Mẫu trong nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp này là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận. Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng nghiên cứu và thường sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí. Tuy nhiên phương pháp này có nhược điểm là không xác định được sai số do lấy mẫu. Kích cỡ mẫu nghiên cứu dựa theo công thức của Tabachnick N≥50 +8p, với p số biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 499). Mô hình có 5 biến độc lập nên kích thước mẫu tối thiểu là 90 mẫu. Tác giả muốn có được 250 mẫu để kết quả xử lý có ý nghĩa hơn. Vì vậy, để đạt được kích thước mẫu trên, tác giả tiến hành gửi nhân viên thuộc Cơ quan Tổng công ty và 5 công ty Điện lực khu vực gồm Công ty Điện lực Chợ Lớn, Công ty Điện lực Gò Vấp, Công ty Điện lực Phú Thọ và Công ty Điện lực Bình Phú và Công ty TN Điện lực TP.HCM. Sau khi thu về 300 bảng câu hỏi và loại bỏ các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu, còn lại 242 bảng câu hỏi hoàn tất được sử dụng. Vì vậy, kích thước mẫu cuối cùng của
đề tài này là n = 242. (Chi tiết đặc điểm mẫu xem tại chương 4).
3.5 Tóm tắt
Chương này trình bày các nội dung sau: (1) Phương pháp nghiên cứu; (2) Quy trình nghiên cứu; (3) Các thang đo; (4) Chọn mẫu, kích cỡ mẫu và địa bàn lấy mẫu. Chương tiếp theo sẽ trình bày các kết quả kiểm định thang đo, phân tích nhân tố, kiểm định mô hình và các giả thiết nghiên cứu.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Giới thiệu
Chương này sẽ trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, cụ thể bao gồm những nội dung sau:
(1) Mô tả và phân tích mẫu thu được (2) Kết quả kiểm định các thang đo (3) Phân tích kết quả hồi quy đa biến (4) Kiểm định tác động của biến định tính 4.2 Mô tả mẫu
Về giới tính: Kết quả cho thấy có 147 nam và 95 nữ trả lời phỏng vấn, số lượng nam nhiều hơn nữ (nam: 60,7%, nữ: 39,3%), việc lấy mẫu có sự chênh lệch về giới tính, nhưng kết quả có thể chấp nhận vì trên thực tế nữ giới ít chọn làm việc trong ngành điện hơn nam giới.
Về độ tuổi: đa phần đối tượng khảo sát có độ tuổi từ 30 đến 45 tuổi (chiếm trên 68,2%). Những đối tượng trên 30 tuổi chỉ chiếm 11,2 %, còn lại là trên 45 tuổi. Về trình độ: hầu hết mẫu khảo sát tập trung ở trình độ cao đẳng, đại học (chiếm 76,4%), các trình độ THPT, sau đại học chiếm số ít hơn. Mẫu này phản ánh gần sát với trình độ thực tế của CBNV Tổng công ty.
Về chức danh công việc: Cơ cấu khảo sát có vị trí chức danh là công nhân chiếm tỷ lệ hơi thấp (5,4%) do nguyên nhân đối với công nhân thường xuyên làm việc tại hiện trường, giờ giấc lệch pha so với giờ làm việc hành chánh nên khó khảo sát. Về thu nhập: mẫu khảo sát có mức thu nhập từ 6-12 triệu chiếm số đông (84,3%). Đây cũng là mức thu nhập bình quân các năm gần đây của Tổng công ty.
Về thâm niên công tác: CBNV làm việc tại Tổng công ty có thâm niên công tác từ 10-15 năm chiếm tỷ lệ một nửa (50,8%). Lý do, những năm gần đây Tổng công ty hạn chế tuyển dụng. Mặt khác, số người nghỉ việc vì lý do khác ngoài nghỉ hưu cũng chiếm số ít. Đây cũng là hạn chế đối với lực lượng CBNV của Tổng công ty những năm sau này.
Bảng 4.1 Thống kê mẫu khảo sát
Thông tin mẫu Tần suất Phần trăm Phần trăm tích lũy
1. Giới tính - Nam 147 60,7 60,1 - Nữ 95 39,3 100 2. Tuổi - Dưới 30 tuổi 27 11,2 11,3 - 30-45 tuổi 165 68,2 79,3 - Trên 45 tuổi 50 20,7 100 3. Trình độ - THPT, trung cấp 43 17,8 17,8 - Cao đẳng, đại học 185 76,4 94.2 - Sau đại học 14 5,8 100
4. Chức danh công việc
- Công nhân 14 5,8 5,8 - Nhân viên 129 53,3 59,1 - Quản lý 99 40,9 100 5. Thu nhập - Dưới 6 triệu 34 14,0 14,0 - 6 - 12 triệu 204 84,3 98,3 - Trên 12 triệu 4 1,7 100
6. Thâm niên công tác
- Dưới 5 năm 29 12,0 12,0
- 5-10 năm 18 7,4 19,4
- 10-15 năm 123 50,8 70,2
Dữ liệu sau khi thu thập được tác giả thiết kế, mã hóa và nhập liệu qua công cụ SPSS 16.0, sau đó tiến hành làm sạch. Lý do: dữ liệu sau khi điều tra được tiến hành nhập thô vào máy, kết hợp với dữ liệu được thu thập trực tiếp qua mạng Mail Outlook nội bộ của Tổng công ty, trong quá trình thực hiện thường có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đưa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Theo đó, việc phân tích số liệu sẽ giúp tác giả đưa ra những thông tin chính xác và có độ
tin cậy cao.
4.3 Đánh giá thang đo
4.3.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach 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 nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó
đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem
Bảng 4.2 Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến - tổng Cronbach's alpha nếu loại biến 1. Thang đo: Công
việc phù hợp Cronbach Alpha = ,769
Công việc 1 10,06 5,582 ,506 ,749 Công việc 2 10,50 5,006 ,538 ,731 Công việc 4 10,67 4,331 ,653 ,667 Công việc 5 10,91 4,349 ,603 ,698 2. Thang đo: Chính sách Cronbach Alpha = ,854 Chính sách 1 15,47 13,155 ,664 ,825 Chính sách 2 15,57 12,976 ,694 ,819 Chính sách 3 16,03 13,966 ,556 ,845 Chính sách 4 15,96 12,725 ,701 ,817 Chính sách 5 15,60 13,303 ,661 ,825 Chính sách 6 15,41 14,584 ,564 ,843 3. Thang đo: Lãnh đạo Cronbach Alpha = ,760 Lãnh đạo 1 10,97 3,680 ,577 ,693 Lãnh đạo 2 10,98 3,717 ,542 ,712 Lãnh đạo 3 11,12 3,807 ,548 ,709 Lãnh đạo 4 11,20 3,565 ,565 ,700 4. Thang đo
Thương hiệu, văn hóa Tổng Công ty Cronbach Alpha = ,857 Thương hiệu 1 11,25 4,637 ,693 ,822 Thương hiệu 2 11,61 4,172 ,710 ,815 Thương hiệu 3 11,72 4,400 ,657 ,837 Thương hiệu 4 11,49 4,492 ,755 ,798
5. Thang đo Điều kiện làm việc Cronbach Alpha = ,794 Điều kiện 1 11,31 3,451 ,671 ,730 Điều kiện 2 11,22 4,562 ,716 ,695 Điều kiện 3 10,99 4,743 ,737 ,695 Điều kiện 4 11,29 5,491 ,396 ,833 6. Thang đo Động viên chung Cronbach Alpha = ,758 Động viên 1 10,50 4,840 ,575 ,701 Động viên 2 10,63 4,135 ,621 ,665 Động viên 3 10,47 4,989 ,486 ,738 Động viên 4 10,79 3,420 ,602 ,693
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn
nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần giá trị cảm nhận, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
4.3.2.1 Thang đo các thành phần động viên nhân viên
Sau khi được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s Alpha đạt độ tin cậy, thang đo các yếu tố động viên nhân viên gồm 6 thang đo với 26 biến quan sát. Các biến được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Cách tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện qua 2 lần như sau:
- Lần 1: Tập hợp 22 biến quan sát sau khi được kiểm tra độ tin cậy được đưa vào
phân tích nhân tố (EFA), dùng phương pháp PCA. Bảng số liệu chi tiết được trình
bày ở phụ lục 4a. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,752 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 2495,99 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 67,933% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 6 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 67,933% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 6 với eigenvalue là 1,081. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Xuất hiện nhân tố thứ 6.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5).
+ Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3; trừ các biến Thương hiệu 3, Chính sách 1, Chính sách 2 có hệ số tải giữa các nhân tố ≤ 0,3. => loại 4 biến không đạt là Thương hiệu 3, Chính sách 1, Chính sách 2.
Sau khi kiểm tra nội dung biến quan sát bị loại bỏ, tác giả nhận thấy nếu loại bỏ các biến trên thì không vi phạm ý nghĩa của khái niệm đo lường.
Lần 2: Tất cả 19 biến còn lại tác giả tiến hành chạy EFA lần 2, dùng phương pháp
PCA Bảng số liệu chi tiết được trình bày ở phụ lục 4b. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,740 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 1853,912 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 65,107% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 5 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 65,107% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với eigenvalue là 1,136. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Mất đi nhân tố thứ 6.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5).
+ Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3; trừ biến Thương hiệu 4 có hệ số tải giữa các nhân tố ≤ 0,3.
=> loại biến không đạt là Thương hiệu 4.
Sau khi kiểm tra nội dung biến quan sát bị loại bỏ, tác giả nhận thấy nếu loại bỏ biến trên thì không vi phạm ý nghĩa của khái niệm đo lường.
Lần 3: Tất cả 18 biến còn lại tác giả tiến hành chạy EFA lần 3, dùng phương pháp
PCA Bảng số liệu chi tiết được trình bày ở phụ lục 4c. Kết quả như sau:
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) đạt 0,705 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 1682,51 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
+ Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 65,459% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng 5 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 65,459% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với eigenvalue là 1,086. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
+ Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (factor loading >0,5). + Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3;
Bảng 4.3 Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần động viên nhân viên
STT Tên biến quan sát
Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5
1 Điều kiện 3 ,876 Điều kiện
làm việc 2 Điều kiện 2 ,804 3 Điều kiện 1 ,793 4 Điều kiện 4 ,609 5 Chính sách 5 ,863 Chính sách chế độ 6 Chính sách 4 ,842 7 Chính sách 6 ,745 8 Chính sách 3 ,716
9 Công việc 4 ,822 Công việc
phù hợp
STT Tên biến quan sát
Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5 11 Công việc 2 ,750 12 Công việc 1 ,702 13 Lãnh đạo 1 ,803 Quan hệ Lãnh đạo 14 Lãnh đạo 4 ,766 15 Lãnh đạo 2 ,732 16 Lãnh đạo 3 ,683
17 Thương hiệu 2 ,325 ,816 Thương hiệu
18 Thương hiệu 1 ,814
Eigenvalue 3,829 2,641 2,398 1,829 1,086
Độ tin cậy Cronbach Alpha ,749 ,808 ,769 ,760 ,830
Tổng phương sai trích 65,459 %
Đặt tên và giải thích nhân tố: Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn cùng nằm trong một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Nhân tố thứ nhất gồm 4 biến quan sát tập hợp từ 5 biến quan sát của nhân tố “Điều kiện làm việc”.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
ĐK3 Tổng công ty bảo đảm tốt các điều kiện an toàn, bảo hộ lao động
ĐK2 Môi trường làm việc tốt: sạch sẽ, vệ sinh, thoáng mát
ĐK1 Tổng công ty luôn trang bị đầy đủ thiết bị, công cụ dụng cụ làm việc cho CBNV
ĐK4 Khi thực hiện công việc không bị rủi ro, nguy hiểm
Các biến này thể nội nội dung thực tế đặc thù công tác của Tổng công ty Điện lực TP.HCM là môi trường làm việc có nhiều yếu tố có thể gây ra tai nạn lao động như: làm việc trên cao, thường xuyên tiếp xúc với điện, điện áp cao, điện từ trường; làm việc ngoài trời ảnh hưởng nhiều đến sức khỏe và tính mạng của người lao động. Do đó, Nhân tố này tiếp tục được gọi là Điều kiện làm việc. Ký hiệu là ĐKLV. - Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát được trích ra từ 7 biến quan sát của nhân tố Chính sách, chế độ đãi ngộ”.
4 biến quan sát được sắp xếp theo hệ số tải nhân tố từ cao đến thấp bao gồm:
CS5 Tổng công ty có Chính sách khen thưởng kịp thời, rõ ràng, công bằng, công khai
CS4 Tiền lương ở Tổng công ty được trả công bằng, hợp lý
CS6 Tổng công ty tạo cho tôi nhiều cơ hội phát triển cá nhân