6. Kết cấu luận văn
2.4.1Xây dựng bảng câu hỏi và đánh giá sơ bộ các thang đo
2.4.1.1 Nội dung và bố cục của bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi là công cụ nối liền giữa thông tin cần cho đề tài và dữ liệu sẽ được thu thập. Nó được thiết kế dựa trên các nguồn tham khảo khác nhau như: (i) Bảng câu hỏi của Allen & Meyer (1996), và bảng câu hỏi của Trần Kim Dung và Abraham Morris (2005) để xây dựng thang đo sự gắn kết, và (ii) một số nghiên cứu khác có biến thành phần liên quan như: Wallch (1983); Hartline & Ferrell (1996); Neremeyer & ctg (1997); Currivan (1999); Hart & ctg (2000); Bùi Trần Tây (2011); Phạm Hồng Liêm (2012).
Bảng câu hỏi bao gồm nhiều mục hỏi với các nội dung từ giao tiếp ứng xử trong tổ chức, lương, thưởng, công nhận thành tích đến môi trường làm việc vật lý và sự gắn bó... cùng với các mục hỏi liên quan đến các thông tin cá nhân của người
được phỏng vấn.
Trong mô hình nghiên cứu đề xuất, thang đo được sử dụng trong các thành phần sau đây là thang đo Likert 5 điểm từ (1) rất không đồng ý, (2) không đồng ý, (3) không ý kiến, (4) đồng ý, và (5) rất đồng ý. Các thang đo được hình thành dựa trên cơ sở lý thuyết sẽ được trình bày ở phần tiếp sau.
Thang đo thành phần giao tiếp trong tổ chức
Được đề cập đến như một quá trình mà theo đó các cá nhân và nhóm giao tiếp bằng nhiều cách khác nhau và trong các khu vực khác nhau với mục tiêu thực hiện các mục tiêu tổ chức.
Thành phần giao tiếp tổ chức được đo lường bởi 5 biến quan sát, được ký hiệu từ GTTC1 đến GTTC5 với mục tiêu đo lường mức độ nhìn nhận của người lao động về giao tiếp ứng xử trong tổ chức giữa nhân viên với nhân viên, lãnh đạo với cấp dưới:
GTTC1 Anh ( Chị ) luôn được khuyến khích để nói lên chính kiến của mình. GTTC2 Có sự giao tiếp tốt giữa nhân viên và cấp trên.
GTTC3 Cấp trên của Anh (Chị) luôn tỏ ra thân thiện và dễ tiếp cận, các ý kiến đóng góp được cấp trên lắng nghe và ghi nhận.
GTTC4 Những vấn đề liên quan đến công việc của Anh (Chị) luôn được đồng nghiệp lắng nghe và chia sẻ.
GTTC5 Đơn vị Anh (Chị) thường xuyên tổ chức tiệc liên hoan vào những dịp lễ để nhân viên trong tổ chức gặp gỡ giao lưu và nâng cao tình cảm.
Thang đo thành phần phần thưởng và sự công nhận
Phần thưởng được định nghĩa một cách rộng lớn là tất cả những gì (vật chất và tâm lý) mà người lao động nhận được từ việc thực hiện nhiệm vụ của họ (trích dẫn từ Nguyễn Hữu Lam, 2011, tr 139).
Thành phần phần thưởng và sự công nhận được đo lường bởi 5 biến quan sát, được ký hiệu từ PTCN1 đến PTCN5 với mục tiêu đo lường mức độ cảm nhận của cán bộ công nhân viên về những động viên khen thưởng và công nhận thành tích mà họ nhận được. Các phát biểu như sau:
PTCN1 Đơn vị Anh (Chị) trả tiền lương đầy đủ, công bằng, tương xứng theo năng lực và kết quả làm việc.
PTCN2 Anh (Chị) được công nhận và khen thưởng khi hoàn thành xuất sắc công việc.
PTCN3 Đơn vị Anh (Chị) luôn có chương trình trao thưởng long trọng cho những đóng góp đặc biệt.
PTCN4 Đơn vị Anh (Chị) có chính sách khen thưởng và công nhận thành tích rất công bằng.
PTCN5 Anh (Chị) hài lòng về chính sách lương thưởng và công nhận của đơn vị.
Thang đo thành phần làm việc nhóm
Được hiểu như là một đơn vị hay tổ chức có chức năng, đặc trưng riêng và quy tắc hoạt động chứ không chỉ là việc tập trung một nhóm người lại với nhau. Làm việc theo nhóm là ngày càng quan trọng đến năng suất và cam kết tổ chức của người lao động tại nơi làm việc hiện đại (Adebanjo và Kehoe, năm 2001; Stough et al., 2000). Thành phần làm việc nhóm được đo lường bởi 4 biến quan sát, ký hiệu từ LVN1 đến LVN4 với mục tiêu đo lường cảm nhận của người lao động khi làm việc theo từng đơn vị nhóm nhỏ:
LVN1 Đơn vị Anh (Chị) thành lập các đội, nhóm để thực hiện các mục tiêu kinh doanh.
LVN2 Anh (Chị) cảm thấy thoải mái trong môi trường làm việc nhóm, làm việc tập thể.
LVN3 Sự hỗ trợ, phối hợp của các đơn vị phòng ban trong đơn vị Anh (Chị) thực hiện rất tốt.
LVN4 Đơn vị Anh ( Chị ) luôn thành lập các đội nhóm để thực hiện các mục tiêu kinh doanh.
LVN5 Mọi người trong nhóm đều quan tâm chia sẽ khó khăn công việc và quan tâm đến lợi ích chung của đơn vị.
Thang đo sự công bằng và nhất quán trong các chính sách quản trị
Các chính sách quản trị được hiểu đó là một phương thức làm cho những hoạt động được hoàn thành với hiệu quả cao. Phương thức này bao gồm những chức năng hay những hoạt động cơ bản mà nhà quản trị có thể sử dụng.
Thành phần sự công bằng và nhất quán trong các chính sách quản trị được đo lường bởi 4 biến quan sát, được kí hiệu từ CSQT1 đến CSQT4
CSQT1 Cấp trên của Anh ( Chị ) không bao giờ đưa ra những mục tiêu mà chính họ biết chắc rằng nhân viên không thể nào đạt được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
CSQT2 Các chính sách, chế độ mà đơn vị Anh ( Chị ) đã đưa ra đều được thực thi một cách nghiêm túc.
CSQT3 Các cấp lãnh đạo của đơn vị Anh (chị) luôn thống nhất các kế hoạch triển khai công việc.
CSQT4 Cấp trên của Anh (Chị) nỗ lực cao để thực hiện mục tiêu đã định ra.
Thang đo thành phần thông tin liên lạc nội bộ
Người lao động sẽ có một cảm giác thuộc về tổ chức của họ khi họ biết những gì đang xảy ra trong công việc của họ hay trong tổ chức, điều này có thể thực hiện được thông qua các cuộc họp. Tổ chức tốt thông tin liên lạc giữa người lao động và quản lý của họ đảm bảo cho người lao động thực hiện tốt công việc của mình.
Thành phần thông tin liên lạc nội bộ được đo lường bởi 4 biến quan sát, các biến này được ký hiệu từ TTLL1 đến TTLL4 với mục tiêu đo lường cách nhìn nhận của người lao động về việc trao đổi, tiếp nhận các thông tin liên quan đến công việc của họ, các hoạt động quyết định của tổ chức:
TTLL1 Các thông tin về hoạt động, chính sách của đơn vị Anh (chị) được công bố nhanh chóng, rõ ràng cho nhân viên.
TTLL2 Các thông tin phản hồi trên tinh thần đóng góp giữa các cấp luôn được lắng nghe và giải quyết.
TTLL3 Đơn vị Anh ( Chị ) luôn có bảng thông tin chi tiết cho từng vị trí công việc.
TTLL4 Anh (Chị) chưa bao giờ cảm thấy thắc mắc về 1 quyết định nào của tổ chức bởi các thông tin liên quan đều được cung cấp đầy đủ.
Thang đo thành phần trao quyền.
Sự trao quyền tồn tại khi người giám sát tin vào khả năng ra quyết định của những người hỗ trợ và khuyến khích họ sử dụng sáng kiến (Conger & Kanung, 1988; Hatline & ctg, 2000).
Thành phần trao quyền được đo lường bởi 5 biến quan sát, các biến này được cập nhật và phát triển dựa trên thang đo trước đó bởi Hartline & Ferrell (1996), được ký hiệu từ TGTQ1 đến TGTQ5 với mục tiêu đo lường mức độ trao quyền trong tổ chức:
TGTQ1 Cấp trên tin vào khả năng ra quyết định của nhân viên.
TGTQ2 Cấp trên khuyến khích nhân viên sử dụng quyền quyết định được giao. TGTQ3 Cấp trên trao quyền cho nhân viên ra quyết định.
TGTQ4 Cấp trên phân công công việc và để nhân viên tự thực hiện. TGTQ5 Cấp trên tin tưởng vào phán xét của nhân viên.
Thang đo thành phần môi trường làm việc (môi trường vật lý)
Thành phần môi trường làm việc được đo lường bởi 4 biến quan sát, các biến này được ký hiệu MTLV1 đến MTLV4, với mục tiêu đo lường cảm nhận của người lao động về điều kiện làm việc tại tổ chức:
MTLV1 Đơn vị Anh (chị) có trang thiết bị làm việc đầy đủ, tốt, đảm bảo cho nhân viên làm việc đạt hết năng suất.
MTLV2 Đơn vị Anh (Chị) có nhà ăn sạch sẽ, dịch vụ ăn uống cho nhân viên làm ca tốt.
MTLV3 Đơn vị Anh (Chị) tạo điều kiện phục hồi sức lao động tốt cho nhân viên khi nghỉ ngơi giữa ca.
MTLV4 Anh (Chị) cảm thấy thoải mái và an tâm khi được làm việc trong môi trường hiện tại.
2.4.1.2 Hiệu chỉnh bảng câu hỏi và đánh giá sơ bộ các thang đo
Nhằm kiểm tra xem người được hỏi có hiểu đúng ý câu hỏi hay không, tỷ lệ hiểu sai là nhiều hay ít, một cuộc phỏng vấn khoảng 10 người thân được thực hiện. Nội dung là phỏng vấn họ về từng câu hỏi trong bảng câu hỏi để xem họ hiểu như thế nào về những câu hỏi này. Có đúng với ý câu hỏi muốn hỏi không, và tỷ lệ hiểu sai có nhiều không. Trên cơ sở đó, hiệu chỉnh bảng câu hỏi theo kết quả phỏng vấn. Kết quả, thang đo chính thức được hình thành (Xem phụ lục).
Bước tiếp theo là đánh giá sơ bộ các thang đo. Trong bước này sẽ thực hiện điều tra thí điểm trên một mẫu 30 nhân viên để kiểm định bước đầu xem các thang đo đã chuẩn chưa, bằng cách đánh giá hệ số alpha của Cronbach. Hệ số Cronbach’s alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo. Về lý thuyết, Cronbach’s alpha càng cao càng tốt (0 < α < 1). Yêu cầu đặt ra cho bước này là các hệ số alpha của các thang đo phải nằm trong khoảng từ 0,6 đến 0,8 và sẽ là tốt hơn nếu hệ số alpha có giá trị từ 0,8 đến gần 1.
2.4.2 Các phương pháp phân tích dữ liệu
2.4.2.1 Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với những cái còn lại trong nhóm đó. 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.
Như trên đã trình bày, hệ số Cronbach’s Alpha thường được dùng để đánh giá sơ bộ thang đo để loại các biến rác trước, chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát. Lưu ý rằng, khi hệ số α quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có gì khác biệt nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7-0,8]. Tiêu chuẩn chọn thang đo này có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr 351). Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng một thang đo là tốt nếu hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Công thức của
hệ số Cronbach’s Alpha là: = N/[1 + (N – 1)]. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. trong công thức tượng trưng cho tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra (trích từ Hồ Huy Tựu, 2006). Kết quả của bước này được sử dụng cho phân tích tiếp theo (EFA).
2.4.2.2 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Hệ số Cronbach’s alpha chỉ dùng để đánh giá độ tin cậy thang đo, vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp EFA giúp chúng ta đánh giá hai giá trị này.
Sau khi loại các biến có độ tin cậy thấp, các biến còn lại sẽ tiếp tục được sử dụng để tiến hành phân tích nhân tố. Phương pháp EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F ( F<k ) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Chỉ tiêu được dùng để xem xét sự thích hợp của phương pháp phân tích nhân tố là kết quả phân tích KMO, là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994). Kaiser (1974) đề nghị KMO > 0,90: rất tốt; KMO > 0,80: tốt; KMO > 0,70: được; KMO > 0,60: tạm được; KMO > 0,50: xấu; và KMO < 0,5: không thể chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr 397). Sau đó sử dụng phương pháp dựa vào Eigenvalue và chỉ có nhân tố nào lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích và thủ tục xoay nhân tố Oblimin được sử dụng. Các biến nào có Factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại (Hair và cộng sự, 2006) vì biến này thật sự không đo lường khái niệm chúng ta cần đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr 402). Các kết quả này sẽ được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình và các giả thuyết nghiên cứu (trích dẫn từ Phạm Hồng Liêm, 2011).
2.4.2.3 Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA
Việc đánh giá độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường thường bằng các đo lường sau:
- Thống kê Chi bình phương - Chi-Square (CMIN): Thống kê Chi – bình phương là một đo lường về độ phù hợp tuyệt đối, nó cung cấp cơ sở để tin rằng sự khác biệt giữa ma trận dự báo và ma trận đầu vào là không có ý nghĩa. Yêu cầu là mức ý nghĩa (p) phải lớn hơn 0,05 thì mô hình được xem là có thể chấp nhận. Tuy nhiên, thống kê này rất nhạy với kích cỡ mẫu, việc sử dụng nó để đánh giá độ phù hợp chỉ thích hợp khi cỡ mẫu từ 100 đến 200. Khi cỡ mẫu lớn hơn mức này thì thống kê này thường có ý nghĩa (p < 0,05) mà nếu căn cứ vào nó để đánh giá thì dẫn đến một kết luận sai lầm là mô hình chung không phù hợp.
- Chỉ số độ phù hợp tốt GFI (Goodness of Fit Index): GFI là một chỉ số đo lường độ phù hợp tuyệt đối. Nó là một đo lường phi thống kê có giá trị trải dài từ 0 (độ phù hợp tồi) đến 1 (độ phù hợp hoàn hảo). Giá trị của GFI càng cao mô hình càng phù hợp, các nhà nghiên cứu (Browne và Cudek, 1992) đề nghị rằng GFI lớn hơn 0,9 thì mô hình được xem là có thể chấp nhận.
- Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation): Chỉ số này dùng để khắc phục cho khuynh hướng bác bỏ mô hình của thống kê Chi – bình phương do kích cỡ mẫu lớn. RMSEA cũng là một chỉ số đo lường độ phù hợp tuyệt đối, giá trị của RMSEA càng nhỏ thể hiện độ phù hợp của mô hình càng cao, thông thường RMSEA rơi vào khoảng 0,05 đến 0,08 thì mô hình dường như có thể chấp nhận được.
- Chỉ số CFI (Comparative Fit Index): Là chỉ số đo lường độ phù hợp tăng thêm của mô hình, nó cho biết một so sánh giữa mô hình đề xuất với một mô hình “null” (có bậc tự do bằng 0) hay một mô hình độc lập (có bậc tự do lớn nhất). Giá trị CFI nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị của CFI càng cao thì mô hình càng phù hợp. Tương tự GFI, Browne và Cudek (1992) đề nghị CFI lớn hơn 0,9 thì mô hình được xem là có thể chấp nhận.
2.4.2.4 Phương pháp mô hình cấu trúc (SEM)
Việc phân tích với SEM thường tuân theo bảy bước, được mô tả vắn tắt như sau:
Bước 1: Phát triển mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết.
SEM dựa vào các quan hệ nhân quả, trong đó sự thay đổi của một biến xuất phát từ sự thay đổi của một biến số khác. Nói chung, có 4 tiêu chuẩn được thiết lập để xác lập một quan hệ nhân quả: (1) tồn tại quan hệ đủ mạnh giữa 2 biến; (2) có trình tự thời gian trước sau của nguyên nhân và kết quả; (3) không tồn tại nguyên nhân hiện hữu nào khác; (4) có cơ sở lý thuyết vững chắc của mối quan hệ. Trong thực tế rất khó để đáp ứng đầy đủ cả 4 tiêu chuẩn này. Tuy nhiên, nếu những điều kiện đầu không được xác lập, nhưng có cơ sở lý thuyết vững chắc thì quan hệ nhân quả vẫn được xác định.
Bước 2: Xây dựng biểu đồ đường dẫn của các quan hệ nhân quả.
Biểu đồ đường dẫn là một công cụ để biểu diễn bằng hình ảnh các quan hệ nhân quả. Để xây dựng biểu đồ đường dẫn, trước tiên chúng ta phải xây dựng các khái niệm dựa vào cơ sở lý thuyết và tìm các chỉ báo để đo lường chúng. Tiếp theo chúng ta sử dụng các hình mũi tên để thể hiện cho từng quan hệ cụ thể giữa hai khái niệm. Hình mũi tên một chiều chỉ quan hệ nhân quả trực tiếp từ một khái niệm đến một khái niệm khác. Hình mũi tên cong hai chiều chỉ mối quan hệ tương quan giữa các khái niệm. Và hình hai mũi tên ngược chiều nhau chỉ mối quan hệ tác động qua