6. Kết cấu của đề tài
3.2.2.Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của đề tài được trình bày trong Sơ đồ 3.1 và tiến độ thực hiện nghiên cứu thực hiện được trình bày trong bảng 3.1
Bảng 3.1. Tiến độ thực hiện và các giai đoạn nghiên cứu. Bước nghiên cứu Dạng nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu
Kỹ thuật Thời gian Đối tượng Địa
điểm
1 Sơ bộ Định tính Thảo luận nhóm
15/10/2012 đến 15/11/2012 Lãnh đạo các phòng ban và UBND các xã phường Hà Tiên 2 Chính thức Định lượng Phỏng vấn bằng bảng câu hỏi-Xử lý và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 19/11/2012 đến 31/12/2012 Tất cả Cán bộ công chức Hà Tiên
Sơ đồ 3.1. Qui trình nghiên cứu
(Điều chỉnh từ qui trình của Thọ và Trang (2002))
Bước 1. Xây dựng thang đo.
Chỉ số mô tả công việc JDI (Job Descriptive Index) được các nhà nghiên cứu Smith, Kendal và Hulin (1969) của trường đại học Cornell xây dựng để đánh giá mức độ hài lòng công việc. Thang đo JDI gồm 90 mục hỏi được thiết kế để đo lường sự hài lòng của một người thông qua các nhân tố là bản chất công việc, tiền lương, thăng tiến, đồng nghiệp và sự giám sát của cấp trên. Thang đo này đã được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi và đã trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất để đo lường sự hài lòng đối với công việc (Boeve, 2007). Thang đo được xây dựng dựa trên cơ sở của lý thuyết về sự thỏa mãn công việc của nhân viên đã có, cụ thể là các nhân tố hay biến được lấy từ chỉ
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết Thang đo
Nghiên cứu sơ bộ (thảo luận nhóm)
Thang đo chính thức
Điều chỉnh thang đo
Nghiên cứu định lượng
Cronbach alpha Loại biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ, kiểm tra hệ số Cronbach alpha Phân tích nhân tố
khám phá EFA
- Loại biến có trọng số nhỏ - Kiểm tra yếu tố trích được - Kiểm tra phương sai trích được
Phân tích hồi qui Các kiểm định sau hồi qui
số JDI và các nghiên cứu trước đây, nhưng nội dung của các nhân tố này cũng như những khía cạnh nào cấu thành nên nó sẽ được xem xét dựa trên các định nghĩa của chính nhân tố đó và các nghiên cứu liên quan. Dựa trên Bảng chỉ số cấu thành các nhân tố ảnh hưởng sự thỏa mãn của Châu Văn Toàn (2009) ta tiến hành xây dựng thang đo.
Bước 2. Nghiên cứu định tính.
Nghiên cứu này được thực hiện thông qua thảo luận nhóm (phụ lục 1) để thực hiện điều chỉnh thang đo. Thông qua kết quả của nghiên cứu này thang đo sơ bộ sẽ được điều chỉnh thành thang đo chính thức.
Bước 3. Nghiên cứu định lượng chính thức.
Thông qua phương pháp phỏng trực tiếp đối với tất cả cán bộ công chức Hà Tiên, với kích thước mẫu là 186. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được mã hóa và làm sạch, sau đó sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0. Phương pháp này được thực hiện thông qua các bước sau:
- Phân tích Cronbach alpha: Cronbach’s alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lường từng nhân tố của sự thỏa mãn công việc. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Hair (1998) cho rằng hệ số tương quan biến – tổng nên trên 0.5, Cronbach’s alpha nên từ 0.7 trở lên và trong các nghiên cứu khám phá, tiêu chuẩn Cronbach’s alpha có thể chấp nhận ở mức từ 0.6 trở lên. Đối với kiểm định Cronbach’s Alpha trong luận văn này, các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và khi Cronbach’s alpha có giá trị lớn 0.6 thang đo được xem là có đảm bảo độ tin cậy.
- Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy và độ giá trị các thang đo bằng công cụ Cronbach’s alpha và loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ được xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến dùng để đánh giá sự thỏa mãn công việc có độ kết dính cao không và chúng có thể
gom lại thành ít nhân tố hơn để xem xét hay không. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với hệ số tương quan riêng phần của chúng. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Theo Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.9: rất tốt, KMO ≥ 0.8: tốt, KMO ≥ 07: được, KMO ≥ 0.6: tạm được, KMO ≥ 0.5: tạm được, KMO < 0.5: không thể chấp nhận được. Vì vậy, để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
+ Tiêu chí eigenvalue: là tiêu chí phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tối thiểu bằng một. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ Trọng số nhân tố của biến quan sát: trọng số nhân tố của biến quan sát phải cao ở mức phần chung phải lớn hơn hoặc bằng phần riêng và sai số. Nghĩa là trọng số nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 50%. Tuy nhiên, trong thực tiễn nghiên cứu với thang đo nhiều biến thì trọng số nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 thì thang đo đạt giá trị hội tụ.
+ Tổng phương sai trích cũng là một tiêu chí quan trọng khi đánh giá kết quả EFA. Tổng này đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng từ 50% trở lên là tốt và chứng tỏ mô hình EFA phù hợp.
Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Các biến còn lại (thang đo hoàn chỉnh) sẽ được đưa vào phân tích bước tiếp theo.
- Phân tích tương quan và hồi qui.
Phương pháp này có chức năng tính hệ số tương quan (R) giữa biến phụ thuộc và biến độc lập (xem thử giữa chúng có mối liên hệ với nhau không, dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến) đồng thời phân tích hồi qui với các thông số yêu cầu như sau:
• R lớn (có ý nghĩa thống kê)
• Kiểm tra R2, kiểm định ANOVA, kiểm tra hệ số hồi qui, kết quả kiểm định
• Kiểm tra giả thuyết của phân tích hồi qui:
o Phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân phối phần dư, biểu đồ P-P plot.
o Phương sai không đổi: vẽ mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư,
thực hiện phân tích hồi qui biến dự báo và phần dư.