2) Tự hào vì được làm việc trong ngân hàng.
3) Vui mừng vì đã chọn ngân hàng để làm việc.
4) Ngân hàng có ý nghĩa rất quan trọng.
5) Cảm nhận là thành viên của ngân hàng.
6) Cảm nhận thuộc về ngân hàng.
3.2.3.9. Thang đo “Gắn bó duy trì”: Các yếu tố sau được đưa vào xem xét:
1) Việc ở lại ngân hàng bây giờ là cần thiết.
2) Việc rời khỏi ngân hàng lúc này là khó khăn.
3) Cuộc sống sẽ bị ảnh hưởng rất nhiều khi rời bỏ ngân hàng.
4) Khó kiếm việc làm khác khi rời bỏ ngân hàng.
5) Đầu tư rất nhiều vào ngân hàng nên khó từ bỏ.
3.2.3.10. Thang đo “Gắn bó đạo đức”: Các yếu tố sau được đưa vào xem xét:
1) Cảm nhận trách nhiệm đối với ngân hàng.
2) Cảm nhận trách nhiệm đối với mọi người trong ngân hàng.
3) Cảm thấy rời ngân hàng là không nên.
4) Cảm thấy có lỗi nếu rời ngân hàng.
5) Ngân hàng xứng đáng với lòng trung thành.
6) Ngân hàng đã mang lại quá nhiều thứ, cảm thấy mắc nợ ngân hàng.
3.2.4. Kết quả nghiên cứu định tính
Sau khi thiết kế thang đo sơ bộ, tác giả tiến hành phỏng vấn thử với 10 nhân viên ngân hàng Quân Đội, chi nhánh Gia Định. Phỏng vấn này nhằm kiểm tra lại từ ngữ, ý nghĩa câu hỏi của thang đo, và ghi nhận ý kiến đóng góp của người được phỏng vấn để điều chỉnh cho phù hợp. Sau khi phỏng vấn và ghi nhận các đóng góp
của người được phỏng vấn. Tác giả xin đưa ra thang đo chính thức trong nghiên cứu của mình:
Bảng 3.1. Thang đo
BIẾN QUAN SÁT | MÃ HÓA | |
Đặc điểm công việc | CONGVIEC | |
1 | Công việc cho phép Anh/Chị sử dụng tốt các năng lực cá nhân? | CV1 |
2 | Anh/Chị ưa thích công việc mình đang làm? | CV2 |
3 | Công việc của Anh/Chị có nhiều thách thức? | CV3 |
4 | Cơ sở vật chất và phương tiện làm việc của Anh/Chị là tốt? | CV4 |
Đào tạo và Thăng tiến | DAOTAO | |
5 | Ngân hàng cung cấp cho Anh/Chị các chương trình đào tạo cần thiết cho công việc? | DT5 |
6 | Các chương trình đào tạo của ngân hàng có hiệu quả tốt? | DT6 |
7 | Anh/Chị hài lòng với các chương trình đào tạo của ngân hàng? | DT7 |
8 | Chính sách thăng tiến của ngân hàng công bằng? | DT8 |
9 | Ngân hàng tạo cho Anh/Chị nhiều cơ hội phát triển cá nhân? | DT9 |
10 | Anh/Chị hài lòng với cơ hội thăng tiến trong ngân hàng? | DT10 |
Thu nhập | THUNHAP | |
11 | Anh/Chị có thể sống hoàn toàn dựa vào thu nhập từ ngân hàng? | TN11 |
12 | Tiền lương, thu nhập được trả công bằng trong ngân hàng? | TN12 |
13 | Thu nhập tương xứng với kết quả làm việc của Anh/Chị? | TN13 |
14 | Anh/Chị hài lòng với chế độ lương, thu nhập trong ngân hàng? | TN14 |
Cấp trên | CAPTREN | |
15 | Cán bộ quản lý trong ngân hàng có lời nói và việc làm song hành? | CT15 |
16 | Anh/Chị tin tưởng ở ban lãnh đạo ngân hàng? | CT16 |
17 | Anh/Chị nhận được sự hỗ trợ của cấp trên khi cần thiết? | CT17 |
18 | Cấp trên hỏi ý kiến khi có vấn đề liên quan đến công việc của Anh/Chị? | CT18 |
19 | Anh/Chị được tôn trọng và tin cậy trong công việc? | CT19 |
20 | Anh/Chị được đối xử công bằng, không phân biệt? | CT20 |
Đồng nghiệp | DNGHIEP | |
21 | Đồng nghiệp của Anh/Chị thoải mái và dễ chịu? | DN21 |
22 | Mọi người làm việc theo tinh thần đồng đội? | DN22 |
23 | Các đồng nghiệp của Anh/Chị sẵn sàng giúp đỡ nhau? | DN23 |
24 | Mọi người có sự đoàn kết nhất trí cao? | DN24 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Thành Phần Của Sự Cam Kết Gắn Bó Với Tổ Chức -
Mô Hình Đặc Điểm Công Việc Của Hackman & Oldham (1974) -
Thang Đo “Đặc Điểm Công Việc”: Các Yếu Tố Sau Của Bản Chất Công Việc Sẽ Được Xem Xét: -
Kết Quả Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Cho Các Biến Độc Lập -
Phân Tích Nhân Tố Cho Biến Phụ Thuộc Gắn Bó Tình Cảm -
Biểu Đồ Phân Tán Scatterplot – Gắn Bó Tình Cảm
Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.
THHIEU | ||
25 | Triển vọng phát triển của ngân hàng Anh/Chị là rất rõ ràng? | TH25 |
26 | Anh/Chị tự hào về thương hiệu ngân hàng? | TH26 |
27 | Ngân hàng luôn tạo ra sản phẩm/dịch vụ có chất lượng cao? | TH27 |
28 | Khách hàng hài lòng và đánh giá cao sản phẩm/dịch vụ của ngân hàng? | TH28 |
Phúc lợi | PHUCLOI | |
29 | Anh/Chị hài lòng với chính sách phúc lợi của ngân hàng? | PL29 |
30 | Phúc lợi của ngân hàng hấp dẫn hơn so với ngân hàng khác? | PL30 |
31 | Ngân hàng có nhiều chương trình phúc lợi giá trị như: bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp, chăm sóc hưu trí...? | PL31 |
Gắn bó tình cảm | GBTC | |
32 | Anh/Chị cảm thấy ngân hàng như là một phần gia đình của mình? | GBTC32 |
33 | Ngân hàng có một ý nghĩa quan trọng đối với cá nhân Anh/Chị? | GBTC33 |
34 | Anh/Chị có cảm giác mình thuộc về ngân hàng? | GBTC34 |
35 | Anh/Chị tự hào nói cho người khác biết Anh/Chị đang làm việc tại ngân hàng? | GBTC35 |
36 | Anh/Chị rất hạnh phúc làm việc tại ngân hàng này cho đến khi nghĩ hưu? | GBTC36 |
37 | Anh/Chị vui mừng vì đã chọn ngân hàng để làm việc? | GBTC37 |
Gắn bó duy trì | GBDT | |
38 | Ở lại với ngân hàng bây giờ là cần thiết đối với Anh/Chị? | GBDT38 |
39 | Mặc dù muốn nhưng Anh/Chị cảm thấy rời ngân hàng lúc này là khó khăn cho Anh/Chị? | GBDT39 |
40 | Cuộc sống của Anh/Chị sẽ bị ảnh hưởng rất nhiều nếu Anh/Chị rời bỏ ngân hàng vào lúc này? | GBDT40 |
41 | Nếu Anh/Chị rời ngân hàng vào lúc này, Anh/Chị sẽ không có nhiều sự lựa chọn khác? | GBDT41 |
42 | Nếu Anh/Chị không đầu tư rất nhiều vào trong ngân hàng, thì có lẽ Anh/Chị đã rời khỏi ngân hàng? | GBDT42 |
Gắn bó đạo đức | GBDD | |
43 | Anh/Chị cảm thấy phải có trách nhiệm ở lại với ngân hàng? | GBDD43 |
44 | Mặc dù có công việc tốt hơn ở nơi khác, Anh/Chị cảm thấy việc rời khỏi ngân hàng là không nên? | GBDD44 |
45 | Anh/Chị cảm thấy có lỗi nếu Anh/Chị rời ngân hàng vào lúc này? | GBDD45 |
46 | Ngân hàng xứng đáng với lòng trung thành của Anh/Chị? | GBDD46 |
47 | Anh/Chị không thể rời ngân hàng vào lúc này vì cảm nhận trách nhiệm của Anh/Chị với mọi người trong ngân hàng? | GBDD47 |
Ngân hàng đã mang lại cho Anh/Chị nhiều thứ, Anh/Chị cảm thấy Anh/Chị “mắc nợ” với ngân hàng quá nhiều? | GBDD48 |
Trong nghiên cứu này, thang đo Likert 5 bậc được sử dụng để đo lường các biến quan sát trên, cụ thể:
Bậc 1: Hoàn toàn không đồng ý.
Bậc 2: Không đồng ý.
Bậc 3: Bình thường.
Bậc 4: Đồng ý.
Bậc 5: Hoàn toàn đồng ý.
3.3. THIẾT KẾ BẢNG CÂU HỎI
Sau khi hoàn chỉnh thang đo, tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi để thực hiện khảo sát, thu thập dữ liệu cho nghiên cứu. Bảng câu hỏi chính thức được sử dụng để thu thập thông tin được chia thành 02 phần chính:
Thông tin cá nhân, gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ chuyên môn, thu nhập, thời gian công tác, bộ phận công tác… Phần thông tin này dùng để phân loại, nhóm các nhân viên khác nhau, qua đó nghiên cứu về các yếu tố mà bài nghiên cứu cần.
Thông tin cần thu thập qua hình thức khảo sát. Là thông tin thu thập dựa trên thang đo được xây dựng ở phần trên. Đây là nội dung chính của bảng câu hỏi khảo sát. Các yếu tố bao gồm: Đặc điểm công việc; Đào tạo và thăng tiến; Thu nhập; Cấp trên; Đồng nghiệp; Thương hiệu; Phúc lợi; Gắn bó tình cảm; Gắn bó duy trì; Gắn bó đạo đức
Để đo lường 10 yếu tố trên, 48 câu hỏi trong phần thang đo được đưa vào bảng câu hỏi khảo sát. Trong nghiên cứu này, thang đo Likert 5 bậc được sử dụng để đo lường các biến quan sát trên, từ Bậc 1: Hoàn toàn không đồng ý đến Bậc 5: Hoàn toàn đồng ý. (Xin vui lòng xem chi tiết Bảng câu hỏi ở Phụ lục 2)
3.4. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
3.4.1. Phương thức lấy mẫu
Trong nghiên cứu này, vì điều kiện hạn chế về thời gian, chi phí cũng như về kiến thức của tác giả, phương pháp lấy mẫu được chọn là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thông qua các hình thức phỏng vấn trực tiếp và gửi thư nhóm cho các chi nhánh trong khu vực.
3.4.2. Cỡ mẫu
Đối với phân tích nhân tố (EFA), cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x (x: tổng số biến quan sát) (Hair & ctg, 2010). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 48, như vậy số mẫu tối thiểu cần đạt được là 240 mẫu.
3.4.3. Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu khảo sát sau khi được thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát sẽ được mã hóa và thực hiện quá trình phân tích. Phần mềm được tác giả sử dụng để thực hiện phân tích số liệu là SPSS phiên bản 16.0.
3.4.3.1. Mô tả thông tin mẫu
Tác giả sẽ sử dụng phân tích mô tả để thống kê, phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: giới tính, độ tuổi, trình độ chuyên môn, thu nhập, thời gian công tác, bộ phận công tác của nhóm người được khảo sát.
Dữ liệu để thực hiện bước phân tích mô tả này được thu thập từ phần thông tin cá nhân của người được phỏng vấn trong bảng câu hỏi đã trình bày ở phần trên.
3.4.3.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
Để đánh giá thang đo, chúng ta cần phải kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Các hệ số như: độ tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến-tổng (Item-total correlation) sẽ giúp chúng ta loại ra những biến quan sát không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo. Hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted giúp
đánh giá trong việc loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
a. Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và loại bỏ những biến có tương quan biến tổng (Item- Total correlation) nhỏ.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng [0.7,0.8] (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nếu hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunally & Bernstein, 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Về lý thuyết hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 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 được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến – tổng. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trích từ Nunnally & Bernstein (1994) thì nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Như vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α<0.6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0.3) ra khỏi mô hình vì những biến quan sát này không phù hợp hoặc không có ý nghĩa đối với thang đo.
b. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy thông qua phân tích Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố (EFA) được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ (convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và đồng thời thu gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Trong thực tiễn nghiên cứu, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (0.4 ≤ factor loading < 0.5 được xem là quan trọng; factor loading > 5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (λiA – λiB ≥ 0.3). Tuy nhiên, chúng ta cần xem xét giá trị nội dung của nó trước khi ra quyết định loại bỏ hay không loại bỏ một biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥1) và những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số (từ 60% trở lên được coi là tốt) (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Để xác định sự phù hợp khi sử dụng EFA thì người ta thường tiến hành kiểm định Barlett và KMO:
o Kiểm định Bartlett: dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị (I) hay không. Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê khi Sig < 0.05. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
o Kiểm định KMO: KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO phải
đạt giá trị từ 0.5 trở lên (KMO ≥ 0.5) thể hiện phân tích là phù hợp. Hệ số KMO <
0.5 thì không thể chấp nhận được (Kaiser, 1974, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 397) thì trong thực tế, với sự hỗ trợ của các phần mềm xử lý thống kê SPSS và chúng ta có thể nhìn vào kết quả trọng số nhân tố và phương sai trích đạt yêu cầu thì vấn đề kiểm định Bartlett, KMO không còn ý nghĩa nữa vì chúng luôn luôn đạt yêu cầu.
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn hoặc bằng 1 để phân tích nhân tố khám phá cho 07 biến độc lập cũng như 03 biến phụ thuộc.
3.4.3.3 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mô hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các nhóm biến đạt yêu cầu đề ra.
Phân tích hồi quy sau đó sẽ được đưa vào sử dụng để phân tích mô hình nghiên cứu của đề tài.
Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích hồi quy, một phân tích quan trọng cần được thực hiện đầu tiên là phân tích tương quan nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình.
a. Phân tích tương quan
Phân tích này nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần