CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.6. Phương pháp phân tích dữ liệu
Giai đoạn nghiên cứu định tính:
Q trình nghiên cứu định tính nhằm hướng đến việc hình thành các nhân tố ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc.
Trên cơ sở hệ thống hóa lý thuyết, kết hợp các nhận định ban đầu, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và tham khảo ý kiến các chuyên gia, tác giả đã hình thành nên bảng câu hỏi, và sau đó tiến hành phỏng vấn sơ bộ, kết hợp với các ý kiến đóng góp của các chuyên gia và chuyên môn trong lĩnh vực quản trị nguồn nhân lực để hoàn thiện bảng câu hỏi hoàn chỉnh phục vụ điều tra chính thức.
Giai đoạn nghiên cứu định lượng:
Sau khi thu thập đầy đủ số lượng phiếu điều tra, tác giả đã sàn lọc, sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để tiến hành chạy mơ hình, kiểm tra sự phù hợp của mơ hình và mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến ý định nghỉ việc.
3.6.1. Kiểm tra và làm sạch dữ liệu
Phương pháp nghiên cứu của tác giả tập trung vào phân tích tổng thể các dữ liệu điều tra được từ khảo sát thực tế. Phương pháp này xuất phát từ thực tế là các biến độc lập (các câu trả lời định lượng hoặc định tính cho bản hỏi của cuộc điều tra) thường khơng có đủ phẩm chất cần thiết để được đưa trực tiếp vào mơ hình thống kê. Các tập dữ liệu có thể có sai số, sai sót hay bỏ sót. Câu hỏi khơng phải lúc nào cũng dễ hiểu, người được phỏng vấn không phải lúc nào cũng biết đưa ra câu trả lời cần thiết, tinh thần cuộc điều tra, bản chất của việc đặt câu hỏi không phải lúc nào
cũng được lĩnh hội. Sau khi được mã hóa dưới dạng số, một biến độc lập khơng cịn chứa các yếu tố cho phép phê duyệt biến đó. Làm sạch số liệu và mơ tả sơ bộ (sắp xếp dữ liệu, lược đồ, tính số liệu thống kê ban đầu, trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực trị, ngũ phân vị, bảng phân tổ chéo), xem xét tính gắn kết tổng thể, hiển thị dữ liệu, cơ cấu số liệu, phân loại theo phương pháp khảo sát.
Chính vì vậy, tác giả cần thiết phải kiểm tra và rà soát lại tất cả các dữ liệu tước khi sử dụng cho việc phân tích của mình.
3.6.2. Mơ tả mẫu
Việc mơ tả mẫu giúp người xem nhìn nhận rõ nét hơn về các đặc trưng của các đối tương khảo sát.
Với nghiên cứu này, tác giả tiến hành thống kê các tiêu chí như: giới tính, tuổi, thời gian bắt đầu làm việc, thời gian làm việc tại cơ quan.
3.6.3. Kiểm tra phân phối chuẩn
Có nhiều cách để nhận biết một phân phối chuẩn trong SPSS. (1) Đơn giản nhất là xem biều đồ với đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng zero. (2) Vẽ biểu đồ xác suất chuẩn (normal Q-Q plot). Phân phối chuẩn khi biểu đờ xác śt này có quan hệ tuyến tính (đường thẳng) (3) Dùng phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov khi cỡ mẫu lớn hơn 50 hoặc phép kiểm Shapiro-Wilk khi cỡ mẫu nhỏ hơn 50. Được coi là có phân phối chuẩn khi mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0,05.
Với nghiên cứu này, tác giả tiến hành sử dụng kỹ thuật phân tích đồ thị histogram nhằm kiểm tra dữ liệu tuân thủ theo quy luật phân phối chuẩn.
3.6.4. Kiểm tra độ tin cậy
Để đánh giá độ tin cậy của các thang đo, tác giả tiến hành phân tích hệ số Cronbach Alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến không phù hợp.
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên
cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy đối với nghiên cứu này thì Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng được.
Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.30 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,60 sẽ đuợc xem xét loại (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
3.6.5. Phân tích tương quan
Tác giả sử dụng phương pháp tương quan với hệ số tương quan Pearson, được kí hiệu bằng chữ “r”, giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1. Nếu r> 0 thể hiện tương quan đồng biến, ngược lại, r < 0 thể hiện tương quan nghịch biến. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối liên hệ tún tính.
Nếu | r | 1: quan hệ giữa hai biến càng chặt Nếu | r | 0: quan hệ giữa hai biến càng yếu
Mức ý nghĩa “sig” của hệ số tương quan, cụ thể như sau: Sig. < 5 %: mối tương quan khá chặt chẽ
Sig. < 1 %: mối tương quan rất chặt chẽ Sig. > 5 %: khơng có mối tương quan
3.6.6. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là bước quan trọng trong việc xác định các nhân tố có ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc của công chức sau khi đã tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích tương quan.
Với các kết quả thu được từ việc phân tích hồi quy, tác giả tiến hành phân tích đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, kết luận mức độ tác động của các nhân tố đến ý định nghỉ việc, kiểm tra các hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến.
3.6.7. Phân tích T-test và ANOVA
Sau khi thực hiện phân tích hời quy mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định nghỉ việc của công chức. Tác giả tiến hành phân tích Independent Sample Test, điều kiện để có sự khác biệt là Sig (2-tailed) nhỏ hơn 0.05.
Cùng với đó, để đánh giá toàn diện hơn sự khác biệt của đối tượng điều tra tác giả kiểm định One Way Anova, điều kiện để có sự khác biệt là Sig (2-tailed) nhỏ hơn 0.05.
Tóm tắt chương 3:
Với chương 3, tác giả đã cho thấy được phương pháp nghiên cứu, các biến trong từng nhân tố, cũng như các vấn đề cần thiết trong việc thu thập dữ liệu từ bảng khảo
sát và các bước phân tích như: thiết kế bảng hỏi, điều tra thử, thống kê mô tả, kiểm