3.4.1. Làm sạch dữ liệu
Các bảng câu hỏi sau khi phỏng vấn xong được kiểm tra lỗi, rà soát trước khi nhập. Xem lại các bảng câu hỏi mà người được phỏng vấn hiểu sai câu hỏi và trả lời sai ý. Số liệu sau khi nhập vào máy tính được kiểm tra lỗi nhập dữ liệu, xem có sai hay sót, thừa mục nào không, loại bỏ những quan sát có điểm số bất thường bằng các phép kiểm định thống kê mô tả qua bảng tần số, bảng kết hợp nhiều biến.
3.4.2. Mô tả mẫu
Thời điểm bắt đầu gửi bảng câu hỏi và nhận bảng trả lời được bắt đầu từ ngày 15 tháng 09 năm 2012 và kết thúc vào ngày 10 tháng 11 năm 2012. Sau khi thu lại bảng câu hỏi, trước khi được đi xử lý và phân tích, các dữ liệu đã được sàng lọc và các câu trả lời không phù hợp đã bị loại. Số phiếu phát ra 255 phiếu, được phân phát dưới hai hình thức trong đó phát tại các phòng, ban công ty, số phiếu còn lại gửi cho đơn vị sản xuất thông qua trưởng đơn vị gửi cho người lao động mình sau đó thu lại. Đến hết thời gian nhận trả lời bảng câu hỏi, đã thu nhận được 245 phiếu. Tuy nhiên qua kiểm tra sơ
bộ đã có 15 phiếu không trả lời, 12 phiếu có từ 4-8 mục không trả lời, 4 phiếu nhờ người khác làm hộ vậy 31 phiếu này bị loại. Khi tiến hành nhập dữ liệu vào máy đã phát hiện thêm 11 phiếu trả lời có 2 lựa chọn trong cùng một mục hỏi nên 11 phiếu này cũng bị loại. Còn lại 201 phiếu được nhập vào máy để kiểm tra số liệu.
Tổng số người lao động tham gia trả lời hợp lệ là 201 người chiếm 79% trên tổng số phiếu phát ra. Tỷ lệ người lao động tham gia trả lời trên tổng số người lao động tham gia trả lời hợp lệ phân bố tại các phòng ban như sau:
Các bộ phận Số NLĐ tại phòng ban Số Bảng câu hỏi thu về hợp lệ Tỷ lệ (%) Văn phòng công ty 11 7 63,6 Phòng Kế hoạch 10 5 50 Phòng Tổ chức cán bộ & lao động 8 5 63 Phòng Kỹ thuật 11 8 72,7 Phòng Tài chính - Kế toán 10 6 60 Phòng Vật tư 7 5 71,4
Phòng thanh tra bảo vệ pháp chế 6 4 67 Phòng đầu tư xây dựng 12 7 58,3 Phòng điều độ viễn thông 9 7 77,7 Phòng an toàn BHLĐ 7 5 71 Xưởng thí nghiệm điện 28 13 46,4 Xưởng sửa chữa thiết bị 29 12 41 Đội vận tải cơ khí 25 11 44 Truyền tải điện Tây bắc 225 42 18,7 Truyền tải điện Hải phòng 95 23 24 Truyền tải điện Hòa Bình 85 20 23,5 Truyền tải điện Nghệ An 168 30 17,9
Tổng 746 226 51,2
- Xét về giới tính, mẫu khảo sát có 179 người lao động là nam chiếm 89% tổng số người lao động tham gia trả lời hợp lệ, số người lao động nữ là 22 người chiếm 10,9% ( Số lượng nam tại công ty là 2172 người, chiếm 91,5%, nữ 201 người chiếm 8,5%).
- Đa số người tham gia trả lời ở nhóm tuổi nhỏ hơn 30 tuổi có 56 người (27,9%), kế đến là nhóm từ 31 đến 39 tuổi có 75 người (37,3%), từ 40 đến 49 tuổi có 45 người (22,4%), và cuối cùng là nhóm tuổi trên 50 có 25 người (12,5%).
- Số người lao động tham gia trả lời bảng câu hỏi có trình độ học vấn đại học và sau đại học là 45 người (22,4%), cao đẳng và trung cấp là 77 người (38,3%), sơ cấp và công nhân kỹ thuật là 67 người (33,3%), lao động phổ thông là 12 người (5,98%). - Xét về thời gian công tác, có 55 người lao động (27,36%) có thời gian làm việc dưới 5 năm, có 79 người lao động (39,3) có thời gian làm việc từ 5 đến 10 năm, có 48 người lao động (23,9%) có thời gian làm việc từ 10 đến 20 năm và cuối cùng là có 34 người lao động (16,9%) có thời gian làm việc trên 20 năm.
3.4.3. Đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo 3.4.3.1. Hệ số Cronbach Alpha 3.4.3.1. Hệ số Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng mục và tính tương quan của từng mục với điểm của tổng các mục còn lại của phép đo.
- Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số alpha của từng thang đo 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 hệ số 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 (Nunnally, 1978; Peterson, 1997; Slater, 1995 dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì hệ số alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận được.
- Khi đánh giá độ phù hợp của từng mục, những mục nào có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 được coi là những mục có độ tin cậy đảm bảo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), các mục có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
3.4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích khám khá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá độ giá trị của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay
Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 được sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các item, thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các mục phải có hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,4, tổng phương sai trích ≥ 50, hệ số của phép thử KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adeqacy) > 0.05 ( Hair và cộng sự, 2006 dẫn theo Lê Văn Huy, 2009).
3.4.4. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu được dưới hình thức cơ cấu và tổng kết (Huysamen, 1990). Các thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng trong nghiên cứu này. Do đó, để thuận tiện cho việc nhận xét khi sử dụng giá trị trung bình (Mean) đánh giá mức độ hài lòng đối với từng yếu tố và sự hài lòng chung được quy ước:
- Mean < 3.00 Mức thấp - Mean = 3.00 – 3.24 Mức trung bình - Mean = 3.25 – 3.49 Mức trung bình khá - Mean = 3.50 – 3.74 Mức khá cao - Mean = 3.75 – 3.99 Mức cao - Mean >4.00 Mức rất cao
3.4.5. Kiểm định giải thích đo lường mức độ hài lòng
3.4.5.1. Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient)
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Nhìn chung r được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau, ngược lại nếu hệ số bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối.
-1 ≤ r + ≤ 1
Diễn giải hệ số tương quan (r): (Fraenkel & Wallen, 2006) Từ +.75 đến + 1.0 có mối quan hệ rất chặt chẽ Từ +.50 đến +.75 có mối quan hệ chặt chẽ vừa phải Từ +.25 đến +.50 có mối quan hệ yếu
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. (giá trị của r cho biết không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến chưa hẳn có nghĩa là 2 biến đó không có mối liên hệ. Do đó hệ số tương quan tuyến tính chỉ nên được sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tương quan Pearson là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách / tỷ lệ. Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng công việc của người lao động.
Hầu hết theo các nhà nghiên cứu, kích cỡ mẫu tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2006). Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 201 trường hợp vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r.
Để kiểm định giả thuyết theo nghiên cứu về mối quan hệ giữa sự hài lòng chung và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng phép kiểm định t của Student (T-Test) kết hợp với đồ thị phân tán (Scatterplots) tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.
3.4.5.2. Phân tích phương sai ANOVA
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự hài lòng chung và các biến độc lập thuộc đặc tính từng cá nhân như: giới tính, tuổi tác, trình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, thời gian công tác, vị trí công tác, đơn vị công tác và thu nhập của người lao động.
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Significance là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm.
Tiêu chuẩn Fishier F trong phép phân tích phương sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% được áp dụng. Tong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết.
3.4.5.3. Phân tích hồi quy tuyến tính
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy để dự đoán cường độ tác động của các yếu tố hài lòng công việc đến sự hài lòng chung của người lao động. Biến phụ thuộc là yếu tố “mức độ hài lòng công việc” và biến độc lập là các yếu tố hài lòng được rút ra từ quá trình phân tích EFA và kiểm định với mức ý nghĩa 5%. Mô hình dự đoán có thể là:
Yi = β0 + β1X1i + β2 X2i +β3 X3i + … βk Xki + εi Trong đó:
Yi = biến phụ thuộc (mức độ hài lòng công việc của người lao động) Xk = các biến độc lập (các yếu tố tác động đến sự hài lòng trong công việc) β0 = hằng số
βk = các hệ số hồi quy (i > 0)
εi = thành phần ngẫu nhiên hay yếu tố nhiễu
Biến phụ thuộc là yếu tố sự hài lòng chung và biến độc lập là các yếu tố hài lòng được rút ra từ quá trình phân tích nhân tố EFA và có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson. Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự hài lòng trong công việc của người lao động. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp Enter, trong đó biến phụ thuộc là sự hài lòng công việc nói chung, biến độc lập dự kiến là sự hài lòng đối với lương và phúc lợi, cơ hội đào tạo thăng tiến, quan điểm và thái độ của cấp trên, mối quan hệ với đồng nghiệp, đặc điểm công việc và điều kiện làm việc.
Trong phương pháp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, dò tìm sự vi phạm của giả định trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và Q-Q plot), tính độc lập của phần dư ( Dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Tóm tắt
Trong chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn nghiên cứu sơ bộ với phương pháp thảo luận nhóm nhằm khám phá ra các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc ngoài những yếu tố được đưa ra trong mô hình nghiên cứu đề xuất và chỉnh sửa, bổ sung các thuộc tính đo lường. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn. Thang đo lường sự hài lòng đối với công việc của người lao động gồm 34 mục hỏi trong 5 yếu tố và một yếu tố “sự hài lòng chung” được xem là yếu tố kết quả về sự hài lòng của người lao động đối với công việc. Phần mềm xử lý dữ liệu SPSS phiên bản 11.5 được sử dụng để mô tả dữ liệu, đánh giá độ tin cậy, độ tin cậy của thang đo lường cũng như thực hiện các thống kê suy luận khác.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ
Tiếp theo chương phương pháp nghiên cứu, chương này sẽ phân tích và đưa ra các kết quả về đối tượng nghiên cứu, kết quả đánh giá về độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, kết quả đo lường mức độ hài lòng của người lao động đối với công việc và cuối cùng là kết quả về cường độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người lao động đối với công việc.
4.1. Đánh giá thang đo
Thang đo được đánh giá độ tin cậy thông qua hai công cụ cụ thể là hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến “rác”, các biến này có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 1995).
4.1.1. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s alpha 4.1.1.1. Thang đo đánh giá và kỳ vọng về ngành điện 4.1.1.1. Thang đo đánh giá và kỳ vọng về ngành điện
Kết quả về đo lường hệ số tin cậy bằng Cronbach’s alpha lương và phúc lợi được trình bày trong bảng 4.1.
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo đánh giá và kỳ vọng là.7682 (<.60) Các hệ số tương quan biến tổng đạt.3797 (>.30) vì vậy chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Bảng 4.1. Kết quả Cronbach’s alpha thang đo triển vọng về ngành điện
Mục hỏi
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến- tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
KYVONG 1 16,0448 5,8930 ,5502 ,7218 KYVONG2 15,9801 5,7596 ,6424 ,6899 KYVONG 3 16,4080 5,6127 ,5231 ,7359 KYVONG4 15,9303 5,9951 ,6197 ,7003 KYVONG5 15,7363 6,8801 ,3797 ,7744 Cronbach’s alpha = ,7682
4.1.1.2. Thang đo Lương và thu nhập của công ty
Kết quả về đo lường hệ số tin cậy bằng Cronbach’s alpha lương và phúc lợi được trình bày trong bảng 4.2. Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo lương và thu nhập là ,7358 (>.60) Các hệ số tương quan biến tổng dao động từ.3670 sau khi loại bỏ biến LUONG2. Các biến còn lại đều được giữ vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Bảng 4.2. Kết quả Cronbach’s alpha Lương và các đãi ngộ khác của công ty sau khi loại bỏ biến LUONG2
Mục hỏi
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến- tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
LUONG1 12,3333 2,8833 ,5738 ,6029 LUONG3 12,2736 3,2398 ,3573 ,7390 LUONG4 11,9204 3,1036 ,4977 ,6502 LUONG5 12,0995 2,9700 ,5878 ,5977