Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu: nguồn nhân lực là một yếu tố hết sức quan trọng đối với doanh nghi, do đó đề tài lựa chọn mục tiêu nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên tại BIDV khu vực TP. Hồ Chí Minh

Bước 2: Nghiên cứu các lý thuyết cơ sở về sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức: hệ thống hóa các lý thuyết cơ sở về sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức để hình thành nền tảng cho đề tài nghiên cứu.

Bước 3: Xây dựng thang đo sơ bộ: sau khi nghiên cứu, khảo lược các công trình nghiên cứu có liên quan của các tác giả trong và ngoài nước, đề tài đề xuất mô hình nghiên cứu giả thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Bước 4: Thảo luận nhóm với các chuyên gia tại BIDV TP.Hồ Chí Minh: tiến hành thảo luận nhóm với các chuyên gia trên dàn bài đã xây dựng, thu thập ý kiến và điểu chỉnh thang đo cho phù hợp.

Bước 5: Xây dựng thang đo chính thức: Xây dựng thang đo chính thức dựa trên ý kiến của các chuyên gia và tiến hành khảo sát.

Bước 6: Gửi bảng câu hỏi khảo sát được đến đối tượng khảo sát: được thực hiện trong giai đoạn nghiên cứu chính thức của đề tài, với phương pháp lấy mẫu thuận tiện , bảng câu hỏi khảo sát được gửi trực tiếp đến địa chỉ email BIDV của nhân viên chính thức của các Chi nhánh BIDV tại TP. Hồ Chí Minh, sau đó tiến hành thu thập kết quả và xử lý số liệu. Bảng khảo sát bao gồm các câu hỏi định tính nhằm xác định và thống kê các đặc điểm của đối tượng khảo sát, gồm các câu hỏi có liên quan đến biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu, sử dụng thang đo Likert 5 bậc để đánh giá kết quả khảo sát

Bước 7: Tổng hợp dữ liệu khảo sát và làm sạch dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ khảo sát sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS20, cụ thể: sàng lọc và làm sạch dữ liệu.

Bước 8: Phân tích dữ liệu bằng các phương pháp sau Thống kê mô tả; Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha; Phân tích nhân tố khám phá (EFA) để kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và phương sai trích của các thang đo; Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định lại giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và sự phù hợp của cấu trúc các khái niệm trong mô hình lý thuyết; Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để hình thành mô hình các yếu tố tác động đến sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức.

Bước 9: Trình bày kết quả nghiên cứu: Dựa vào các kết quả thu được sau khi thực hiện phân tích, đánh giá, đề tài đưa ra kết luận các yếu tố tác động và mức độ tác động đến sự gắn bó của nhân viên tại BIDV khu vực TP. Hồ Chí Minh, đồng thời đưa ra các hàm ý quản trị nhằm góp phần nâng cao chính sách thu hút và giữ chân người lao động.

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ

===>>> Nhận Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Ngành Quản Trị Kinh Doanh

3.2. Phương pháp nghiên cứu Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp, kết hợp giữa nghiên cứu định tính và định lượng, trong đó sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng là chủ yếu.

3.2.1. Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được thực hiện để mục đích đánh giá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát được sử dụng nhằm mục đích đo lường khái niệm liên quan đến sự gắn bó. Các nội dung chính bao gồm:

Dựa trên cơ sở lý thuyết và lược khảo nghiên cứu liên quan, đề tài phát triển mô hình lý thuyết dự kiến cho các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên tại BIDV khu vực TP. HCM. Mỗi yếu tố trong mô hình này bao gồm nhiều biến quan sát khác nhau.

Sau khi thảo luận nhóm với các chuyên gia và bộ phận quản lý nhân sự tại BIDV khu vực TP. HCM, nhằm đánh giá, điều chỉnh, và bổ sung biến quan sát phù hợp cho việc đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên. Cuộc thảo luận tập trung vào việc thu thập ý kiến của các chuyên gia về mức độ ảnh hưởng của 6 nhóm yếu tố đã được đề cập trong các nghiên cứu liên quan gồm: công việc hiện tại, lãnh đạo, đồng nghiệp, đào tạo và thăng tiến, chính sách lương thưởng – phúc lợi, sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.

3.2.2. Nghiên cứu định lượng Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Sau khi thảo luận với các chuyên gia, các kết quả thu được từ nghiên cứu định tính là cơ sở để đề tài điều chỉnh biến quan sát phù hợp cho mục tiêu đề ra. Đề tài tiến hành thu thập dữ liệu bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, giúp thu thập dữ liệu từ các đối tượng nghiên cứu một cách tiện lợi.

Phương pháp này giúp dễ dàng tiếp cận đối tượng nghiên cứu, hạn chế không gian hoặc chi phí cho việc thực hiện nghiên cứu. Theo Hair và cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu cần phải lớn hơn 5 lần tổng số biến quan sát, đề tài tổng cộng có 27 biến quan sát, nên tối thiểu số lượng mẫu là 135 mẫu. Ngoài ra, có một số nghiên cứu nhận định rằng nên thu thập 200 mẫu (Hoelter, 1983); kích thước mẫu lớn hơn 8 lần số biến độc lập + 50. Do đó, để đảm bảo quá trình phân tích đánh giá, đề tài tiến hành thu thập 300 phiếu khảo sát.

Bảng câu hỏi khảo sát được gửi đến địa chỉ email BIDV của nhân viên chính thức tại BIDV khu vực TP.HCM để thực hiện khảo sát.

Đối tượng khảo sát: Nhân viên khối quan hệ khách hàng tại BIDV khu vực TP.HCM trong khoảng thời gian từ tháng 08/2023 đến tháng 09/2023, tổng số chi nhánh BIDV khu vực TP.HCM là 36 chi nhánh.

3.3. Xây dựng thang đo Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Thang đo định danh là một tập hợp các câu hỏi mà đối tượng tham gia khảo sát được yêu cầu chọn từ các phương án hoặc trả lời theo các lựa chọn đã được thiết lập. Thang đo định danh thường được sử dụng nhằm thu thập thông tin, mô tả đặc điểm hoặc phân loại các đối tượng trong một nghiên cứu hoặc khảo sát.

Thang đo Likert (Likert, 1932) là một thang đo lường hoặc một công cụ được sử dụng trong bảng khảo sát nhằm thu thập ý kiến, hành vi, nhận thức của người tham gia. Các đối tượng tham gia khảo sát lựa chọn từ một loạt các câu trả lời có thể cho một câu hỏi hoặc tuyên bố cụ thể dựa trên mức độ đồng ý.

Thang đo được đưa ra khảo sát trong đề tài bao gồm 06 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc và đề tài sử dụng thang đo Likert được sử dụng ở 05 mức độ đánh giá khác nhau: bao gồm “1” = Hoàn toàn không đồng ý, “2” = Không đồng ý, “3” = Bình thường, “4” = Đồng ý, “5” = Hoàn toàn đồng ý.

Sau khi thảo luận nhóm với 18 nhân viên bộ phận nhân sự, mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm hai nhóm biến:

• Nhóm biến độc lập: Công việc hiện tại; Lãnh đạo; Đồng nghiệp; Đào tạo và thăng tiến; Chính sách lương thưởng, phúc lợi; Môi trường làm việc; Sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.
• Biến phụ thuộc: Sự gắn bó với tổ chức.

Bảng 3.1. Các thang đo nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của tác giả Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu

3.4.1 Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả (descriptive statistic) là phương pháp phân tích định lượng, nhằm tóm tắt những thông tin cơ bản của dữ liệu, phục vụ quá trình thực nghiệm và phân tích những số liệu thống kê.

Đề tài phân tích thống kê mô tả các thuộc tính của mẫu nghiên cứu bằng phần mềm SPSS 20. Các thuộc tính này bao gồm giới tính, độ tuổi, đơn vị công tác, thu nhập của người tham gia khảo sát.

3.4.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha.

Kiểm định Cronbach’s Alpha giúp xác định độ tin cậy và đồng nhất của các biến quan sát trong một nhân tố, cho biết biến nào tác động tích cực vào việc đo lường khái niệm nhân tố đó và sự tương quan giữa các biến trong cùng một nhân tố có chặt chẽ hay không.

Hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0 đến 1, và về lý thuyết, giá trị cao hơn thường cho thấy thang đo có độ tin cậy cao hơn. Tuy nhiên, giá trị Cronbach’s Alpha quá cao, từ 0.95 trở lên, cho thấy sự tương quan quá mức và không có khác biệt nhau giữa các biến trong thang đo. Khi đánh giá độ tin cậy của thang đo, ta cần xem xét tiêu chuẩn sau:

• Nunnally (1978) cho rằng thang đo tốt khi có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 trở lên.
• Cristobal và cộng sự (2007) đánh giá rằng nếu giá trị Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát từ 0.3 trở lên thì mới tốt.
• Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng: 0,8 – 1 (rất tốt); 0,7-0,8 (tốt); 0,6 trở lên (sử dụng được) Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.
• Hair và cộng sự (2009) đã đề xuất rằng một thang đo tốt nên có giá trị Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, đặc biệt trong nghiên cứu khám phá sơ bộ, một giá trị Alpha ở mức 0.6 có thể được chấp nhận nếu được kết hợp với các yếu tố khác để đánh giá tính đáng tin cậy của thang đo.

Khi hệ số này quá cao (α>0,95) có nghĩa là có sự trùng lắp mạnh mẽ giữa các biến trong thang đo, có khả năng rằng chúng đang đo lường một khía cạnh tương tự trong khái niệm nghiên cứu. Đây gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường. Để đối phó với tình trạng này, phương pháp thường là sử dụng hệ số tương quan biến tổng để đánh giá mức độ liên quan giữa các biến trong thang đo.

Nếu các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng quá nhỏ (α>0,6) hoặc hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (<0,3), điều này có thể là dấu hiệu rằng chúng không đóng góp đủ giá trị hoặc không phù hợp với thang đo. Tuy nhiên, việc loại bỏ các biến quan sát cần phải xem xét mức độ cần thiết và giá trị nội dung của từng biến đối với nghiên cứu của bạn. Điều này có thể yêu cầu một sự đánh giá kỹ lưỡng về phạm vi và mục tiêu của nghiên cứu, sự hiểu biết về các biến quan sát cụ thể và cách chúng ảnh hưởng đến khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013).

3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Phân tích nhân tố khám phá (Explotary Factors Analysis – EFA) là phương pháp phân tích định lượng, được dùng để tóm tắt một tập hợp các biến đo lường có sự tương quan và phụ thuộc vào nhau thành một tập biến (nhân tố) ít hơn. Mục tiêu là giảm sự phức tạp của dữ liệu ban đầu bằng cách tạo ra nhân tố có ý nghĩa hơn và bao gồm hầu hết thông tin của tập dữ liệu gốc.

Sau khi loại bỏ các biến không đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy và tương quan, tiếp tục áp dụng phân tích nhân tố khám phá để đánh giá giá trị hội tụ và khả năng phân biệt của các nhân tố. Phân tích EFA cung cấp cái nhìn tổng quan hơn bằng việc xem xét mối quan hệ giữa tất cả các biến quan sát trong các nhân tố khác nhau. Mục tiêu là phát hiện các biến nào có liên quan đến nhiều nhân tố hoặc những biến bị phân sai nhân tố ban đầu.

• Khi thực hiện phân tích EFA, thường sử dụng các tiêu chí sau:

Hệ số KMO dùng để đánh giá tính thích hợp trong việc thực hiện phân tích nhân tố của một tập dữ liệu nghiên cứu. Trong việc sử dụng KMO, giá trị cần phải nằm trong khoảng từ 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) có thể kết luận phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Nếu giá trị KMO thấp hơn 0,5 thì có khả năng không thích hợp cho tập dữ liệu đó.

Kiểm định Bartlett nhằm xem xét sự tương quan giữa các biến quan sát trong một nhân tố. Điều quan trọng là, để có thể áp dụng phân tích nhân tố một cách hợp lý, biến quan sát có sự tương quan lẫn nhau, tức là phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig nhỏ hơn 0,05, có nghĩa các biến quan sát có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố có thể được áp dụng một cách hợp lý. Tuy nhiên, nếu kiểm định không cho thấy sự tương quan ý nghĩa giữa các biến, thì phân tích nhân tố có thể không phù hợp cho tập dữ liệu.

Trị số Eigenvalue dùng để xác định số lượng nhân tố giữ lại. Thông thường, chỉ có các nhân tố có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. – Tổng phương sai trích ≥ 50% cho thấy mô hình phù hợp, thể hiện tổng phần trăm phương sai của tất cả các biến ban đầu mà các nhân tố trong mô hình có thể giải thích được. Chỉ số dùng để để đánh giá mức độ các nhân tố trong mô hình giải thích được biến thiên của dữ liệu ban đầu.

Hệ số tải nhân tố đánh giá mức độ tương quan giữa biến và nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá. Hệ số càng cao, biến quan sát có mối quan hệ mạnh hơn với nhân tố. Thông thường, hệ số tải 0,3 trở lên được coi là chấp nhận được và 0,5 trở lên được xem là tốt hơn (Hair và cộng sự, 2010).

3.4.4. Phân tích nhân tố khẳng định Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu nghiên cứu. CFA thường áp dụng sau EFA. CFA dựa vào giả thuyết từ lý thuyết hoặc thực nghiệm về mối quan hệ giữa các biến quan sát và nhân tố cơ bản, và sau đó, kiểm tra xem dữ liệu nghiên cứu có phù hợp với mô hình.

Phân tích CFA nhằm kiểm định tính đơn hướng của các thang đo, có nghĩa là các biến quan sát trong thang đo chỉ giải thích cho một nhân tố, độ phù hợp tổng quát của mô hình với dữ liệu là điều kiện để. Các chỉ số dùng để đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường: Chi-square hiệu chỉnh theo bậc tự do (Chi-square/df); GFI; TLI; CFI; RMSEA. Một mô hình được xem là phù hợp tốt với dữ liệu khảo sát khi nhận được các giá trị sau: Chi-square/df < 2, một số trường hợp có thể < 3; GFI, TLI, CFI > 0,9: mô hình được xem là tốt; RMSEA ≤ 0,08: mô hình phù hợp với dữ liệu.

Chỉ số đánh giá độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR) của thang đo, với tiêu chuẩn CR ≥ 0,7.

Giá trị hội tụ: được định nghĩa là mức độ các biến trong một nhân tố có mối tương quan mạnh. Theo Fornell và Larcker (1981) ngưỡng so sánh phương sai trung bình  được trích (Average Variance Extracted – AVE) ≥ 0,5 thì thang đo đạt giá trị hội tụ.

Giá trị phân biệt: được định nghĩa là mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau. Theo Fornell và Larcker (1981), mô hình đạt được độ phù hợp tổng quát; hệ số tương quan giữa các khái niệm nhỏ hơn 1 một cách có ý nghĩa thì mô hình lý thuyết đạt giá trị phân biệt

3.4.5. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính

Mô hình cấu trúc tuyến tính, hay SEM (Structural Equation Modeling), là phương pháp thống kê nhằm kiểm định mô hình lý thuyết bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học và các loại mô hình khác nhau để mô tả mối quan hệ giữa các biến quan sát tiềm ẩn với mục tiêu cơ bản nhằm kiểm định các giả thuyết thống kê. Mô hình SEM dùng để mô hình hóa, kiểm định các hiện tượng phức tạp, nên đây phương pháp phù hợp cho việc khẳng định (hoặc không khẳng định) một mô hình lý thuyết.

Mô hình SEM ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các biến tiềm ẩn và biến quan sát và sử dụng phần mềm thống kê SPSS 20.0, AMOS 20.0 để phân tích dữ liệu. Về phương pháp ước lượng, đây là phương pháp ước lượng hợp lý cực đại ML (Maximum Likelihood). Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

Phương pháp ML sẽ cho kết quả ước lượng phù hợp nếu dữ liệu có phân phối chuẩn

Sự phù hợp của mô hình trên thực tế được đánh giá thông qua các tiêu chí đo lường độ phù hợp tổng quát như sau: Mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế khi có các chỉ số sau:  χ2/df <= 3; GFI, TLI, CFI  > 0,9 ; RMSEA < 0,08 và Chi-square càng nhỏ càng tốt. Các chỉ số này được sử dụng để đánh giá sự phù hợp tổng thể của mô hình với dữ liệu. Nếu tất cả các chỉ số cho thấy sự phù hợp tốt, thì mô hình được coi là phù hợp với dữ liệu. Nếu một hoặc nhiều chỉ số cho thấy sự khác biệt lớn, có thể cần xem xét lại mô hình lý thuyết hoặc dữ liệu.

Tóm tắt chương 3

Chương 3 của nghiên cứu trình bày về quy trình và các phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá các thang đo liên quan đến khái niệm nghiên cứu và mô hình lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức. Các phương pháp nghiên cứu được sử dụng gồm phương pháp thảo luận nhóm nhằm xây dựng thang đo, phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, các phương pháp phân tích dữ liệu. Số lượng phiếu khảo sát mà đề tài dự kiến thu thập là 307 phiếu khảo sát đối với nhân viên quản lý khách hàng tại BIDV khu vực TP.HCM, thời gian khảo sát kéo dài từ tháng 08/2023 đến tháng 09/2023. Luận văn: PPNC ảnh hưởng đến sự gắn bó nhân viên Ngân hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Kết quả nghiên cứu sự gắn bó nhân viên Ngân hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://dichvuvietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: lamluanvan24h@gmail.com