PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính
Thông qua thảo luận nhóm, có một số điều chỉnh nhƣ bảng 3.1:
Bảng 3.1: Bảng tổng hợp kết quả thảo luận nhóm trong nghiên cứu định tính
Tên biến Thêm biến quan sát Trước khi điều chỉnh Sau khi điều chỉnh
LP Bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu
Theo nhóm thảo luận, yếu tố luật pháp cứng nhắc ít được nhân viên quan tâm vì nó không ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích cá nhân trong ngắn hạn Nhân viên thường chú trọng đến hình ảnh bên ngoài của doanh nghiệp hơn là việc đánh giá sự tuân thủ luật pháp của công ty.
DT DT1: Việc xác định và thực hiện chương trình đào tạo theo đúng mục tiêu chiến lƣợc của công ty
DT1: Việc xác định và thực hiện chương trình đào tạo theo đúng mục tiêu của công ty
Nhóm thảo luận nhận định rằng đối tượng khảo sát chỉ từ cấp bậc nhân viên trở lên, do đó việc nhân viên chú ý đến mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp là hiếm Vì vậy, việc đưa "mục tiêu chiến lược" vào đo lường là không phù hợp và nhóm đã thống nhất quyết định bỏ cụm từ "chiến lược".
Tên biến Thêm biến quan sát Trước khi điều chỉnh Sau khi điều chỉnh
DV DV4: Công ty có chính sách động viên rõ ràng
Theo nhóm thảo luận, sự minh bạch và rõ ràng trong chính sách động viên của công ty có ảnh hưởng lớn đến hành vi của nhân viên Điều này sẽ tác động trực tiếp đến hiệu suất làm việc và kết quả cuối cùng của doanh nghiệp.
DV1: Nhìn chung, việc động viên khuyến khích công ty đạt hiệu quả tốt
DV1: Nhìn chung, NV luôn cảm thấy hứng thú khi làm việc
Nhóm thảo luận khuyến nghị rằng không nên xác định mối quan hệ nghiên cứu chỉ bằng các biến quan sát, mà nên tập trung vào việc đo lường các biến động viên một cách chính xác hơn Đồng thời, cần thống nhất điều chỉnh các biến để phù hợp hơn với mục tiêu nghiên cứu.
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Bài viết tổng hợp kết quả từ thảo luận nhóm về tác động của quản trị nguồn nhân lực đối với hiệu quả hoạt động doanh nghiệp thông qua việc động viên nhân viên Tác giả đã điều chỉnh và bổ sung các câu hỏi cá nhân, phát triển thang đo nháp Sau đó, tiến hành phỏng vấn thử với 10 ứng viên nhằm hiệu chỉnh từ ngữ trong bảng câu hỏi khảo sát chính thức, đảm bảo tính phù hợp và dễ hiểu Kết quả cho thấy hầu hết người tham gia đánh giá cao tính dễ hiểu và sự phù hợp của từ ngữ trong thang đo với vấn đề nghiên cứu.
Thang đo trong nghiên cứu chính thức đƣợc xây dựng với dạng thang đo Likert
7 bậc với mức độ là: 1: Hoàn toàn không đồng ý và 7: Hoàn toàn đồng ý.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh và giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh
3.2.2.1 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Dựa trên việc điều chỉnh thang đo trong nghiên cứu định tính, mô hình nghiên cứu đã loại bỏ một yếu tố liên quan đến thực tiễn nguồn nhân lực Do đó, mô hình nghiên cứu được cập nhật thành mô hình mới như thể hiện trong hình 3.2.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh Hình 3.2:
3.2.2.2 Giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh
Từ mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh, giả thuyết nghiên cứu đƣợc hiệu chỉnh nhƣ sau:
H1: Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có tác động tích cực đến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
H1 : Đào tạo – Phát triển có tác động tích cự đến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
KQHĐ của DN Động viên nhân viên Đào tạo – Phát tri n
Tuy n dụng Đánh giá Trả công lao động Quản trị sự thay đổi
H1b: Tuyển dụn ó tá động tích cự đên Kết quả hoạt động của doanh nghiệp H1 : Đán iá ó tá động tích cự đến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
H1d: Trả ôn l o độn ó tá động tích cự đến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
H1e: Quản trị sự t y đổi ó tá động tích cự đến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
H2: Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực có tác động tích cực đến động viên nhân viên
H2 : Đào tạo – Phát triển có tá động tích cự đến động viên nhân viên
H2b: Tuyển dụng ó tá động tích cự đên động viên nhân viên
H2 : Đán iá ó tá động tích cự đến động viên nhân viên
H2d: Trả ôn l o độn ó tá động tích cự đến động viên nhân viên
H2e: Quản trị sự t y đổi ó tá động tích cự đến động viên nhân viên
H3: Động viên nhân viên có tác động tích cực đên kết quả hoạt động của doanh nghiệp
Nghiên cứu chính thức
Bài viết nhằm xác định mô hình đề xuất về vai trò của động viên nhân viên trong quản trị nguồn nhân lực và ảnh hưởng đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp Nghiên cứu này dựa trên các biến quan sát được mô phỏng từ bảng câu hỏi phỏng vấn trong nghiên cứu định tính.
Phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là hạn ngạch, được áp dụng chủ yếu để tiết kiệm chi phí và thời gian, đồng thời tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu, như nhân viên và quản lý tại các doanh nghiệp ở TP.HCM Tuy nhiên, nhược điểm lớn của phương pháp này là độ chính xác thấp, do sự chủ quan trong ý kiến của người tham gia phỏng vấn.
Do hạn chế về thời gian và ngân sách, nghiên cứu này được thực hiện với cỡ mẫu tối thiểu, nhưng vẫn đảm bảo tính phù hợp với tiêu chí chọn cỡ mẫu.
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2010), kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích EFA là 50, nhưng tốt hơn là 100 hoặc theo tỷ lệ 5:1, tức là 5 mẫu cho mỗi bậc tự do, với công thức n=5*x (n là cỡ mẫu, x là số biến quan sát) Hatcher (2002) cũng nhấn mạnh rằng số quan sát nên lớn hơn gấp 5 lần số biến độc lập Nghiên cứu này bao gồm 26 biến quan sát, trong đó có 18 biến đo lường biến TTQTNNL, 4 biến đo lường biến ĐVNV và 4 biến đo lường biến KQHĐ.
DN Đối với bài nghiên cứu này: n=5*260
Vấn đề nghiên cứu càng đa dạng và phức tạp thì mẫu nghiên cứu càng lớn, dẫn đến độ chính xác cao hơn cho kết quả Để tăng tính đại diện và giảm sai sót do phương pháp chọn mẫu, tác giả đã tiến hành khảo sát 443 học viên đang làm việc tại các doanh nghiệp và tham gia các lớp học tại các trường đại học ở TP Hồ Chí Minh, bao gồm hệ vừa học vừa làm, hệ sau đại học và nhân viên văn phòng.
Khảo sát đƣợc tiến hành trong khoảng thời gian từ 15/09/2014 – 30/09/2015
Sau khi hoàn thành giai đoạn khảo sát, số liệu thu thập được sẽ được chọn lọc và loại bỏ các bảng không đạt yêu cầu Tất cả dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu và xử lý một cách cẩn thận.
Tiêu chí đạt chất lƣợng của bảng khảo sát:
+ Không có câu hỏi nào bị bỏ qua
+ Không trả lời toàn bộ các câu hỏi cùng 1 giá trị (Ví dụ: toàn bộ “3”
Thông tin cá nhân cần được cung cấp đầy đủ, ngoại trừ tên công ty có thể bỏ qua Đồng thời, cần xác nhận rằng đã thỏa mãn đủ điều kiện của bảng khảo sát.
3.3.1 Thang đo các thành phần của thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Dựa trên lý thuyết, nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước, cùng với kết quả từ nghiên cứu định tính, tác giả đã xây dựng các thang đo với các biến quan sát cụ thể.
Biến Đánh giá gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.2:
Bảng 3.2: Thang đo Đánh giá
DG1 Nhân viên đƣợc đánh giá dựa trên kết quả làm việc cụ th
DG2 Nhân viên nhận đƣợc thông tin phản hồi và tƣ vấn sau đánh giá
DG3 Hệ thống đánh giá trong công ty góp phần nâng cao hiệu quả làm việc
DG4 Hệ thống đánh giá trong công ty là công bằng và chính xác
Nguồn: Tổng hợp ủ tá iả
Biến Đào tạo – Phát tri n gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.3:
Bảng 3.3: Thang đo Đào tạo – Phát triển
M h a Đào tạo – Phát triển Nguồn
DT1 Việc xác định và thực hiện chương trình đào tạo theo đúng mục tiêu của công ty Điều chỉnh theo thảo luận nhóm
DT2 Nhân viên đƣợc đào tạo kiến thức, kỹ năng cần thiết đ thực hiện công việc
DT3 Công ty tạo cơ hội phát tri n nghề nghiệp cho nhân viên
DT4 Mỗi nhân viên hi u và nắm rõ những điều kiện đ đƣợc phát tri n
Nguồn: Tổng hợp ủ tá iả
Biến Luật pháp gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.4:
Bảng 3.4: Thang đo Tuyển dụng
TD1 Tiêu chuẩn tuy n dụng đƣợc chuẩn hóa, phù hợp với yêu cầu công việc
Trần và cộng sự 2010 TD2
CBQL các phòng và phòng nhân sự phối hợp nhịp nhàng trong việc tuy n chọn nhân viên
TD3 Công ty đã lựa chọn được những người có năng lực phù hợp với công việc
Nguồn: Tổng hợp ủ tá iả
Bảng 3.5: Thang đo Trả công lao động
M h a Trả công lao động Nguồn
TC1 Nhân viên được trả lương, thưởng công bằng
TC2 Tiền lương được xác định dựa trên yêu cầu công việc và năng lực của nhân viên
TC3 Nhân viên đựơc thưởng dựa trên kết quả kinh doanh
TC4 Thu nhập của nhân viên tương xứng với kết quả làm việc
Nguồn: Tổng hợp ủ tá iả
Biến Quản trị sự thay đổi gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.6:
Bảng 3.6: Thang đo Quản trị sự thay đổi
M h a Quản trị sự thay đổi Nguồn
QT1 Cách thức tiến hành công việc linh hoạt
Thường xuyên cải tiến phương pháp thực hiện công việc
Khuyến khích những cố gắng tạo ra sự thay đổi, cải tiến
Nhân viên có cơ hội đƣa ra các cải tiến đ hoàn thiện các hoạt động của công ty
Nguồn: Tổng hợp ủ tá iả
Thang đo biến động viên nhân viên
Biến Động viên nhân viên gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.7:
Bảng 3.7: Thang đo Động viên nhân viên
M h a Động viên nhân viên Nguồn
DV1 Nhìn chung NV luôn cảm thấy hứng thú khi làm việc Điều chỉnh theo thảo luận nhóm
DV2 CBNV công ty cảm thấy đƣợc động viên trong công việc
DV3 CBNV công ty thường làm việc với tâm trạng tốt
DV4 Công ty có chính sách động viên rõ ràng Điều chỉnh theo thảo luận nhóm
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Thang đo biến kết quả hoạt động của doanh nghiệp
Biến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp gồm 4 biến quan sát đƣợc th hiện ở Bảng 3.8:
Bảng 3.8: Thang đo Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
M h a Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
KQ1 Công ty đạt mục tiêu doanh thu
KQ2 Công ty đạt mục tiêu lợi nhuận
KQ3 Lãnh đạo hài lòng về hiệu quả hoạt động của công ty KQ4 Nhìn chung khách hàng hài lòng với sản phẩm, dịch vụ của công ty
Phương pháp xử lý số liệu
Sau khi điều chỉnh thang đo và thiết kế bảng câu hỏi, tác giả tiến hành khảo sát đối tượng, kiểm tra và xử lý các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu Tiếp theo, tác giả thực hiện mã hóa, nhập liệu và tiến hành các bước phân tích dữ liệu.
3.4.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach‟s Alpha
Hệ số Cronbach Alpha là một công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, yêu cầu tối thiểu ba biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Thang đo được coi là có giá trị khi đo lường chính xác đối tượng nghiên cứu, không có sai lệch hệ thống và ngẫu nhiên Cronbach Alpha giúp loại bỏ các biến không phù hợp và giảm thiểu biến rác trong mô hình nghiên cứu, từ đó tránh làm nhiễu kết quả và ảnh hưởng đến ý nghĩa thống kê Nếu hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên, thang đo có thể được sử dụng, đặc biệt khi khái niệm đang đo lường là mới đối với người trả lời (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008; Nguyễn Đình Thọ, 2013) Hệ số này cũng phản ánh tính đồng nhất của các biến đo lường, nhưng giá trị không nên vượt quá 0.95 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach Alpha trong khoảng từ 0.6 đến 0.95, đồng thời loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan với biến tổng (Corrected item – Total correlation) nhỏ hơn 0.3.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi xác định độ tin cậy của thang đo, tiến hành phân tích nhân tố để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các khái niệm Kết quả này sẽ làm cơ sở cho việc rút trích các yếu tố và thực hiện phân tích hồi quy.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp xác định các thành phần thực tiễn trong quản trị nguồn nhân lực ảnh hưởng đến kết quả hoạt động kinh doanh, đặc biệt là qua sự gắn kết của nhân viên Quá trình này cho phép nhóm các yếu tố thành một số nhóm nhỏ hơn, đồng thời loại bỏ những biến không đảm bảo độ tin cậy khỏi thang đo, nhằm cải thiện độ chính xác và tính ứng dụng trong nghiên cứu.
Các tiêu chí đánh giá kết quả trong phân tích EFA nhƣ sau:
Kiểm định Bartlett và chỉ số KMO được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố (EFA) KMO là chỉ số quan trọng, trong đó giá trị từ 0.5 đến 1 cho thấy EFA là thích hợp (Trọng và Ngọc, 2005, trang 262) Kiểm định Bartlett kiểm tra giả thuyết về mối tương quan giữa các biến quan sát Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê với Sig ≤ 0.05, điều đó chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan đáng kể trong tổng thể.
Số lượng nhân tố trong phân tích được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, phản ánh sự biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố Chỉ những nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 sẽ được giữ lại, trong khi các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tổng phương sai trích cần đạt tối thiểu 50% để đảm bảo mức ý nghĩa của nghiên cứu Giá trị Cumulative cho biết tỷ lệ phần trăm biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trích ra (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp trích nhân tố kết hợp với phép xoay Varimax, đồng thời dừng lại khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1.
Để đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ, hệ số tải trên mỗi nhân tố cần lớn hơn 0.5, trong khi để đạt giá trị phân biệt, chênh lệch trọng số giữa các biến cần lớn hơn hoặc bằng 0.3 Tuy nhiên, trước khi quyết định loại bỏ biến khỏi thang đo, cần xem xét giá trị nội dung và sự cần thiết của biến đó (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach's alpha và phân tích nhân tố EFA, các biến không đạt độ tin cậy và không có giá trị đo lường sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo Quá trình này diễn ra cho đến khi các biến quan sát được nhóm lại thành các nhân tố rút trích mới Giá trị của các biến mới trong mô hình được xác định là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần tương ứng.
Bài viết này xem xét hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu, sau đó áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS để thực hiện phân tích hồi quy bội tuyến tính Mục tiêu là xây dựng mô hình lý thuyết và đánh giá chiều hướng cũng như cường độ tác động của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc, đồng thời làm rõ vai trò của biến trung gian trong việc động viên nhân viên Tác giả sử dụng phương pháp đưa biến Enter trong phân tích hồi quy.
Trong phân tích hồi quy, để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số R² (R – Square) Đặc biệt, trong hồi quy tuyến tính bội, hệ số R² điều chỉnh được ưa chuộng hơn vì nó cung cấp cái nhìn chính xác hơn về mức độ phù hợp của mô hình mà không bị phóng đại.
Cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson, với điều kiện 1 < Durbin – Watson < 3, và đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến, được kiểm tra qua hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 Hệ số Beta chuẩn hóa được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố; biến độc lập có hệ số Beta cao sẽ có tác động lớn hơn đến biến phụ thuộc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích biến trung gian trong mô hình hồi quy
Dựa trên lý thuyết của Baron và Kenny 1986 khi đo lường biến trung gian, tác giả ứng dụng trên mô hình nghiên cứu này
Bước 1: tổng hợp các giá trị hồi quy cần thiết giữa các mối quan hệ
Bước 2: xét điều kiện liên quan đ chứng minh vai trò trung gian
Bảng 3.9: Ví dụ tổng hợp phân tích hồi quy biến trung gian
Biến độc lập DV KQ
Các thành phần của TT Mô hình 2 Mô hình 1 Mô hình 3
5 Quản trị sự thay đổi X X X
Quan hệ tương tác:DV * TT
1 Đào tạo – Phát tri n * DV
4 Trả công lao động * DV
5 Quản trị sự thay đổi * DV
R square X X X uồn: Tổng hợp dựa trên lý thuyết của Baron và Kenny (1986)
Bảng 3.10: Điều kiện biến trung gian
Mô hình Điều kiện biến trung gian
Mô hình 2: Hồi quy ảnh hưởng trực tiếp của TT đến DV
Mô hình 1: Hồi quy ảnh hưởng trực tiếp của TT đến KQ
Mô hình 3: Hồi quy ảnh hưởng trực tiếp của của TT và DV đến KQ
Kết luận rằng KQ là biến trung gian khi có các điều kiện sau: a) TT tác động mạnh đến DV; b) TT có ảnh hưởng rõ ràng đến KQ trong mô hình 1; c) TT tiếp tục ảnh hưởng rõ ràng đến KQ trong mô hình 3; d) Hệ số hồi quy của TT đến KQ trong mô hình 3 nhỏ hơn so với mô hình 1.
Nếu kết quả trong mô hình 3 khiến cho hệ số hồi quy của các thành phần tác động giảm mạnh, gần bằng 0, thì kết quả được xem là biến trung gian toàn phần Ngược lại, nếu kết quả làm giảm ảnh hưởng của tác động đến biến phụ thuộc nhưng các hệ số hồi quy của tác động vẫn có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), thì kết quả được coi là biến trung gian một phần giữa tác động và kết quả Nguồn: Tổng hợp từ lý thuyết của Baron và Kenny (1986).
Chương 3 đã trình bày cách thức thực hiện các nghiên cứu định tính, định lượng, quy trình nghiên cứu, thiết kế thang đo và các phương pháp xử lý số liệu thu thập đƣợc Sau thực hiện thảo luận nhóm, các thang đo đƣợc điều chỉnh lại về câu chữ, bổ sung các biến quan sát trong thang đo cũ, đồng thời xây dựng đƣợc các thang đo mới
Phương pháp thảo luận nhóm được áp dụng trong nghiên cứu định tính nhằm điều chỉnh và bổ sung thang đo cho phù hợp Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với cách chọn mẫu hạn ngạch, trong đó mẫu lớn hơn 250 được coi là phù hợp Cuối cùng, nghiên cứu đã lựa chọn 500 mẫu để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0 thông qua các bước: mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định mô hình, phân tích hồi quy, kiểm định giả thuyết, và cuối cùng là dò tìm các sai phạm giả định cần thiết.
Chương 4 tiếp theo sẽ trình bày kết quả mô tả mẫu, kết quả nghiên cứu về Cronbach‟s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy.
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH
Đánh giá giá trị của thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Riêng biến quan sát TC3 và TD3 nếu loại ra sẽ làm tăng hệ số Cronbach Alpha:
Việc loại bỏ biến TC3 sẽ làm tăng giá trị Cronbach's Alpha từ 0.867 lên 0.872, với mức chênh lệch 0.015 không đáng kể Tuy nhiên, biến quan sát TC3 "Nhân viên được thưởng dựa trên kết quả kinh doanh" lại có ý nghĩa quan trọng về mặt nội dung cho thang đo Trả công lao động Do đó, tác giả quyết định giữ lại biến quan sát này trong thang đo.
Việc loại bỏ biến quan sát TD3 sẽ làm tăng hệ số Cronbach Alpha từ 0.83 lên 0.865 Tuy nhiên, thang đo cho biến Tuyển dụng chỉ có 3 biến quan sát, do đó, việc loại TD3 có thể ảnh hưởng đến nội dung của thang đo này Hơn nữa, hệ số tương quan của biến tổng với biến quan sát TD3 đạt tiêu chuẩn >0.3 Vì vậy, tác giả quyết định giữ lại biến quan sát TD3 trong thang đo.
Hệ số tương quan giữa các biến quan sát trong nghiên cứu đều đạt yêu cầu, với giá trị thấp nhất là 0.466, vượt qua ngưỡng 0.3 Điều này chứng tỏ các thang đo được sử dụng có độ tin cậy cần thiết, phù hợp cho việc tiến hành các bước phân tích tiếp theo Để đánh giá giá trị của thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ được thực hiện.
Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach's Alpha, các kết quả thu được đều đạt yêu cầu, cho phép tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho từng nhóm biến.
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá nhóm biến độc lập, cho ra kết quả nhƣ bảng 4.4:
Bảng 4.3: Kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA nhóm biến độc lập
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Hệ số KMO đạt 0.916, vượt mức 0.5, trong khi kiểm định Bartlett có giá trị Sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy phân tích EFA phù hợp với dữ liệu khảo sát Tổng phương sai trích trong phân tích khám phá nhân tố là 70.108%, lớn hơn 50%, cho thấy 5 nhân tố được trích ra có khả năng giải thích 70.108% sự biến thiên của dữ liệu.
Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp xoay Varimax, biến quan sát DG4 có hệ số tải nhân tố thấp hơn 50%, cho thấy nó không có giá trị đo lường cho bất kỳ nhân tố cụ thể nào Vì lý do này, tác giả quyết định loại bỏ biến quan sát DG4 để đảm bảo tính chính xác và ý nghĩa của thang đo.
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2, phương sai trích tăng lên 71.75% Các hệ số khác đều đạt yêu cầu (Bảng phân tích ở mục b, phụ lục 4)
Nhƣ vậy, qua ki m định nhân tố khám phá EFA, có 5 nhân tố đƣợc rút trích
Nhân tố đầu tiên bao gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập "Đào tạo – Phát triển", ký hiệu "DT", từ DT1 đến DT4, với hệ số tải nhân tố trên 0.5, đáp ứng yêu cầu Do đó, nhóm nhân tố này được giữ nguyên tên gọi "Đào tạo – Phát triển".
Nhân tố thứ hai, được ký hiệu là “Đào tạo”, bao gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Trả công lao động” từ TC1 đến TC4, với hệ số tải nhân tố trên 0.5, đáp ứng yêu cầu giữ nguyên tên gọi.
Nhân tố thứ ba, được ký hiệu là “QT”, bao gồm tất cả các biến quan sát từ QT1 đến QT4 của biến độc lập “Quản trị sự thay đổi” Tất cả các biến này đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đáp ứng yêu cầu, vì vậy nhóm nhân tố này được giữ nguyên tên gọi là “Quản trị sự thay đổi”.
Nhân tố thứ 4 gồm tất cả các biến quan sát của biến độc lập “Tuy n dụng”, ký hiệu
Các yếu tố TD1 đến TD3 đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5, đáp ứng yêu cầu cần thiết, vì vậy tên gọi “Tuyển dụng” sẽ được giữ nguyên cho nhóm nhân tố thứ hai.
Nhân tố thứ 5 bao gồm 3 biến quan sát thuộc biến độc lập "Đánh giá" (ký hiệu "DG"), từ DG1 đến DG3, với hệ số tải nhân tố đều trên 0.5, đáp ứng yêu cầu và sẽ giữ nguyên tên gọi.
“Đánh giá” cho nhóm nhân tố thứ năm
Tóm lại, từ các biến quan sát ban đầu, phân tích EFA bỏ biến quan sát DG4
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến trung gian
Tác giả tiến hành đƣa các biến quan sát của biến Động viên vào SPSS 22.0 phân tích nhân tố khám phá EFA, có kết quả nhƣ bảng 4.6 sau:
Bảng 4.4: Kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá
EFA biến Động viên nhân viên
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Hệ số KMO đạt 0.832, vượt ngưỡng 0.5, và kiểm định Bartlett cho kết quả sig 0.000, thỏa mãn yêu cầu Với giá trị Eigenvalue là 3.115, phương pháp Principal Component và phép xoay varimax chỉ trích ra một nhân tố, có phương sai trích đạt 77.869%, lớn hơn 50% Điều này cho thấy nhân tố này có khả năng giải thích 77.869% biến thiên của dữ liệu, đáp ứng tiêu chí đặt ra.
Tất cả 4 biến quan sát đều có hệ số tải Factor Loading trên 0.5, đạt yêu cầu Tác giả giữ nguyên tên “Động viên nhân viên” cho nhân tố này
4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 22.0 để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến quan sát liên quan đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp, và đã thu được những kết quả đáng chú ý.
Bảng 4.5: Kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA biến Kết quả hoạt động của doanh nghiệp
Nguồn: Kết quả xử lý bằng SPSS 22.0
Hệ số KMO đạt 0.815, vượt ngưỡng 0.5, và kiểm định Bartlett có giá trị sig 0.000, đều đạt yêu cầu Với giá trị Eigenvalue là 3.115, phương pháp Principal Component và phép xoay Varimax chỉ rút trích một nhân tố, với phương sai trích được là 68.522%, vượt mức 50% Điều này cho thấy nhân tố được rút trích có khả năng giải thích 68.522% biến thiên của dữ liệu, đạt yêu cầu.
Tất cả bốn biến quan sát đều có hệ số tải Factor Loading trên 0.5, đáp ứng tiêu chí yêu cầu Tác giả quyết định giữ nguyên tên gọi “Kết quả hoạt động của doanh nghiệp” cho nhân tố này.
THẢO LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Bài viết trình bày thiết kế nghiên cứu cùng các bước quy trình nghiên cứu theo phương pháp nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Nó cũng xác định các biến quan sát, đồng thời điều chỉnh và phát triển thang đo, cùng với phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Bài viết trình bày kết quả thu thập từ quá trình xử lý số liệu, bao gồm việc kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hệ số tương quan Pearson và phân tích hồi quy Những phương pháp này giúp xác định độ tin cậy của thang đo, khám phá các yếu tố tiềm ẩn, đánh giá mối quan hệ giữa các biến và dự đoán các kết quả dựa trên các yếu tố đã phân tích.
Chương 5: Kiến nghị và hàm ý quản trị Đƣa ra nhận định về mối quan hệ Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực và Kết quả hoạt động của doanh nghiệp thông qua biến động viên nhân viên dựa trên kết quả thu được từ chương 4 và một số kiến nghị dựa trên kết quả cho nhà quản trị.
