 3,786 12,620 39,048 4 2,895 9,651 55,228 2,895 9,651 55,228 3,691 12,304 51,352 5 2,269 7,564 62,792 2,269 7,564 62,792 2,780 9,268 60,620 6 1,646 5,487 68,280 1,646 5,487 68,280 2,298 7,660 68,280
7 ,959 3,196 71,476
8 ,860 2,865 74,341
9 ,733 2,443 76,784
10 ,704 2,346 79,130
11 ,666 2,221 81,351
12 ,625 2,082 83,433
13 ,582 1,939 85,372
14 ,531 1,771 87,143
15 ,438 1,462 88,605
16 ,405 1,349 89,954
17 ,367 1,223 91,177
18 ,357 1,191 92,368
19 ,314 1,045 93,414
20 ,277 ,923 94,336
21 ,260 ,867 95,204
22 ,215 ,715 95,919
23 ,207 ,691 96,610
24 ,195 ,650 97,260
25 ,174 ,580 97,840
26 ,153 ,509 98,349
27 ,140 ,466 98,815
28 ,127 ,425 99,239
29 ,121 ,403 99,642
30 ,107 ,358 100,000
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Từ Bảng 3.18 ta căn cứ vào chỉ tiêu Tần suất tích lũy cho biết trị số phương sai trích là 68,280% , điều này có ý nghĩa là 68,280% nhân tố được giải thích bởi 6 nhóm biến quan sát. Từ các phân tích trên, có thể kết luận rằng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp với dữ liệu tổng thể.
Chỉ tiêu Eigenvalues thấy 6 nhân tố có Total > 1. Như vậy, ta đã xác định được 4 nhân tố đưa vào phân tích EFA.
* Kết quả của mô hình EFA
Ma trận nhân tố xoay cho phép ta nhóm lại các nhóm nhân tố mới với các biến đặc trưng có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0,5. Kết quả được thể hiện ở bảng 3.19:
Bảng 3.19: Ma trận nh n tố xoay (Rotated Component Matrix) Component
1 2 3 4 5 6
MT5 ,883
MT4 ,868
MT3 ,867
MT2 ,852
MT1 ,829
TT5 ,922
TT1 ,908
TT3 ,907
TT4 ,831
TT2 ,807
CV4 ,886
CV5 ,879
CV3 ,838
CV1 ,835
CV2 ,767
TL5 ,886
TL1 ,826
TL2 ,732
TL3 ,709
TL4 ,694
DT4 ,829
DT2 ,782
DT5 ,734
DT3 ,728
DT1
DG1 ,787
DG3 ,704
DG5 ,687
DG2 ,641
DG4
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích EFA, cho thấy 30 biến quan sát đưa vào phân tích EFA được nhóm lại thành 6 nhân tố với đủ 24 biến quan sát. Loại bỏ các biến: DT1, DG4.
Các biến đặc trưng còn lại đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5. Như vậy, có 4 nhân tố đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người lao động. Bao gồm các nhân tố sau:
- Nhân tố 1 (Component 1) bao gồm các biến: MT5, MT4, MT3, MT2, MT1 Ta đặt tên cho nhân tố này là F1 – Môi trường và điều kiện làm việc
- Nhân tố 2 (Component 2) bao gồm các biến: TT5, TT1, TT3, TT4, TT2 Ta đặt tên cho nhân tố này là F2 – Thông tin và truyền thông
- Nhân tố 3 (Component 3) bao gồm các biến: CV4, CV5, CV3, CV1, CV2 - Nhân tố 4 (Component 4) bao gồm các biến: TL5, TL1, TL2. TL3, TL4 Ta đặt tên cho nhân tố này là F4 – Tiền lương và phúc lợi
-Nhân tố 5 (Component 5) bao gồm các biến: DT4, DT2, DT5, DT3 Ta đặt tên cho nhân tố này là F5 – Đào tạo và thăng tiến
-Nhân tố 6 (Component 6) bao gồm các biến: DG1, DG3, DG5, DG2 Ta đặt tến cho nhân tố này là F6 – Đánh giá kết quả thực hiện công việc và ghi nhận thành tích
Bảng 3.20: Mô hình điều chỉnh qua kiểm định Cronbach lpha và ph n tích nh n tố khám phá
TT Thang đo Biến đặc trƣng Giải thích thang đo
1 F1 MT5, MT4, MT3, MT2, MT1 Môi trường và điều kiện làm việc
2 F2 TT5, TT1, TT3, TT4, TT2 Thông tin và truyền thông 3 F3 CV4, CV5, CV3, CV1, CV2 Bố trí và sắp xếp công việc 4 F4 TL5, TL1, TL2, TL3, TL4 Tiền lương và phúc lợi
5 F5 DT4, DT2, DT5, DT3 Đào tạo và thăng tiến
6 F6 DG1, DG3, DG5, DG2 Đánh giá kết quả thực hiện công việc và ghi nhận thành tích Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS
3.3.4. Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Trong luận văn mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được xác định như sau:
SHL = βo + β1.F1 + β2.F2 + β3.F3 + β4.F4 + β5.F5 + β6.F6 + ei Trong đó:
- SHL là mức hài lòng chung của người lao động - β0, β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số hồi quy
- F1, F2, F3, F4, F5, F6 lần lượt là các biến độc lập theo thứ tự: Môi trường và điều kiện làm việc; Thông tin và truyền thông; Bố trí và sắp xếp công việc; Tiền lương và phúc lợi; Đào tạo và thăng tiến; Đánh giá kết quả thực hiện công việc và ghi nhận thành tích.
- ei là sai số thống kê.
Nhân tố SHL được định lượng bằng cách tính điểm trung bình của 4 biến quan sát thuộc nhân tố này. Các nhân tố F1, F2, F3, F4, F5, F6 cũng được định lượng bằng tính điểm trung bình của các biến quan sát nằm trong nhân tố đó.
Trên cơ sở tính giá trị các biến bằng phương pháp tính điểm nhân tố (Factor Score), các thông số của mô hình được nêu trên biểu 3.21.
Bảng 3.21: Tóm tắt mô hình
R bình Change Statistics
Durbin R phương Sai số
Mô -
R chuẩn của Mức
bình hiệu R
hình Watso
ƣớc lƣợng ý
phương chỉnh Square F df1 df2 nghĩa n
Change
F
1 .796a 0,634 0,623 ,61422206 ,634 54,370 6 188 ,000 1,749 Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Nhìn vào bảng 3.21, mô hình có R2
hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0,623.
Điều này có nghĩa 62,3% thay đổi của mức độ hài lòng của người lao động được giải thích bởi các biến F1, F2, F3, F4, F5, F6.
* Kết quả phân tích hệ số hồi quy
Trong mô hình hồi quy, độ lớn của các hệ số hồi quy cho ta thấy mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố với nhân tố được giải thích.
Kết quả hồi quy được thể hiện ở bảng 3.22:
Bảng 3.22: Hệ số hồi quy Hệ số
hồi
Hệ số hồi quy chƣa quy Thống kê đa cộng Biến độc chuẩn hóa (B) chuẩn
t Sig.
tuyến lập hóa
(Beta)
B Sai số
Beta Độ chấp
chuẩn nhận VIF
(Constant) 2,533E-16 0,44 ,000 1,000
F1 ,541 0,44 ,541 12,261 ,000 1 1
F2 ,002 0,44 ,002 ,038 ,970 1 1
F3 ,476 0,44 ,476 10,805 ,000 1 1
F4 ,239 0,44 ,239 5,411 ,000 1 1
F5 ,232 0,44 ,232 5,270 ,000 1 1
F6 ,064 0,44 ,064 1,443 ,151 1 1
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Từ kết quả phân tích hệ số hồi quy trên bảng 3.22 ta thấy: các biến F1, F3, F4, F5 đều có Sig. <0,05. Như vậy, F1, F3, F4, F5 tương quan có ý nghĩa với SHL và độ tin cậy 95%.
Các biến F2, F6 có Sig.>0,05 nên ta loại khỏi mô hình đang xem xét.
Biến F2 - Thông tin và truyền thông có ảnh hưởng không đáng kể đến động lực làm việc của người lao động do hiện tại công ty cũng đã cung cấp một số thông tin cần thiết trên fanpage chính thức của công ty
Biến F6- Đánh giá kết quả thực hiện công việc cũng có Sig.>0,05, như vậy biến này có ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình đang xét. Do hoạt động đánh giá
kết quả thực hiện công việc của công ty hiện tại cũng được xây dựng thành các thang đo và các tiêu chí đánh giá cụ thể theo các mức điểm và xếp loại cũng tương tự các công ty trong ngành may mặc nên không tạo được động lực cho NLĐ.
Độ phóng đại phương sai (VIF) nhỏ hơn 10. Như vậy các biến độc lập không có tương quan với nhau.
Như vậy mô hình hồi quy là:
SHL = 0,541*F1 + 0,476* F3 + 0,239 * F4 + 0,232* F5 + 2,533E-16
Qua phân tích mô hình nhân tố khám phá cho thấy ảnh hưởng đến sự hài lòng của người lao động gồm 4 nhân tố:
- Nhóm nhân tố Môi trường và điều kiện làm việc có hệ số chưa chuẩn hóa là 0,541 cho thấy khi Môi trường và điều kiện làm việc được đánh giá tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của người lao động tăng thêm 0,541 điểm.
- Nhóm nhân tố Bố trí và sắp xếp công việc có hệ số chưa chuẩn hóa là 0,476 cho thấy khi Bố trí và sắp xếp công việc được đánh giá tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của người lao động tăng thêm 0,476 điểm.
- Nhóm nhân tố Tiền lương và phúc lợi có hệ số chưa chuẩn hóa là 0,239 cho thấy khi Tiền lương và phúc lợi được đánh giá tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của người lao động tăng thêm 0,239 điểm.
- Nhóm nhân tố Đào tạo và thăng tiến có hệ số chưa chuẩn hóa là 0,232 cho thấy khi Đào tạo và thăng tiến được đánh giá tăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của người lao động tăng thêm 0,232 điểm.
* Hệ số hồi quy chuẩn hóa
Để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, ta tiến hành tính toán hệ số hồi quy chuẩn hóa.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho biết mức độ đóng góp của từng nhân tố đến nhân tố kết quả. Trong mô hình này, mức độ ảnh hưởng của 4 nhóm nhân tố được xác định ở trên được thể hiện ở bảng 3.23.
Bảng 3.23: Vị trí quan trọng của các yếu tố
Biến độc lập Giá trị tuyệt Tỷ trọng Xếp đối của Beta (%) hạng
F1 (Môi trường và điều kiện làm việc) 0,541 36,33 1
F3 (Bố trí và sắp xếp công việc) 0,476 32,02 2
F4 (Tiền lương và phúc lợi) 0,239 16,03 3
F5 (Đào tạo và thăng tiến) 0,232 15,62 4
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS Như vậy, bằng việc thực hiện các kiểm định có thể khẳng định các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người lao động có thứ tự ảnh hưởng theo chiều giảm dần là: F1 – Môi trường và điều kiện làm việc; F3 – Bố trí và sắp xếp công việc; F4 – Tiền lương và phúc lợi; F5 - Đào tạo và thăng tiến