CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
Sau giai đoạn nghiên cứu khám phá, Bảng câu hỏi chính thức đƣợc thiết lập có kết cấu nhƣ sau:
- Phần I: Thông tin chung của người lao động, như: Giới tính, Độ tuổi, , Chức danh/ vị trí công việc, Thu nhập.
- Phần II: Đƣợc thiết kế để thu thập ý kiến đánh giá của nhân viên về các nhân tố của sự hài lòng công việc gồm thu nhập, đào tạo và thăng tiến, cấp trên, đồng nghiệp, đặc điểm tính chất công việc, điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi.
Tất cả các biến quan sát đều sử dụng thang đo Likert 5 với lựa chọn số 1 là hoàn toàn không hài lòng với phát biểu, lựa chọn số 5 là Hoàn toàn hài lòng với phát biểu và mức độ hài lòng với phát biểu đƣợc tăng dần từ 1 đến 5.
Mô hình nghiên cứu gồm có 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Sử dụng thang đo Likert cho tất cả các biến quan sát. Thang đo và mã hóa thang đo đƣợc cụ thể trong phụ lục 2
2.3.2. Đánh giá thang đo
a. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Một thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường đúng cái cần đo, và điều kiện đầu tiên là thang đo phải đạt độ tin cậy. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan Biến-Tổng (Corrected Item-Total Correlation).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về sự phù hợp của thang đo đối với từng biến quan sát, xét trên mối quan hệ với một khía cạnh đánh giá. Phân tích bằng chỉ tiêu này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình
nghiên cứu. Hiện nay, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần bằng 1 thì thang đo lường là tốt. Theo Hair cùng cộng sự (1998), và Segar (1997), khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.6 trở lên thì thang đo đƣợc chấp nhận.
Hệ số tương quan Biến-Tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), nếu các biến có hệ số tương quan Biến-Tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 thì chúng sẽ bị xem là biến rác và bị loại bỏ khỏi thang đo.
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Explaratory Factor Analysis) Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố . Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận
nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. 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.
c. Phân tích hồi quy
Thông thường chúng ta không thể biết trước mô hình sau khi phân tích hồi quy có phù hợp hay không, mô hình chƣa thể kết luận đƣợc là tốt nếu chƣa kiểm định việc vi phạm các giả thuyết để ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.
Hiện tƣợng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tƣợng trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sia lệc cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) đƣợc sử dụng. Theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008), khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10 nghĩa là các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau.
Phương sai của sai số thay đổi: Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phương sai của các sai số thay đổi thì các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định T và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lướn của phần dư chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phương sai không đổi bị vi phạm.
Tương quan chuỗi: Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, hệ quả khi bỏ qua sự tự tương quan là các dự báo và ước lượng vẫn không thiên lệch và nhất quán nhưng không hiệu quả. Trong trường hợp đó, kiểm định Durbin-Waston là kiểm định phổ biến nhất cho tương quan chuỗi bậc nhất.
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã đƣợc kiểm định thì sẽ đƣợc xử lí chạy hồi quy tuyến tính với mô hình tổng quát:
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 +…+Bi*Xi
Trong đó:
Y: mức độ hài lòng công việc của nhân viên
Xi: các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên B0: hằng số
Bi: các hệ số hồi quy (i>0)
Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc của nhân viên tại công ty Cổ phần du lịch Việt Nam – Vitours Đà Nẵng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Nội dung chương 2, với những đối tượng nghiên cứu là nhân viên đang làm việc tại công ty. Nghiên cứu từ cơ sở lý thuyết, nghiên cứu định tính, thông qua các nguồn dữ liệu thứ cấp là kết quả các nghiên cứu trước đây, các bài viết, tham luận trên báo, tạp chí, web, qua thực trạng công ty, tác giả đã thu thập và thiết kế dữ liệu bằng phương pháp định lượng, thông qua bảng câu hỏi nghiên cứu để có cơ sở đánh giá đúng mức độ hài lòng của nhân viên đang làm việc tại công ty và xây dựng thang đo khoảng từ 1 đến 5 và thực hiện việc nghiên cứu với kích thước mẫu n= 200. Trong chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích thông tin và những kết quả nghiên cứu cụ thể.
CHƯƠNG 3