Bảng 5-4: Thang đo cho các biến độc lập sau khi hiệu chỉnh
Nội dung câu hỏi | Ký hiệu biến | |
1 | Bản chất công việc | |
1.1 | Công việc phù hợp với năng lực của tôi. | cv1 |
1.2 | Công việc tôi đang làm có quy trình thực hiện rò ràng, dễ hiểu. | cv2 |
1.3 | Công việc của tôi có tầm quan trọng nhất định. | cv3 |
1.4 | Tôi được quyền quyết định trong công việc. | cv4 |
2 | Lương & phúc lợi | |
2.1 | Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực của tôi. | lg1 |
2.2 | Thu nhập có cạnh tranh so với các công ty cùng ngành. | lg2 |
2.3 | Công ty có chính sách lương rò ràng và công bằng. | lg3 |
2.4 | Công ty có chế độ BHXH, YT & TN tốt. | lg4 |
3 | Môi trường tác nghiệp | |
3.1 | Công ty tổ chức thời gian làm việc ổn định. | mt1 |
3.2 | Nhân viên được cung cấp đầy đủ trang thiết bị hỗ trợ cho công việc. | mt2 |
3.3 | Nơi làm việc an toàn và tiện nghi. | mt3 |
3.4 | Tôi nhận được sự hỗ trợ nhiều từ đồng nghiệp. | mt4 |
3.5 | Mối quan hệ giữa các đồng nghiệp tại nơi làm việc thân thiện và thoải mái. | mt5 |
4 | Ghi nhận và khen thưởng | |
4.1 | Công ty ghi nhận kịp thời sự đóng góp của nhân viên. | kt1 |
4.2 | Công ty xét thưởng công bằng dựa trên mức độ hoàn thành công việc. | kt2 |
4.3 | Giá trị phần thưởng của công ty tương xứng với đóng góp. | kt3 |
4.4 | Chính sách khen thưởng của công ty rò ràng và hiệu quả. | kt4 |
5 | Đào tạo và phát triển | |
5.1 | Công ty có nhiều chương trình đào tạo & phát triển nhân viên. | dt1 |
5.2 | Tôi được đào tạo những kỹ năng cần thiết cho công việc | dt2 |
5.3 | Công ty tạo nhiều cơ hội cho tôi học tập và phát triển. | dt3 |
5.5 | Tôi nắm rò chính sách đào tạo & phát triển của cty. | dt5 |
6 | Lãnh đạo/ cấp trên | |
6.1 | Cấp trên luôn khen ngợi, động viên khi tôi thực hiện tốt công việc. | ld1 |
6.2 | Tôi cảm thấy thoải mái khi làm việc với cấp trên. | ld2 |
6.3 | Cấp trên luôn truyền đạt mục tiêu mong muốn với nhân viên. | ld3 |
6.4 | Tôi luôn nhận được sự giúp đỡ của cấp trên khi có nhu cầu. | ld4 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Quy Mô Sản Xuất Kinh Doanh Của Nhà Máy Esquel Việt Nam -
Các Phương Pháp Nghiên Cứu Và Thiết Kế Bản Câu Hỏi -
Thống Kê Mô Tả Các Biến Quan Sát Của Từng Yếu Tố -
Kiểm Định Tính Độc Lập Của Phần Dư Cho Mô Hình Hồi Quy -
Ghi Nhận & Khen Thường Kịp Thời Cho Nhân Viên Giỏi -
Bảng Phân Tích 6 Yếu Tố Trong Nghiên Cứu Của Seema Mehta
Xem toàn bộ 150 trang tài liệu này.
5.1.4.3 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Khi đưa 5 biến quan sát của thang đo lòng trung thành vào phân tích nhân tố thì chỉ có một nhân tố được rút ra với đầy đủ 5 biến này. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Thang đo lòng trung thành của nhân viến đối với công ty có phương sai trích bằng 69.992 % cho thấy 69.992 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên.
Bảng 5-5: Kết quả phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
và phương sai trích | được cho thang | đo | ||||||
Nhân tố | Hệ số Eigenvalues nguyên thủy | Phương sai trích | ||||||
Tổng | % phương sai trích | % phương sai tích lũy | Tổng | % phương sai trích | % | phương tích lũy | sai | |
1 | 3.500 | 69.992 | 69.992 | 3.500 | 69.992 | 69.992 | ||
2 | .746 | 14.926 | 84.918 | |||||
3 | .368 | 7.361 | 92.279 | |||||
4 | .300 | 5.997 | 98.276 | |||||
5 | .086 | 1.724 | 100.000 | |||||
Extraction Method: Principal Component Analysis. | ||||||||
Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (<0,05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và hệ số KMO = 0.771 (>0,5) nên phân tích nhân tố là phù hợp (Xem phụ lục 12).
Bảng 5-6: Kết quả kiểm định Bartlett cho thang đo
Hệ số kiểm định sự tương hợp của mẫu (Kaiser-Meyer-Olkin) | .771 | |
Kiểm định Bartlett | Approx. Chi-Square | 663.277 |
df | 10.000 | |
Sig. | .000 | |
Vì 5 biến quan sát này đều nói lên mức độ gắn bó của nhân viên với công ty nên được đặt tên là “lòng trung thành”. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát sau:
Bảng 5-7: Thang đo lòng trung thành sau EFA
Ký hiệu biến | |
Lòng trung thành | |
Tôi cảm thấy tự hào khi giới thiệu về công ty này với những người khác. | tt1 |
Tôi xem công ty này như gia đình thứ hai của mình. | tt2 |
Tôi luôn theo dòi đường hướng phát triển của công ty trong tương lai. | tt3 |
Tôi thấy rất vui khi làm việc lâu dài với công ty. | tt4 |
Nếu công ty đang gặp khó khăn, tôi sẽ nỗ lực hết mình để phục vụ. | tt6 |
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố ta thấy các nhân tố “Bản chất công việc”, “Lương & phúc lợi”, Môi trường tác nghiệp”, “Ghi nhận & khen thưởng”, “Cơ hội đào tạo & phát triển”, “Lãnh đạo/ Cấp trên” vẫn giữ nguyên như mô hình ban đầu với các giả thuyết như sau:
H1 (+): Bản chất công việc có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên
H2 (+): Lương và phúc lợi có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên
H3 (+): Môi trường tác nghiệp có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên
H4 (+): Ghi nhận và khen thưởng tốt có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên
H5 (+): Cơ hội đào tạo và phát triển tốt có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên
H6 (+): Lãnh đạo/ cấp trên tốt có tác động có ý nghĩa đến lòng trung thành của nhân viên.
5.1.5 Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo sau EFA
Kiểm định lại độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo “Lương và phúc
lợi” và “Đào tạo và phát triển” cho ta kết quả sau:
Bảng 5-8: Tóm tắt kiểm định lại độ tin cậy cho 2 thành phần có loại biến sau EFA
Thành phần | Số biến | Cronbach’s Alpha (phải ≥ 0.7) | Hệ số tương quan biến- tổng bé nhất (phải >0.5) | |
1 | Lương và phúc lợi | 4 | 0.883 | 0.718 |
2 | Đào tạo và phát triển | 4 | 0.815 | 0.615 |
Bảng 5-8 cho ta thấy, sau khi loại bỏ biến lg5 khỏi nhóm “Lương và phúc lợi”, hệ số tương quan biến-tổng thấp nhất đạt giá trị 0.718 > 0.5 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm này là 0.883 > 0.7. Tức việc loại biến lg5 ra khỏi thang đo này trong nghiên cứu là phù hợp.
Tương tự, sau khi loại bỏ biến dt4 khỏi nhóm “Đào tạo và phát triển”, hệ số tương quan biến-tổng thấp nhất đạt giá trị 0.615 > 0.5 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm này là 0.815 > 0.7. Tức việc loại biến dt4 ra khỏi thang đo này trong nghiên cứu là phù hợp.
5.2 Phân tích kết quả khảo sát
5.2.1 Phân tích ảnh hưởng của các biến thành phần đến lòng trung thành của nhân viên
5.2.1.1 Xem xét mối tương quan tuyến tính của các biến thành phần
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội cũng là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến [8]. Mục tiêu của phân tích tương quan là tính toán ra độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số. Mặc dù phân tích tương quan không chú ý đến mối liên hệ nhân quả như phân tích hồi quy, nhưng hai phân tích này có mối liên hệ chặt chẽ và phân tích tương quan được xem như là công cụ bổ trợ hữu ích cho phân tích hồi quy [9].
Trước tiên, chúng ta cần xem qua mối tương quan tuyến tính giữa các yếu tố thành phần đối với lòng trung thành thông qua ma trận tương quan với giá trị
kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng không có tương quan giữa 2 biến (tức các hệ số không có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig) có < 0.05 hay không? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là không có ý nghĩa [8].
Bảng 5-9: Ma trận kiểm định hệ số tương quan Pearson của các biến nhân tố
.000 | |
Tổng số quan sát | 183 |
Biến độc lập | CV | LG | MT | KT | DT | LD | TT |
CV | 1.000 | .558** | .421** | .494** | .488** | .573** | .555** |
LG | 1.000 | .481** | .623** | .609** | .654** | .650** | |
MT | 1.000 | .454** | .557** | .438** | .358** | ||
KT | 1.000 | .514** | .534** | .597** | |||
DT | 1.000 | .538** | .546** | ||||
LD | 1.000 | .503** | |||||
TT | 1.000 | ||||||
**. Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed). | |||||||
(Xem Phụ lục 14.2)
Ma trận này cho biết tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Xem xét các hệ số tương quan giữa 6 biến độc lập qua bảng 5-9, ta thấy các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là chấp nhận được vì các giá trị đều nằm trong mức trung bình từ 0.421 đến 0.654. Và khi xem xét mối tương quan giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc Lòng trung thành, ta thấy Lòng trung thành có hệ số tương quan trung bình với các biến độc lập (0.555, 0.650, 0.358, 0.597, 0.546, 0.503), riêng 2 biến “Lương & Phúc lợi” và “Ghi
nhận & khen thưởng” có tương quan tuyến tính mạnh, trong khi biến “Môi trường” có tương quan tuyến tính yếu [9, T.328].
Phép kiểm định tương quan Pearson với tất cả các giá trị Sig < 0.05 cũng đã cho thấy các tương quan này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể đám đông chứ không phải do tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu khảo sát [8].
Vậy, ta sẽ xem xét tác động của 6 biến độc lập trên đến biến phụ thuộc thông qua mô hình hồi quy tuyến tính. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
Phương trình 5-1:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β 3X3 + β4X4 + β 5X5 + β6X6 (5-1)
Trong phần tiếp theo, ta sẽ áp dụng lần lượt các bước kiểm định đối với mô hình hồi quy đã được xây dựng ở phần trên.
5.2.1.2 Kiểm định mô hình hồi quy trong đề tài nghiên cứu
Phương pháp đưa biến vào mô hình được chọn lựa trong nghiên cứu này là phương pháp Enter (đưa các biến vào cùng lúc) để quan sát ảnh hưởng của các biến độc lập (Xi) so với biến phụ thuộc Y có thật sự nổi bật trong mô hình hay không.
Phương pháp Enter được sử dụng để khẳng định lại sự phù hợp của toàn bộ các biến độc lập này. Khi thực hiện chọn phương pháp Enter để đưa cả 6 biến độc lập vào cùng lúc, ta có được kết quả kiểm định t như bảng sau (xem Phụ lục 14.3):
Bảng 5-10: Kiểm định các hệ số hồi quy theo phương pháp Enter
Mô hình | Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số đã chuẩn hóa | Kiểm định t | Mức ý nghĩa Sig. | ||
Hệ số B | Sai số chuẩn | Hệ số Beta | ||||
1 | (Hằng số) | .184 | .232 | .795 | .428 | |
CV | .223 | .070 | .214 | 3.160 | .002 | |
LG | .330 | .082 | .322 | 4.002 | .000 | |
MT | -.080 | .057 | -.091 | -1.410 | .160 | |
KT | .242 | .067 | .252 | 3.607 | .000 | |
DT | .184 | .075 | .178 | 2.464 | .015 | |
LD | -.022 | .079 | -.021 | -.278 | .781 | |
a. Biến phụ thuộc: TT | ||||||
Bảng 5-10 cho ta thấy 4 biến “Bản chất công việc”, “Lương & phúc lợi”, “Đào tạo & phát triển” và “ Ghi nhận & khen thưởng” có mức ý nghĩa kiểm định (Sig) < 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định t (giả thuyết H0 cho rằng hệ số hồi quy của các biến trong mô hình đều bằng 0). Như vậy, hệ số hồi quy của 4 biến này đều có ý nghĩa.
Ngược lại, 2 biến “Môi trường tác nghiệp” và “Lãnh đạo/cấp trên” thì có Sig
> 0.05 (0.169 và 0.781) nên ta không thể bác bỏ giả thuyết trên, tức là hệ số hồi quy của hai biến này không có ý nghĩa nữa. Ta sẽ nhắc lại kiểm định này ở bước kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Qua bước kiểm tra sơ bộ này, ta ghi nhận là chỉ có 4 biến độc lập “Bản chất công việc”, “Lương & phúc lợi”, “Đào tạo & phát triển” và “ Ghi nhận & khen thưởng” là có thể có ảnh hưởng đến Lòng trung thành. Thực tế qua các cuộc khảo sát và phỏng vấn thôi việc cho thấy, nhân viên Esquel dù đánh giá rất cao môi trường làm việc, thỏa mãn với cung cách đối xử của cấp trên nhưng họ vẫn dứt khoác ra đi chỉ vì lương bổng. Ngoài ra, bản chất công việc ở một số bộ phận cũng làm họ mất kiên nhẫn và “Đào tạo & phát triển” và “ Ghi nhận & khen thưởng” là 2 vấn đề nữa góp phần vào quyết định thôi việc của nhân viên.
Bước tiếp theo, ta sẽ lần lượt kiểm chứng các điều kiện giả định cho mô hình khi chỉ còn 4 biến độc lập này.
(a) Kiểm định không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Xem lại ma trận hệ số tương quan Pearson ở bảng 5-9, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến thành phần ở mức độ trung bình (từ 0.421 đến 0.654). Điều này không hẳn là tốt vì có khả năng trong số các biến độc lập trên vẫn có thể có sự biểu diễn tổ hợp tuyến tính của một biến nào đó qua các biến còn lại. Do đó, chúng ta cần xem xét chúng có vi phạm giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là liệu có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hay không.
Nhìn vào bảng 5-11, hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến đều có giá trị < 10. Như vậy, có thể kết luận ta không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa 4 biến độc lập trên.
Bảng 5-11: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai cho mô hình hồi quy
Mô hình | Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số đã chuẩn hóa | Kiểm định t | Mức ý nghĩa Sig. | Hệ số tương quan | Thống kê đa cộng tuyến | |||||
Hệ số B | Sai số chuẩn | Hệ số Beta | Zero- order | Từng phần (Partial) | Riêng (Part) | Hệ số Tolerance | Hê số phóng đại phương sai (VIF) | ||||
1 | (Hằng số) | .128 | .224 | .570 | .569 | ||||||
CV | .207 | .068 | .199 | 3.060 | .003 | .555 | .224 | .158 | .631 | 1.584 | |
LG | .312 | .078 | .305 | 4.022 | .000 | .650 | .289 | .207 | .461 | 2.168 | |
KT | .227 | .066 | .236 | 3.436 | .001 | .597 | .249 | .177 | .563 | 1.776 | |
DT | .147 | .070 | .142 | 2.096 | .037 | .546 | .155 | .108 | .579 | 1.728 | |
a. Biến phụ thuộc: TT | |||||||||||
(b) Kiểm định phương sai của phân phối phần dư là không đổi
Khi quan sát đồ thị phân tán của phân phối phần dư ở Phụ lục 15 (15.1), ta thấy các chấm của phân phối phần dư phân tán đều đặn một cách ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 (tức là giá trị trung bình của các điểm