Nhân tố này có Engeivalue là 3,361 và giải thích 8,846% phương sai, bao gồm 6 biến quan sát: “Công việc đang làm phù hợp với năng lực và sở trường của Anh/Chị”, “Công việc được phân chia hợp lý”, “Anh/Chị cảm thấy công việc đang làm đầy thú vị”, “Anh/Chị luôn hoàn thành công việc đúng tiến độ”, “Công việc có nhiều thách thức”, “Công ty đưa ra quy trình, hướng dẫn cụ thể để Anh/Chị nắm rò khi làm việc”.
Nhân tố 4: Đồng nghiệp
Nhân tố này có Engeivalue là 2,663 và giải thích 7,007% phương sai, bao gồm 5 biến quan sát: “Đồng nghiệp thân thiện, hòa đồng và dễ gần”, “Đồng nghiệp luôn quan tâm, giúp đỡ nhau”, “Đồng nghiệp luôn cố gắng thực hiện tốt công việc được giao”, “Đồng nghiệp phối hợp làm việc có hiệu quả”, “Anh/Chị học hỏi được nhiều điều từ đồng nghiệp”.
Nhân tố 5: Cấp trên
Nhân tố này có Engeivalue là 2,501 và giải thích 6,581% phương sai, bao gồm 5 biến quan sát: “Cấp trên của Anh/Chị là người có năng lực, tầm nhìn và khả năng lãnh đạo tốt”, “Anh/Chị nhận được sự quan tâm, hỗ trợ của cấp trên khi cần thiết”, “Cấp trên luôn đánh giá công bằng”, “Cấp trên luôn lắng nghe ý kiến của Anh/ Chị”, “Anh/Chị không gặp khó khăn gì trong việc trao đổi, giao tiếp với cấp trên”.
Nhân tố 6: Đào tạo thăng tiến
Nhân tố này có Engeivalue là 1,845 và giải thích 4,855% phương sai, bao gồm 6 biến quan sát: “Anh/Chị được đào tạo cho công việc và phát triển nghề nghiệp”, “Có nhiều cơ hội thăng tiến khi làm việc tại Công ty”, “Công ty tạo điều kiện thăng tiến, cơ hội phát triển cá nhân”, “Anh/Chị hiểu rò về chính sách thăng tiến”, “Công ty có tư vấn, hướng dẫn cụ thể để Anh/Chị phát triển nghề nghiệp”, “Chính sách thăng tiến của Công ty là công bằng, minh bạch”.
Nhân tố 7: Phúc lợi
Nhân tố này có Engeivalue là 1,389 và giải thích 3,656% phương sai, bao gồm 4 biến quan sát: “Anh/Chị hiểu rò về chính sách phúc lợi của Công ty”, “Anh/Chị nhận được đầy đủ các phúc lợi của Công ty (bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, nghỉ phép, nghỉ bệnh,..)”, “Chính sách phúc lợi thể hiện sự quan tâm của Công ty”, “Anh/Chị được trợ cấp phúc lợi theo đúng quy định pháp luật”.
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm định hệ số KMO và Bartlett’s Test để phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc, dựa vào các tiêu chuẩn tương tự như việc kiểm định của các biến độc lập ở bước trên.
Nhân tố này gồm 5 biến quan sát: “Anh/Chị yêu thích với công việc hiện tại”, “ Anh/Chị hài lòng với Công ty”, “Anh/chị sẽ tiếp tục gắn bó lâu dài với công ty”, “Anh/Chị sẽ giới thiệu bạn bè và người thân vào làm việc tại công ty nếu có cơ hội”, “Anh/Chị tự hào khi làm việc ở Công ty”.
Bảng 2. 10: Kiểm định KMO và Bartlett's Test biến phụ thuộc
Hệ số KMO | 0,851 | |
Kiểm định Bartlett | Approx. Chi-Square | 375,5 80 |
df | 10 | |
Sig. | 0,000 | |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Sự Hài Lòng Trong Công Việc Của Công Nhân Tại Công Ty Cổ Phần Phước Hiệp Thành -
Tình Hình Lao Động Và Kết Quả Hoạt Động Sản Xuất Kinh Doanh Của Công Ty. -
Xác Định Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Trong Công Việc Qua Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa -
Đánh Giá Của Công Nhân Đối Với Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Trong Công Việc Của Công Nhân Tại Công Ty Cổ Phần Phước Hiệp Thành -
Đánh Giá Của Công Nhân Về “Sự Hài Lòng Chung” -
Giải Pháp Đối Với Nhân Tố “Đặc Điểm Công Việc”
Xem toàn bộ 136 trang tài liệu này.
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Với kết quả kiểm định từ bảng trên ta có, hệ số KMO bằng 0,851 đã lớn hơn tiêu chuẩn đặt ra là 0,5 và mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, ta có thể kết luận kiểm định trên đã đạt tiêu chuẩn và điều kiện đặt ra. Cho thấy các biến quan sát của biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau, phù hợp để phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc.
Bảng 2. 11 : Hệ số tải nhân tố của biến phụ thuộc
Nhân tố | |
1 | |
SHL4 | 0,802 |
SHL5 | 0,796 |
SHL2 | 0,790 |
SHL3 | 0,786 |
0,716
SHL1
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Theo kết quả có được từ bảng trên, ta nhận thấy cả 5 biến quan sát có hệ số tải lần lượt là: 0,802; 0,796; 0,790; 0,786; 0,716 đều lớn hơn 0,50 nên cả 5 biến quan sát trên được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Ngoài ra, ta thấy hệ số phương sai tích lũy tiến đạt 60,627% cũng đã lớn hơn 50% và nhân tố này có Engeivalue là 3,031 nên ta có kết quả từ việc phân tích nhân tố khám phá đã rút trích ra được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là “Sự hài lòng” bao gồm 5 biến quan sát: “Anh/Chị yêu thích công việc hiện tại”, “Anh/Chị hài lòng với Công ty”, “Anh/Chị sẽ tiếp tục gắn bó lâu dài với Công ty”, “Anh/Chị sẽ giới thiệu bạn bè và người thân vào làm việc tại công ty nếu có cơ hội”, “Anh/Chị tự hào khi làm việc ở Công ty”.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu đã xác định được 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của công nhân công ty cổ phần Phước Hiệp Thành, đó là các nhân tố: “Tiền lương”; “Điều kiện làm việc”, “ Đặc điểm công việc”, “Cấp trên”; “Đồng nghiệp”, “Đào tạo thăng tiến”; “Phúc lợi”.
Như vậy, sau khi kết thúc quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài quyết định lựa chọn mô hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Bao gồm: 1 biến phụ thuộc có 5 biến quan sát và 7 biến độc lập với 38 biến quan sát.
2.3.4. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng trong công việc của công nhân qua mô hình hồi quy.
2.3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu
Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Để phân tích hồi quy đạt kết quả cao, đề tài sẽ thực hiện thêm một bước kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thông qua hệ số tương quan Pearson, bởi vì điều kiện để phân tích hồi quy là trước tiên các biến phải tương quan với nhau. Hệ số tương quan Pearson sẽ giúp chúng ta thực hiện các thống kê cơ bản
như ước lượng điểm (kiểm định mức ý nghĩa), giải thích (sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc), dự báo (thông qua mô hình hồi quy tuyến tính), ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý (validity).
Trong quá trình phân tích mối tương quan, ta cần chú ý phân tích đến 2 giá trị: Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation) càng lớn, tiến dần về 1 thì mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ và ngược lại; Giá trị Sig. của kiểm định Pearson nếu bé hơn 0,05 thì ta có thể kết luận hai biến có tương quan với nhau và ngược lại, nếu Sig. lớn hơn 0,05 thì không có sự tương quan giữa hai biến.
Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
Bảng 2. 12: Kiểm định tương quan Pearson
SHL | DDCV | TL | CT | DN | DTTT | DKLV | PL | ||
SHL | Tương quan Pearson | 1 | 0,173 | 0,349 | 0,167 | 0,251 | 0,258 | 0,274 | 0,211 |
Sig. (2-tailed) | 0,00 | 0,000 | 0,000 | 0,004 | .000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | |
N | 215 | 215 | 215 | 215 | 215 | 215 | 215 | 215 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy giá trị Sig. (2-tailed) của các nhân tố đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, vì vậy ta có thể kết luận các biến độc lập có sự tương quan với biến phụ thuộc. Đồng thời, ta thấy mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng khá mạnh khi có hệ số tương quan đều lớn hơn và gần bằng 0,5. . Điều đó cho thấy rằng các biến độc lập ở trên có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Sự hài lòng” theo hệ số tương quan dương.
Kết quả kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cho ta kết quả là biến “Tiền lương” có sự tương quan với biến “Sự hài lòng” cao nhất (0,349) và biến “Cấp trên” có sự tương quan với biến “Sự hài lòng” thấp nhất (0,167).
Kiểm định sự tự tương quan
Bảng 2. 13 : Kiểm định sự tương quan
R | R2 | R2 điều chỉnh | Std. Error of the Estimate | Durbin - Watson | |
1 | 0,612 | 0,375 | 0,354 | 0,56030 | 1,510 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Thông qua đại lượng Durbin – Watson, đề tài có thể kiểm định sự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất). Dựa vào kết quả xử lý dữ liệu, cho thấy giá trị Durbin – Watson bằng 1,510 thuộc trong khoảng chấp nhận. Vì vậy, ta có thể kết luận với mô hình nghiên cứu được xây dựng của đề tài không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định sự đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến là kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì có thể nhận xét mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Dựa vào kết quả xử lý số liệu ta có thể thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF dao động từ 1,073 đến 1,555 (đều nhỏ hơn 2) nên có thể kết luận mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
2.3.4.2. Mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Sự hài lòng” (SHL) và 7 biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm có: nhân tố “Đặc điểm công việc” (DDCV); nhân tố “Điều kiện làm việc” (DKLV); nhân tố “Tiền lương” (TL); nhân tố “Đào tạo thăng tiến” (DTTT); nhân tố “Cấp trên” (CT); nhân tố “Đồng nghiệp” (DN); nhân tố “Phúc lợi” (PL); với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là: β1; β2; β3; β4; β5; β6; β7
Mô hình hồi quy đa biến có công thức tổng quát như sau:
SHL = β0 + DDCVβ1 + DKLVβ2 + TLβ3 + DTTTβ4 + CTβ5 + DNβ6 + PLβ7
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ như thế nào, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra các giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của công nhân công ty Cổ phần Phước Hiệp Thành.
Các giả thuyết nghiên cứu đó là:
H1: Nhóm các nhân tố thuộc về “Đặc điểm công việc” có quan hệ cùng chiều với mức độ trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H2: Nhóm các nhân tố thuộc về “Điều kiện làm việc” có quan hệ cùng chiều với mức độ trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H3: Nhóm các nhân tố thuộc về “Tiền lương” có quan hệ cùng chiều với mức
độ trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H4: Nhóm các nhân tố thuộc về “Đào tạo thăng tiến” có quan hệ cùng chiều với mức độ trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H5: Nhóm các nhân tố thuộc về “Cấp trên” có quan hệ cùng chiều với mức độ
trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H6: Nhóm các nhân tố thuộc về “Đồng nghiệp” có quan hệ cùng chiều với mức
độ trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
H7: Nhóm các nhân tố thuộc về “Phúc lợi” có quan hệ cùng chiều với mức độ
trung thành của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
2.3.4.2.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Bảng 2. 14 : Sự phù hợp của mô hình hồi quy
R | R2 | R2 điều chỉnh | Std. Error of the Estimate | Durbin - Watson | |
1 | 0 ,612 | 0 ,375 | 0,354 | 0,56030 | 1,510 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Bảng 2. 15: Kiểm định ANOVA
Tổng bình phương | df | Trung bình bình phương | F | Sig. | |
1 Hồi quy | 38,952 | 7 | 5,565 | 17,725 | 0,000 |
Số dư | 64,984 | 207 | 0,314 | ||
Tổng | 103,936 | 214 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Từ kết quả ở bảng trên ta có thể thấy, kiểm định F cho giá trị P-value (Sig.) nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận đây là một mô hình phù hợp và bác bỏ giả thuyết “Hệ số xác định R bình phương bằng không”. Điều này đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy phù hợp và các biến độc lập giải thích được cho biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, ta có thể thấy R2 điều chỉnh đạt giá trị 0,354. Điều này có nghĩa mô hình giải thích được 35,4% sự biến thiên của các biến phụ thuộc, còn lại 64,6% do tác động của các nhân tố bên ngoài của mô hình.
2.3.4.2.2. Phân tích mô hình hồi quy
Để có thể xác định được mức độ ảnh hưởng của 7 nhân tố đã được rút trích sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ra sao, chiều hướng của nó như thế nào lên biến phụ thuộc “Sự hài lòng” (SHL). Nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy dựa trên mô hình hồi quy đã xây dựng.
Bảng 2. 16 : Hệ số Beta của các nhân tố
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Hệ số phóng đại phương sai (VIF) | ||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | ||||
Hằng số | -1,652 | 0,463 | -3,570 | 0,000 | ||
DDCV | 0,220 | 0,056 | 0,236 | 3,958 | 0,000 | 1,173 |
TL | 0,299 | 0,057 | 0,327 | 5,254 | 0,000 | 1,282 |
CT | 0,114 | 0,058 | 0,120 | 1,980 | 0,049 | 1,222 |
0,193 | 0,048 | 0,249 | 3,982 | 0,000 | 1,293 | |
DTTT | 0,041 | 0,070 | 0,040 | 0,588 | 0,557 | 1,555 |
DKLV | 0,231 | 0,060 | 0,241 | 3,841 | 0,000 | 1,309 |
PL | 0,276 | 0,055 | 0,287 | 5,045 | 0,000 | 1,073 |
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào kết quả của bảng trên ta có thể thấy, giá trị Sig. ở nhân tố “Đào tạo thăng tiến” (DTTT) là 0,557 lớn hơn 0,05 nên bị loại khỏi mô hình và không được tiếp tục phân tích. Như vậy, ta có kết quả sau khi phân tích hồi quy như sau: Giá trị Sig. của các biến độc lập như sau: Nhân tố “ Cấp trên” (CT) có giá trị Sig. là 0,049, Nhân tố “Đặc điểm công việc” (DDCV), Nhân tố “Tiền lương” (TL), Nhân tố “Đồng nghiệp” (DN), Nhân tố “Điều kiện công việc” (DKCV), Nhân tố “Phúc lợi” (PL) đều có giá trị Sig. là 0.000 đều nhỏ hơn 0,05 nên ta có thể kết luận chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê và tiếp tục được phân tích.
Phương trình hồi quy được viết lại như sau:
SHL = 0,236*DDCV + 2,327*TL + 0,120*CT + 0,249*DN + 0,241*DKLV + 0,287*PL
Sau khi lập mô hình hồi quy thì ta có thể kiểm tra các giả thuyết:
Chấp nhận H1: Nhóm các nhân tố thuộc về “Đặc điểm công việc” có quan hệ
cùng chiều đến sự hài lòng của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
Chấp nhận H2: Nhóm các nhân tố thuộc về “Tiền lương” có quan hệ cùng chiều
đến sự hài lòng của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
Chấp nhận H3: Nhóm các nhân tố thuộc về “Cấp trên” có quan hệ cùng chiều
đến sự hài lòng của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
Chấp nhận H4: Nhóm các nhân tố thuộc về “Đồng nghiệp” có quan hệ cùng chiều
đến sự hài lòng của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.
Chấp nhận H6: Nhóm các nhân tố thuộc về “Điều kiện làm việc” có quan hệ cùng chiều đến sự hài lòng của công nhân tại công ty CP Phước Hiệp Thành.