cho sự mô tả của khái niệm cần đo. Các biến quan sát nào có hệ số tương quan biến tổng thấp xem như không đóng góp ý nghĩa nhiều cho thang đo. Trong nghiên cứu, nếu hệ số Cronbach’s Alpha >0,75 thì thang đo chấp nhận được (Nguyễn Thống, 2013) và Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3)
Kết quả phân tích cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy (Hệ số Cronbach’s Alpha >0,75, hệ số tương quan biến tổng > 0,3). Điều này cho thấy thang đo có độ tin cậy cao, các biến quan sát đo lường cùng 1 khái niệm nghiên cứu. Các biến quan sát có sự liên kết chặt chẽ, đóng góp ý nghĩa nhiều cho thang đo và không phải loại biến nào ra khỏi thang đo. Tất cả các biền này phù hợp cho phân tích tiếp theo.
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo
Số biến | Cronbach’s Alpha | Tương quan biến - tổng nhỏ nhất | |
Bản chất công việc | 4 | 0,885 | 0,663 |
Cơ hội đào tạo thăng tiến | 4 | 0,874 | 0,659 |
Lãnh đạo | 4 | 0,938 | 0,806 |
Đồng nghiệp | 3 | 0,910 | 0,751 |
Thu nhập | 4 | 0,918 | 0,766 |
Rủi ro nghề nghiệp | 5 | 0,943 | 0,793 |
Quy mô ngân hàng | 3 | 0,954 | 0,886 |
Thỏa mãn công việc | 3 | 0,867 | 0,535 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Các Nhân Tố Tác Động Đến Sự Thỏa Mãn Công Việc Của Nhân Viên Tín Dụng Ngân Hàng -
Phương Pháp Nghiên Cứu -
Quy Trình Phân Tích Tóm Tắt Chương 3 -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Mức Độ Thỏa Mãn Theo Đặc Tính Độ Tuổi Kiểm Định Levene -
Kiến Nghị Cho Các Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Nhóm Câu Hỏi Về Bản Chất Công Việc:
Xem toàn bộ 120 trang tài liệu này.
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ số liệu thống kê)
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin ) KMO 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. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể . Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn . Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% . Thứ tư, điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 . Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
Kết quả chạy phân tích nhân tố EFA như sau:
Bảng 4.5: Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA
Hệ số phù hợp | BC | DT | LD | DN | TN | RR | QM | TM | |
KMO | 0.5 ≤ KMO ≤ 1 | 0,830 | 0,726 | 0,823 | 0,729 | 0,821 | 0,881 | 0,767 | 0,615 |
Sig | ≤ 0.05 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Phương sai trích (%) | ≥ 50 | 74,767 | 72,626 | 84,369 | 84,723 | 80,422 | 81,577 | 91,618 | 79,660 |
Eigenvalue | ≥ 1 | 2,991 | 2,905 | 3,375 | 2,542 | 3,217 | 4,079 | 2,749 | 2,390 |
Hệ số tải nhân tố | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 | ≥ 0,3 |
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ số liệu thống kê)
Kết luận: các biến độc lập và phụ thuộc đều đáp ứng được các tiêu chuẩn kiểm định. Hệ số KMO trong khoảng [0.5;1] cho thấy nhóm các nhân tố là phù hợp. Phương sai trích ≥ 50% cho thấy giải thích ≥ 50% biến thiên của dữ liệu hệ số
Eigenvalue các nhân tố đều ≥ 1 và hệ số tải ≥ 0,3 cho thấy ý nghĩa thiết thực, quan trọng của các nhân tố.
4.4 Phân tích hồi quy
Phương trình giả thuyết hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc của nhân viên tín dụng ngân hàng tại TP HCM có dạng:
Y= β0+ β1BC+ β2DT+ β3LD+ β4DN+ β5TN+ β6RR+β7QM+ e
Trong đó:
Y: là sự thỏa mãn
BC: Bản chất công việc
DT: Cơ hội đào tạo thăng tiền
LD: Lãnh đạo
TN: Thu nhập
QM: Quy mô ngân hàng
RR: Rủi ro nghề nghiệp
β là hệ số hồi quy.
4.4.1 Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.6: Bảng ma trận hệ số tương quan
TM | BC | DT | LD | DN | TN | RR | QM | ||
TM | Pearson Correlation | 1 | ,409** | ,303** | ,375** | ,345** | ,550** | -,162* | ,443** |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,025 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
BC | Pearson Correlation | ,409** | 1 | ,324** | ,298** | ,234** | ,223** | ,312** | ,254** |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,001 | ,002 | ,000 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
DT | Pearson Correlation | ,303** | ,324** | 1 | ,365** | ,267** | ,212** | ,015 | ,143* |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,003 | ,834 | ,048 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
LD | Pearson Correlation | ,375** | ,298** | ,365** | 1 | ,578** | ,188** | ,110 | ,156* |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,000 | ,000 | ,000 | ,009 | ,128 | ,031 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
DN | Pearson Correlation | ,345** | ,234** | ,267** | ,578** | 1 | ,186** | ,158* | ,130 |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,001 | ,000 | ,000 | ,010 | ,029 | ,072 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
TN | Pearson Correlation | ,550** | ,223** | ,212** | ,188** | ,186** | 1 | ,098 | ,603** |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,002 | ,003 | ,009 | ,010 | ,175 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
RR | Pearson Correlation | -,162* | ,312** | ,015 | ,110 | ,158* | ,098 | 1 | ,251** |
Sig. (2-tailed) | ,025 | ,000 | ,834 | ,128 | ,029 | ,175 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
QM | Pearson Correlation | ,443** | ,254** | ,143* | ,156* | ,130 | ,603** | ,251** | 1 |
Sig. (2-tailed) | ,000 | ,000 | ,048 | ,031 | ,072 | ,000 | ,000 | ||
N | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | 192 | |
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). | |||||||||
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). | |||||||||
Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc BC,DT,LD,DN,TN và QM đối với biến TM có độ tin cậy 99%, giữa biến RR và TM là 95%. Các biến độc lập đều có sig< 0,05 nên có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc=> phù hợp để xây dựng mô hình hồi quy.
4.4.2 Mô hình hồi quy
Bảng 4.7: Mô hình hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số đã chuẩn hóa | t | Sig. | |||
Beta | Sai số chuẩn | Beta | ||||
1 | (Constant) | -,128 | ,376 | -,341 | ,734 | |
BC | ,451 | ,077 | ,321 | 5,840 | ,000 | |
DT | ,023 | ,087 | ,014 | ,263 | ,793 | |
LD | ,196 | ,096 | ,126 | 2,044 | ,042 | |
DN | ,186 | ,067 | ,165 | 2,782 | ,006 | |
TN | ,438 | ,082 | ,328 | 5,343 | ,000 | |
RR | -,515 | ,069 | -,389 | -7,468 | ,000 | |
QM | ,260 | ,074 | ,218 | 3,518 | ,001 | |
Biến phụ thuộc: TM | ||||||
Kết quả hồi quy cho thấy có tất cả 6 biến độc lập tác động đến sự thỏa mãn ở độ tin cậy 95% là: BC, LD, DN, TN, RR, QM đều có sig ≤ 0,05, riêng biến DT có sig ≥0,05. Vậy, biến DT không có ý nghĩa tác động đến biến sự thỏa mãn.
Phương trình hồi quy: Y= 0,321BC + 0,126LD+ 0,165DN + 0,328TN+ 0,218QM – 0,389RR
Trong đó:
Y: là sự thỏa mãn
BC: Bản chất công việc
LD: Lãnh đạo
DN: Đồng nghiệp
TN: Thu nhập
QM: Quy mô ngân hàng
RR: Rủi ro nghề nghiệp
Nhận xét: nhân tố Rủi ro nghề nghiệp, Bản chất công việc và Thu nhập có tác động mạnh đến sự thỏa mãn công việc. Trong đó nhân tố Rủi ro nghề nghiệp có tác động ngược chiều. Điều này phù hợp thực tế, vì công việc càng rủi ro nhân viên càng ít thỏa mãn.
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố : BC, LD, DN, TN, RR, QM đến TM ta căn cứ vào hệ số beta chuẩn hóa. Nếu beta càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến sự thỏa mãn càng cao và ngược lại. Trong mô hình trên, ta thấy nhân tố rủi ro nghề nghiệp có hệ số beta lớn nhất (-0,389) và nhân tố lãnh đạo có hệ số beta nhỏ nhất (0,126) vì vậy nhân tố rủi ro nghề nghiệp tác động lớn nhất đến sự thỏa mãn trong khi đó nhân tố lãnh đạo tác động nhỏ nhất.
4.4.3 Kiểm định mức độ phù hợp mô hình
Bảng 4.8: Kiểm định mức độ phù hợp mô hình
R | R2 | R hiệu chỉnh | Độ lệch chuẩn ước lược | Durbin- Watson | ||
1 | ,761a | ,579 | ,563 | ,51677 | 1,404 | |
ANOVAa | ||||||
Mô hình | Tổng bình phương | df | Trung bình bình phương | F | Sig. | |
1 | Regression | 67,668 | 7 | 9,667 | 36,198 | ,000b |
Residual | 49,138 | 184 | ,267 | |||
Total | 116,806 | 191 | ||||
a. Biến phụ thuộc: TM | ||||||
b. Biến độc lập: QM, DN, RR, DT, BC, TN, LD | ||||||
Mô hình có R2 hiệu chỉnh là 0,563 có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 56,3% sự thỏa mãn của trong công việc của nhân viên tín dụng. Hệ số Durbin – watson là 1,404 nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Mô hình hồi quy có mức ý nghĩa Sig =0 ≤ 0,050 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu thu thập và có ý nghĩa giải thích cho tổng thể.
4.4.4 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy, ta giả định các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này xảy ra khi các biến độc lập tương quan với nhau sẽ dẫn đến sai lệch trong quá trình kiểm định. Ta dùng hệ số VIF (thừa số tăng phương sai) để nhận biết hiện tượng này.
Bảng 4.9: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số đã chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
Beta | Std. Error | Beta | Toleranc e | VIF | ||||
1 | (Const) | -,128 | ,376 | -,341 | ,734 | |||
BC | ,451 | ,077 | ,321 | 5,840 | ,000 | ,757 | 1,321 | |
DT | ,023 | ,087 | ,014 | ,263 | ,793 | ,792 | 1,263 | |
LD | ,196 | ,096 | ,126 | 2,044 | ,042 | ,604 | 1,657 | |
DN | ,186 | ,067 | ,165 | 2,782 | ,006 | ,648 | 1,544 | |
TN | ,438 | ,082 | ,328 | 5,343 | ,000 | ,608 | 1,644 | |
RR | -,515 | ,069 | -,389 | -7,468 | ,000 | ,843 | 1,186 | |
QM | ,260 | ,074 | ,218 | 3,518 | ,001 | ,594 | 1,683 | |
a. Biến phụ thuộc: TM | ||||||||
Căn cứ theo bảng trên ta thấy các biến độc lập có VIF ≤ 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Trọng Hoài, 2007) như vậy mô hình hồi quy là chuẩn xác, không bị sai lệch giá trị.
4.5 Phân tích sự khác biệt theo đặc tính cá nhân ảnh hưởng đến sự thỏa mãn
4.5.1 Giới tính
Để kiểm định sự khác biệt đặc tính cá nhân ảnh hưởng đến sự thỏa mãn ta dùng phương pháp kiểm định Independent-samples T-test
Bảng 4.10: Kiểm định sự khác biệt mức độ thỏa mãn theo đặc tính giới tính
Kiểm định Levene | Kiểm định T-Test | |||||||||
F | Sig. | t | df | Mức ý nghĩa | Khác biệt trung bình | Khách biệt sai số chuẩn | Độ tin cậy khác biệt 95% | |||
Lower | Upper | |||||||||
TM | Equal variances assumed | 1,436 | ,232 | ,348 | 190 | ,729 | ,04242 | ,12204 | -,19830 | ,28315 |
Equal variances not assumed | ,332 | 102,613 | ,741 | ,04242 | ,12778 | -,21100 | ,29585 | |||
Kết quả Independent-samples T-test cho thấy sig(Levene’s Test) là 0,232≥ 0,05 và Sig (T-Test) ≥ 0,05 nên không có sự khác biệt giữa giới tính trong sự thỏa mãn với độ tin cậy là 95%.