2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.2 Giai đoạn 2: nghiên cứu chính thức
Đây là bước nghiên cứu định lượng, được thực hiện như sau:
a) Mẫu nghiên cứu
- Số lượng mẫu nghiên cứu: là tất cả 130 nhân viên của công ty cổ phần may Vĩnh Tiến.
- Phương pháp chọn mẫu thuận tiện: Tác giả trực tiếp đến công ty phỏng vấn các nhân viên tại các kỳ hàng tháng của công ty.
b) Phương pháp thu thập số liệu.
- Số liệu thứ cấp: Đƣợc thu thập từ các báo cáo của công ty nhƣ: Các tài liệu đƣợc chọn lọc từ Niên giám thống kê, các báo cáo tài chính của doanh nghiệp, số liệu kết quả hoạt động kinh doanh đƣợc thu thập ở phòng kế toán, phòng kinh doanh, báo cáo biến động nhân sự của phòng nhân sự của công ty và báo cáo tình hình kinh tế - xã hội tỉnh Vĩnh Long, các bài viết đƣợc đăng trên tạp chí và các công trình nghiên cứu khoa học.
- Thu thập số liệu sơ cấp: Các thông tin thu thập từ phiếu điều tra (Kết quả nghiên cứu sơ bộ) điều tra phỏng vấn trực tiếp toàn bộ nhân viên trong công ty.
- Số liệu sơ cấp đƣợc thu thập thông qua tiến trình sau:
Bước 1: Xác định số lượng mẫu cần thiết.
Do công ty có 130 nhân viên nên tác giả tiến hành phỏng vấn toàn bộ 130 nhân viên này.
Bước 2: Kiểm tra kết quả phỏng vấn, loại ra những mẫu không đạt yêu cầu.
Bước 3: Nhập liệu.
Bước 4: Xử lý dữ liệu.
d) Phương pháp kỹ thuật phân tích
Các phương pháp nghiên cứu khoa học được sử dụng như sau:
* Đối với mục tiêu 1: Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để xác định các chỉ tiêu, sử dụng phương pháp so sánh số tuyệt đối, so sánh số tương đối để đánh giá thực trạng hoạt động kinh doanh cũng nhƣ biến động nhân sự của công ty cổ phần may Vĩnh Tiến.
- Phương pháp thống kê mô tả: Đây là phương pháp không thể thiếu trong quá trình nghiên cứu những vấn đề kinh tế – xã hội cần phân tích định lƣợng trong mối quan hệ chặt chẽ về mặt định tính của các hiện tƣợng và quá trình. Một số đại lƣợng cần tính trong phương pháp này là Giá trị trung bình: Bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát; giá trị lớn nhất, nhỏ nhất.
- So sánh bằng số tuyệt đối: Là kết quả của phép trừ giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả so sánh khối lƣợng quy mô thay đổi của các hiện tƣợng nghiên cứu.
- So sánh bằng số tương đối: là kết quả của phép chia giữa trị số của kỳ phân tích so với kỳ gốc của các chỉ tiêu nghiên cứu, kết quả thể hiện tỷ lệ thay đổi tương đối của các hiện tƣợng nghiên cứu.
T = ((T2 – T1) /T1)* 100%
Trong đó:
T1: số liệu năm trước T2: số liệu năm sau
T: tốc độ tăng trưởng của năm sau so với năm trước (%)
* Đối với mục tiêu 2: Tác giả sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố (EFA), hồi quy tuyến tính bội và cuối cùng, kiểm
định One – Way Anova được thực hiện để tìm ra các nhân tố chính ảnh hưởng đến mức độ gắn bó công việc của công nhân viên.
- Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha :
Khi đánh giá thang đo của các yếu tố, chúng ta cần sử dụng phương pháp Cronbach’s Alpha để tìm ra đƣợc các yếu tố thích hợp nhất trong mô hình, bằng cách loại bỏ các biến rác trước khi phân tích nhân tố (EFA: Exploratory factor analysis). Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ và tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ 0.6 trở lên. Ngoài ra các biến có hệ số Cronbach’s Alpha sau khi loại biến lớn hơn giá trị hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố đó thì biến đó cũng bị loại khỏi mô hình.
- Phân tích nhân tố (EFA) :
Nghiến cứu có khối lƣợng thu thập số liệu lớn nên chúng có rất nhiều biến và các biến này có mối liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Vì vậy ta phân tích nhân tố đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Các nhân tố chung có thể đƣợc diễn tả nhƣ những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi=Wi1X1+Wi2X2+……..+Wik Xk
Trong đó:
Fi: ƣớc lƣợng trị số của nhân tố thứ i.
W: quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) k: số biến
Điều kiện để áp dụng phân tích nhân tố là các biến có tương quan với nhau. Để xác định các biến có tương quan như thế nào, ta sử dụng kiểm định Barlett’s để kiểm định giả thuyết:
H0: Các biến không có liên quan lẫn nhau.
H1: Có sự tương quan giữa các biến.
Chúng ta mong đợi bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là chấp nhận H1 các biến có liên hệ với nhau. Điều này có đƣợc giá trị P sau khi kiểm định phải nhỏ hơn mức ý nghĩa xử
lý α. Đồng thời, phân tích nhân tố đƣợc xem là thích hợp khi giá trị hệ KMO (Kaiser – Mayser - Olkin) trong khoảng từ 0.5 đến 1, khi đó các tương quan đủ lớn để có thể áp dụng phân tích nhân tố và hệ số tải của các biến phải lớn hơn 0,5 ngƣợc lại biến đó bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Sau khi rút được các nhân tố và lưu lại thành các biến mới, các biến này sẽ được thay cho tập hợp biến gốc để đƣa vào phân tích hồi quy.
- Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội: Đây là phương pháp xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố còn lại sau khi phân tích nhân tố đối với sự gắn bó công việc của nhân viên tại công ty cổ phần may Vĩnh Tiến với các chỉ tiêu đƣợc áp dụng nhƣ sau:
+ Phương trình hồi quy tuyến tính bội:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …. + βnXn Trong đó:
Y: Là biến phụ thuộc, trong nghiên cứu này thể hiện mứcđộ gắn bó công việc của nhân viên tại công ty cổ phần may Vĩnh Tiến. Được đo lường bằng năm biến quan sát.
β0: Là hằng số, đây còn gọi là hệ số chặn trong phương trình hồi quy.
βi: Là các hệ số hồi quy của các biến độc lập.
Xi: Là các biến độc lập. Trong nghiên cứu này là các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ gắn bó công việc của nhân viên sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
Điều kiện để mô hình hồi quy đặt yêu cầu trong nghiên cứu: Giá trị Sig. của kiểm định Anova phải nhỏ hơn 0,05 thể hiện sự phù hợp của mô hình. Giá trị WIF nhỏ hơn 10 thể hiện mô hình không bị đa công tuyến. Giá trị R2 phải lớn hơn 0,6 và giá trị Sig của thống kê T phải nhỏ hơn 0,05.
- Phương pháp kiểm định Anova:
Dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%.
Một số giả định khi phân tích ANOVA:
+ Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn một cách ngẫu nhiên.
+ Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ tiệm cận phân phối chuẩn.
+ Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Lưu ý: nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng đƣợc thì bạn có thể dùng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ để thay thế cho ANOVA.
* Kiểm định Anova thực hiện thông qua hai bước:
Bước 1: Kiểm định Phương sai bằng nhau (Levene test) Levene test: Ho: “Phương sai bằng nhau”
Sig < 0,05: bác bỏ Ho
Sig >=0,.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova Bước 2: Kiểm định ANOVA
Ho: “Trung bình bằng nhau”
Sig >0,05: chấp nhận Ho suy ra chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…
Sig <=0,05: bác bỏ Ho -> đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt…
* Đối với mục tiêu 3: Từ những kết quả phân tích thực trạng và kết quả phân tích số liệu, tác giả đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao mức độ gắn bó công việc cũng nhƣ nâng cao chất lƣợng công việc của nhân viên tại công ty cổ phần may Vĩnh Tiến.
2.2.3 Quy trình nghiên cứu
Hình 2.2: Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Xây dựng mô hình nghiên
cứu
Xây dựng thang đo
Chỉnh sửa thang đo Thang đo
chính thức Nghiên cứu
sơ bộ
Nghiên cứu chính thức
Cronbach’s Alpha
Phân tích nhân tố (EFA)
Phân tích hồi quy đa biến Đánh giá mức độ gắn bó
của nhân viên với công việc Kết luận
Kiến nghị
Thang đo hoàn chỉnh