Trang chủ

Kết Quả Efa Thang Đo Chất Lượng Sống Trong Công Việc


Bảng 3.4 Thống kê mẫu khảo sát


Thông tin

Kết quả

Tỷ trọng

Giới tính

Nam

106

53,00%


Nữ

94

47,00%

Tổng cộng

200

100,00%

Chức danh

Quản lý

13

6,50%


Nhân viên

187

93,50%

Tổng cộng

200

100,00%

Tình trạng hôn nhân

Độc thân

148

74,00%

Đã kết hôn

52

26,00%

Tổng cộng

200

100,00%

Thu nhập

< 7 triệu

124

62%


7 – 12 triệu

64

32%


>12 triệu

12

6%

Tổng cộng

200

100,00%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

Ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng và kết quả công việc: Nghiên cứu nhân viên ngân hàng tại TP.Hồ Chí Minh - 7

(Nguồn: tính toán của tác giả)

3.7 Tóm tắt

Chương III trình bày các nguồn thông tin thu thập, phương pháp và công cụ thu thập, thiết kế mẫu – chọn mẫu, phương pháp xử lý dữ liệu, các thang đo các khái niệm, đặc điểm của mẫu khảo sát. Đây là bước chuẩn bị cần thiết cho việc thực hiện và xác định kết quả nghiên cứu.


CHƯƠNG IV

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương III đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu và đánh giá các thang đo lường các khái niệm. Nội dung chương IV trình bày kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu cùng các giả thuyết đề ra.

4.1 Kiểm định mô hình đo lường

Thang đo mô hình chất lượng sống trong công việc dựa vào thang đo của Nguyễn & cộng sự (2011). Kết quả khảo sát sơ bộ cho thấy không có sự khác biệt hay thay đổi các thành phần của thang đo đối với nhân viên ngân hàng.

Để kiểm định mô hình, độ tin cậy của từng thành phần của thang đo chất lượng sống trong công việc sẽ được đánh giá qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha.

Sau khi sử dụng Cronbach’s Alpha để loại đi các biến không đạt độ tin cậy, các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với thang đo chất lượng sống trong công việc, thang đo sự hài lòng trong công việc và thang đo kết quả công việc. Mục đích của EFA là khám phá cấu trúc của thang đo chất lượng sống trong công việc và kết quả công việc của nhân viên ngân hàng tại TP. Hồ Chí Minh. Cuối cùng, tất cả các thành phần được đưa vào phân tích hồi quy bội nhằm khẳng định giả thiết ban đầu.

4.1.1 Đánh giá sơ bộ thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp trước. Các biến có hệ số tương quan biến- tổng hiệu chỉnh (Corrected item – total correlation) nhỏ hơn 0,30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0,60 trở lên.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo đo lường là tốt, từ gần 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 đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”.

Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (Alpha> 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy).

Qua kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha cho thấy các biến thuộc thang đo các thành phần đều đạt độ tin cậy lớn hơn 0,50, tương quan biến tổng của từng biến quan sát > 0,30. Cụ thể: thang đo sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT) có Cronbach alpha là 0,847; thang đo sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH) có Cronbach alpha là 0,852; thang đo sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT) có Cronbach alpha là 0,852; thang đo sự hài lòng trong công việc (HL) có Cronbach alpha là 0,876 và thang đo kết quả công việc (KQ) có Cronbach alpha là 0,836. Các hệ số tương quan biến tổng của các thang đo đều cao hơn mức cho phép (lớn hơn 0,3). Vì thế, tất cả các biến quan sát đều đạt độ tin cậy để sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA trong bước tiếp theo.


Bảng 4.1 Kết quả kiểm định Cronbach Alpha các thang đo



Stt


Thang đo

Số biến quan sát

Cronbach Alpha

Hệ số tương quan

giữa biến-tổng nhỏ nhất

1

Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT)

3

0,847

0,705

2

Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH)

3

0,852

0,709

3

Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT)

3

0,852

0,697

4

Sự hài lòng trong công việc (HL)

5

0,876

0,679

5

Kết quả công việc (KQ)

4

0,836

0,630

(Nguồn: Kết quả SPSS)

4.1.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:

- Hệ số KMO >= 0,5; mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <= 0,05. KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0,90 là rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO≥ 0,50: xấu; KMO< 0,50: không thể chấp nhận được.

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0,5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0,4 được xem là quan trọng; >= 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75.

- Tổng phương sai trích >= 50%

- Hệ số Eigenvalue >1


- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

- Phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1

4.1.2.1 Thang đo chất lượng sống trong công việc

Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 9 biến quan sát của thang đo chất lượng sống trong công việc 3 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.

Khi phân tích EFA với thang đo chất lượng sống trong công việc, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.

Kết quả phân tích EFA cho thấy 9 biến quan sát được phân tích thành 3 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Kết quả KMO & Barlett: hệ số KMO = 0,754 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi- Square của kiểm định Barlett đạt mức 1,131 với mức ý nghĩa Sig = 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.

Hệ số Eigenvalue = 1,011 >1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 3 với phương sai trích đạt 77,218%, có nghĩa là 3 nhân tố được rút ra giải thích được 77,218% biến thiên của dữ liệu (xem thêm Phụ lục 6).


Bảng 4.2 Kết quả EFA thang đo chất lượng sống trong công việc


STT

Tên biến

Tên nhân tố

1

2

3


1

KT3

0,849



Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT)

2

KT1

0,822



3

KT2

0,787



4

QH1


0,848


Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH)

6

QH2


0,842


7

QH 3


0,810


8

TT2



0,834


Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT)

9

TT1



0,827

10

TT3



0,788

(Nguồn: Kết quả SPSS)

Nhân tố thứ nhất gồm có 3 biến quan sát sau:

KT1: Công việc của tôi cho phép tôi thể hiện hết khả năng của mình KT2: Công việc giúp tôi nâng cao kỹ năng chuyên môn của mình KT3: Công việc giúp tôi phát huy khả năng sáng tạo của bản thân

Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức, ký hiệu là KT

Nhân tố thứ hai gồm có 3 biến quan sát: QH1: Tôi có bạn bè tốt tại ngân hàng

QH2: Sau giờ làm việc, tôi có đủ thời gian để thư giãn, giải trí QH3: Tôi được tôn trọng tại ngân hàng

Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, ký hiệu là QH

Nhân tố thứ ba gồm có 3 biến quan sát: TT1: Ngân hàng cung cấp cho tôi chế độ phúc lợi tốt TT2: Tôi hài lòng với thu nhập của tôi tại ngân hàng

TT3: Công việc hiện tại của tôi tại ngân hàng đảm bảo cho cuộc sống của tôi Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, ký hiệu là TT

4.1.2.2 Thang đo Sự hài lòng trong công việc

Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự hài lòng trong công việc cho thấy có 1 nhân tố được rút trích ra và không có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số


KMO = 0,866, kiểm định Chi-Square = 476,243, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,080%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo sự hài lòng trong công việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 7).‌

4.1.2.3 Thang đo Kết quả công việc

Tương tự, Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo kết quả công việc cho thấy cũng có 1 nhân tố được rút trích ra và không có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số KMO = 0,810, kiểm định Chi-Square = 301,927, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,378%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo kết quả trong công việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 8).

Như vậy, sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định chính thức độ tin cậy của thang đo chất lượng sống trong công việc, không xảy ra tình trạng loại biến, do đó, mô hình nghiên cứu giữ nguyên như ban đầu.

4.2 Phân tích hồi quy

Phân tích mô hình: gồm 2 mô hình hồi quy: (1) phân tích ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc, (2) chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc.

Những vấn đề cần quan tâm trong mô hình hồi quy:

- Thứ nhất, trước khi thực hiện hồi quy, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến (biến độc lập và biến phụ thuộc, và giữa các biến độc lập với nhau), để thấy mức độ liên hệ chặt chẽ giữa các biến.

- Thứ hai, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu bằng hệ số xác định điều chỉnh (R2 điều chỉnh), hệ số này đo lường tỷ lệ phần trăm của biến thiên được giải thích trong biến phụ thuộc mà có tính tới mối liên hệ giữa cỡ mẫu và số biến độc lập trong mô hình hồi quy bội, nên tránh được việc thổi phồng khả năng giải thích cho biến phụ thuộc của mô hình; kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể bằng thống kê F.

- Thứ ba, kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số riêng phần bằng thống kê t.


- Thứ tư, kiểm định việc vi phạm các giả định (giả định liên hệ tuyến tính, các giả định của phần dư: phương sai không đổi, phân phối chuẩn, độc lập và giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập), vì nếu vi phạm các giả định thì kết quả ước lượng sẽ không đáng tin cậy nữa.

- Thứ năm, xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình.

4.2.1 Phân tích tương quan

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, ta sẽ xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng lớn chứng tỏ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng cao, và như vậy phân tích hồi quy có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập có mối tương quan lớn với nhau thì điều này lại có nghĩa là có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.

Hệ số tương quan Person được sử dụng để xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn này trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì ta có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì có biết mối quan hệ là lỏng.

Bảng 4.3 Hệ số tương quan

(N=200)


Tương quan

HL

KQ

TT

QH

KT

HL

1

0,986

0,748

0,715

0,735

KQ

0,986

1

0,766

0,735

0,742

TT

0,748

0,766

1

0,478

0,568

QH

0,715

0,735

0,478

1

0,483

KT

0,735

0,742

0,568

0,483

1

(Nguồn: Kết quả SPSS)

Kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Sự hài lòng trong công việc với các biến độc lập Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức và mối quan hệ này là tương đối chặt

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 02/06/2022