(Luận văn thạc sĩ) đo lường sự hài lòng của nhân viên về ứng dụng công nghệ thông tin tại bảo hiểm xã hội tiền giang

Thiết kế mẫu, kích thước mẫu

Chọn mẫu thuận tiện là phương pháp lấy mẫu dựa trên sự dễ tiếp cận của đối tượng, cho phép nhân viên điều tra tiếp cận những người mà họ có khả năng gặp gỡ Ví dụ, nhân viên có thể phỏng vấn bất kỳ ai tại trung tâm thương mại, trên đường phố hoặc trong cửa hàng Nếu người được phỏng vấn từ chối, họ sẽ chuyển sang đối tượng khác để thực hiện cuộc phỏng vấn.

Trong nghiên cứu khám phá, 38 mẫu thuận tiện thường được sử dụng để xác định ý nghĩa thực tiễn của vấn đề nghiên cứu Những mẫu này cũng hữu ích trong việc kiểm tra và hoàn chỉnh bảng câu hỏi, hoặc khi cần ước lượng sơ bộ về vấn đề quan tâm mà không tốn nhiều thời gian và chi phí.

Trong bài luận văn này, chúng tôi tiến hành phỏng vấn các cán bộ công chức và viên chức đang làm việc tại các bộ phận nghiệp vụ của Bảo hiểm xã hội ở các huyện, thành phố và thị xã thuộc tỉnh Tiền Giang.

Chọn mẫu phân tầng bắt đầu bằng việc chia tổng thể thành các tổ dựa trên một hoặc nhiều tiêu chí liên quan đến mục đích nghiên cứu, chẳng hạn như phân loại doanh nghiệp theo vùng, khu vực, loại hình hoặc quy mô Trong từng tổ, các đơn vị mẫu được lựa chọn thông qua phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản hoặc chọn mẫu hệ thống Số lượng đơn vị được chọn trong mỗi tổ có thể dựa theo tỷ lệ của tổ đó trong tổng thể hoặc không Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính để điều chỉnh và bổ sung thang đo, nghiên cứu chính thức sẽ được tiến hành theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng, bắt đầu bằng việc phân chia tổng thể theo vị trí địa lý.

Lý do cho sự lựa chọn này xuất phát từ sự không đồng đều về trình độ, độ tuổi và số lượng đối tượng quản lý giữa thị xã và huyện.

Kích thước mẫu dự kiến cho nghiên cứu này là n=180 Theo Bollen, số lượng mẫu được chọn sẽ đại diện tốt nếu đạt tỷ lệ 5 mẫu cho mỗi ước lượng Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu vẫn chưa xác định rõ kích thước mẫu tối thiểu cần thiết Hơn nữa, kích thước mẫu cũng phụ thuộc vào các phương pháp ước lượng được áp dụng trong từng nghiên cứu cụ thể.

Theo nghiên cứu, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết cho một ước lượng là 5 mẫu Mô hình khảo sát trong luận văn bao gồm 5 nhân tố độc lập với 24 biến quan sát, do đó số lượng mẫu tối thiểu cần thiết là 24 x 50 mẫu Để đảm bảo tính chính xác của kết quả khảo sát, cần phát hành 180 phiếu khảo sát, trong đó sẽ loại trừ những phiếu không đạt yêu cầu.

Để định lượng hóa dữ liệu định tính, chúng ta áp dụng thang đo Likert 5 mức độ, trong đó mức độ 1 thể hiện ý kiến "Hoàn toàn không đồng ý" và mức độ 5 thể hiện ý kiến "Hoàn toàn đồng ý" Việc sử dụng thang đo này giúp đảm bảo tính đồng nhất cho toàn bộ dữ liệu phân tích.

Phương pháp chọn mẫu

Có hai phương pháp chọn mẫu chính: chọn mẫu xác suất và chọn mẫu phi xác suất Phương pháp chọn mẫu xác suất cho phép nhà nghiên cứu xác định trước xác suất tham gia của từng phần tử vào mẫu Ngược lại, phương pháp chọn mẫu phi xác suất không tuân theo quy luật ngẫu nhiên trong việc lựa chọn các phần tử tham gia vào mẫu.

Trong nghiên cứu này được sử dụng phương pháp nghiên cứu phi xác suất chọn mẫu theo cách thuận tiện.

Thiết kế bảng câu hỏi

Sau khi tổng hợp ý kiến từ lãnh đạo ngành và tài liệu các môn học, chúng tôi đã xây dựng các câu hỏi cho ứng viên dựa trên những yếu tố đề xuất trong chương 2 Ứng viên sẽ trả lời bằng cách chọn mức độ từ 1 đến 5, phản ánh quan điểm cá nhân của mình.

Nghiên cứu này áp dụng thang đo Likert 5 cấp độ để đánh giá tất cả các biến quan sát liên quan đến thành phần sự hài lòng của người dân, với mức độ đồng ý tăng dần.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Dữ liệu sau khi thu thập và nhập liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS version 20.0 Kết quả phân tích sẽ làm rõ từng yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng, được trình bày chi tiết trong chương 4.

Phương pháp xử lý dữ liệu

3.5.1 Phân tích độ tin cậy (hệ số Cronbach’s Alpha)

Để kiểm định mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo, cần tính toán hệ số Cronbach’s Alpha, với giá trị từ 0,6 đến gần 1 để đảm bảo các biến trong cùng một nhân tố có sự tương quan Hệ số tương quan biến tổng (Corrected – total Correlation) thể hiện mức độ tương quan giữa một biến quan sát và tất cả các biến khác trong thang đo; hệ số này càng cao thì sự tương quan càng mạnh Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rác và cần loại bỏ khỏi thang đo.

3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố là một kỹ thuật quan trọng giúp thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu từ nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp các biến (nhân tố) ít hơn, nhưng vẫn giữ lại hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998) Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), với giá trị KMO thích hợp nằm trong khoảng 0,5 đến 1 Kiểm định Bartlett’s test sphericity kiểm tra giả thuyết H0 rằng độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể Nếu kiểm định này cho kết quả có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), điều đó cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết H0.

Phương sai trích (Cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%

Phương sai trích hệ số được áp dụng thông qua Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) với phép xoay Varimax nhằm giảm thiểu số lượng biến có hệ số lớn trong cùng một nhân tố, đồng thời đảm bảo các nhân tố này không có sự tương quan lẫn nhau.

Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào Eigenvalue: chỉ giữ lại những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích

Hệ số tương quan là chỉ số đo lường mối liên hệ thống kê giữa hai biến số Các biến này có thể là hai cột trong một bộ dữ liệu quan sát hoặc hai phần của một biến ngẫu nhiên đa biến với phân phối đã biết.

Có nhiều loại hệ số tương quan với định nghĩa, phạm vi sử dụng và đặc tính riêng Tất cả các hệ số này có giá trị từ −1 đến +1, trong đó ± 1 thể hiện mối tương quan tuyệt đối giữa hai biến số, còn 0 cho thấy không có mối liên hệ nào Là công cụ phân tích, hệ số tương quan giúp xác định khuynh hướng của các yếu tố nhiễu và khả năng suy ra mối quan hệ nhân quả giữa các biến số.

Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê dùng để nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập Công thức hồi quy có dạng Yi = B0 + B1 X1i + B2 X2i + B3 X3i +…+ BP XPi + ei, trong đó Yi là biến phụ thuộc, B0 là hằng số, B1, B2, B3, BP là hệ số hồi quy, X1i, X2i, X3i, XPi là các biến độc lập và ei là sai số.

Xpi: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ tự thứ p tại quan sát thứ i.

Bp: hệ số hồi quy riêng phần. ei: là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi α2

Mục đích của phân tích hồi quy là dự đoán giá trị của các biến phụ thuộc dựa trên các giá trị đã biết của biến độc lập, theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Mộng Ngọc (2008).

Hệ số xác định R² điều chỉnh là một chỉ số quan trọng trong mô hình hồi quy, cho thấy tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập Chỉ số này giúp đánh giá độ phù hợp của mô hình, với R² gần 1 cho thấy mô hình tốt hơn, trong khi R² gần 0 cho thấy mô hình kém phù hợp Tuy nhiên, R² có thể đưa ra ước lượng lạc quan khi có nhiều biến giải thích, do đó R² điều chỉnh được sử dụng để phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình tuyến tính đa biến, vì nó không bị ảnh hưởng bởi độ lệch phóng đại của R².

Kiểm định F trong phân tích phương sai là công cụ quan trọng để đánh giá độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với dữ liệu và có thể được sử dụng hiệu quả.

3.5.5 Thống kê kiểm định giá trị trung bình T-test và Anova

Kiểm định Independent – Samples T-test và One way ANOVA được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố cá nhân đến mức độ hài lòng của người dân, cùng với các phân tích khác liên quan.

Để so sánh hai trị trung bình của hai nhóm tổng thể riêng biệt có sự tương đồng theo cặp, ta cần thực hiện phép kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai trung bình tổng thể Việc này dựa trên dữ liệu mẫu từ hai tổng thể, yêu cầu kích cỡ của hai mẫu phải bằng nhau Ngoài ra, chênh lệch giữa các giá trị của hai mẫu cần có phân phối chuẩn, hoặc kích cỡ mẫu phải đủ lớn để coi như xấp xỉ phân phối chuẩn.

Các bước khi thực hiện phân tích Paired-Samples T-Test bao gồm:

•Bước 1: Đặt giả thuyết Ho: “Không có sự khác nhau về trị hai trung bình tổng thể”, tức là khác biệt giữa 2 trung bình là bằng 0.

•Bước 2: Thực hiện kiểm định Paired-Samples T-Test

•Bước 3: So sánh giá trị sig của kiểm định t được xác định ở bước 2 với 0.05 (mức ý nghĩa 5% = 0.05 | độ tin cậy 95%)

◦Nếu sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết Ho Nghĩa là trung bình 2 tổng thể là bằng nhau, không có sự khác biệt.

◦Nếu sig < 0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết Ho Nghĩa là có khác biệt trung bình 2 tổng thể.

Phân tích phương sai một yếu tố (oneway ANOVA) là phương pháp thống kê được sử dụng để kiểm định giả thuyết rằng các nhóm mẫu có trung bình bằng nhau Phương pháp này cho phép đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm với mức độ sai lầm tối đa chỉ 5%.

Một số giả định khi phân tích ANOVA:

– Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.

– Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn or cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.

– Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.

Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn và phương sai bằng nhau không được đáp ứng, bạn có thể sử dụng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis thay thế cho ANOVA.

Khi có sự khác biệt giữa các nhóm quan sát, có thể áp dụng các kiểm định sâu như Tukey, LSD, Bonferroni và Duncan để phân tích chi tiết sự khác biệt này Các kiểm định này thuộc loại kiểm định sâu ANOVA, thường được gọi là kiểm định Post-Hoc.

Trong chương 3, tác giả trình bày khái quát về sự hình thành và phát triển của ngành Bảo hiểm xã hội (BHXH), đồng thời nêu rõ quá trình ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) từ khi thành lập cho đến nay với những bước tiến đột phá Bên cạnh đó, tác giả cũng giới thiệu chi tiết từng giai đoạn trong quá trình nghiên cứu định tính và định lượng, giúp người đọc hiểu rõ hơn về sự tiến bộ của ngành BHXH.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thông tin về mẫu nghiên cứu

Nghiên cứu này tiến hành khảo sát trực tiếp đối với nhân viên làm việc tại BHXH tỉnh Tiền Giang, sử dụng phiếu khảo sát đã được các chuyên gia trong ngành phê duyệt Nội dung khảo sát bao gồm 5 nhân tố chính, tương ứng với 24 yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của nhân viên.

Bên cạnh đó gồm có 4 biến để sàng lọc đối tượng được khảo sát như: số năm công tác, trình độ, tuổi, giới tính.

Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu

Số phiếu phát ra để khảo sát là 180, thu về đủ 180 phiếu đạt tỉ lệ 100% Thống kê theo từng tiêu chí để sàn lọc như sau:

TC_mean -Tin cay trung bình

TC1 - Luong thuong, phuc loi

TC2 - Cong khai minh bach cac che do duoc thu huong

TC3 - Giai quyet khieu nai ro rang, dung qui dinh

TC4 - Thoi gian lam viec dung qui dinh

TC5 - Thu tuc hanh hcinh duoc tap huan cho tat ca CBVN

PT_mean - Phuong tien huu hinh trung bình

PT1 - Trang thiet bi may tinh hien dai

PT2 - Cac dich vu vien thong on dinh

PT3 - Co so vat chat dam bao tien nghi

PT4 - Trang phuc duoc cung cap day du

PT5 - Tai lieu van ban cung cap day du

LD_Mean - Lanh dao trung bình

LD1 - Doi xu cong bang giua cac cap duoi voi nhau

LD2 - Lanh dao quan tam ho tro cap duoi

LD3 - Lanh dao la nguoi co nang luc dieu hanh cong viec

LD4 - Lanh dao coi trong tai nang va su dong gop

LD5 - Lanh dao tham van y kien nhan vien khi ra quyet dinh

BC_mean - Ban chat cong viec trung bình

BC1 - Cong viec phu hop voi nang luc chuyen mon

BC2 - Cong viec hien tai thu vi

BC3 - Cong viec co nhieu thach thuc

BC4 - Phan chia cong viec hop ly

CL_mean - San pham dich vu trung bình

CL1 - Moi truong lam viec tot nhu toi mong doi

CL2 - Hai long ve pham mem ung dung trong xu ly cong viec

CL3 - Duoc dao tao nang cao kien thuc nghiep vu

CL4 - Cam thay hai long ve cong viec dang dam nhiem

CL5 -Gan bo voi to chuc lau day

Nguồn: Trích kết quả xử lý số liệu SPSS

Kiểm định sự khác biệt của các biến nhân khẩu học

học * Thống kê theo số năm làm việc:

Bảng 4.2: Thống kê theo số năm làm việc namlamviec

Theo kết quả khảo sát, tại BHXH tỉnh Tiền Giang, 59,5% nhân viên có kinh nghiệm làm việc từ 15 năm trở lên, cho thấy sự ưu thế về kinh nghiệm so với những nhân viên có thời gian làm việc dưới 15 năm Những nhân viên lâu năm này không chỉ am hiểu các quy trình thụ hưởng chế độ BHXH mà còn có khả năng kiểm chứng các phần mềm ứng dụng, đồng thời hỗ trợ đào tạo cho nhân viên mới vào ngành.

* Thống kê theo trình độ học vấn:

Bảng 4.3: Thống kê theo trình độ học vấn trinhdo

Giá trị Đại học hoặc tương đương

Sau đại học hoạc tương đương

Trình độ học vấn của nhân viên tại BHXH tỉnh Tiền Giang khá cao có đến

90% nhân viên từ Cao đẳng đến Đại học chiếm 162 / 180 người Bên cạnh đó có

Chỉ có 8,9% nhân viên tham gia khảo sát có trình độ trên đại học, nhưng với nguồn nhân lực có trình độ cao, khả năng thích ứng với công nghệ thông tin và tham gia vào nền công nghiệp 4.0 sẽ trở nên dễ dàng hơn.

Trình độ học vấn cao không chỉ phản ánh sự quyết tâm của những nhân viên có nhiều năm kinh nghiệm mà còn cho thấy nỗ lực của họ trong việc nâng cao kiến thức và chuyên môn Sự kiên trì này giúp họ tự tin hơn khi cùng với thế hệ trẻ bước vào kỷ nguyên công nghệ tự động hóa và tin học hóa trong công việc chuyên môn.

Một bức tranh tổng thể hơn với biểu đồ sau:

* Thống kê theo độ tuổi:

Từ kết quả của phần mềm SPSS, số liệu theo độ tuổi được phân bổ theo bảng và hình vẽ như sau

Bảng 4.4: Thống kê theo độ tuổi: tuoi

Bảng số liệu cho thấy số lượng nhân viên trẻ dưới 30 tuổi gần bằng số nhân viên gần nghỉ hưu trên 50 tuổi, cho thấy tiềm năng trong việc đào tạo nguồn nhân lực có thể thay thế cho những nhân viên sẽ nghỉ hưu trong 5 đến 10 năm tới Cụ thể, trong 180 người được khảo sát, có 26,7% (48 người) trên 50 tuổi và 25,5% (46 người) dưới 30 tuổi.

* Thống kê theo giới tính:

Bảng 4.5: Thống kê theo giới tính nam

Tại BHXH Tiền Giang, tỉ lệ nam nữ giữa hơn 230 nhân viên khá cân bằng, với hơn 51% là nam giới Cụ thể, trong số 180 nhân viên được khảo sát, tỉ lệ nam chiếm 52,8% Điều này cho thấy khảo sát đã bao quát gần đủ số lượng nhân viên đang làm việc tại đây.

Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức

4.4.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Theo Nunnally và Burnstein (1994), các thang đo được đánh giá sơ bộ bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp; những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại Tiêu chuẩn để chọn thang đo là có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho các thành phần đo lường sự hài lòng của nhân viên về ứng dụng CNTT tại BHXH Tiền Giang được trình bày như sau:

* Nhân tố độ tin cậy:

Bảng 4.6: Thống kê Cronbach’s Alpha nhân tố độ tin cậy

TC5 - Thu tuc hanh chinh duoc tap huan cho tat ca

Thành phần "Sự tin cậy" có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,896, vượt ngưỡng 0,6, cho thấy tính hợp lệ và khả năng sử dụng trong các phân tích tiếp theo Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường trong thành phần này đều cho kết quả khả quan.

Hệ số Cronbach's Alpha của các biến trong nghiên cứu lớn hơn 0,3, cho thấy các biến này đáp ứng tiêu chuẩn cho phép Ngoài ra, giá trị Alpha if Item deleted của từng biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach's Alpha, xác nhận rằng tất cả các biến đều phù hợp để sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

* Nhân tố Phương tiện hữu hình:

Bảng 4.7: Thống kê Cronbach’s Alpha nhân tố phương tiện hữu hình

Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.868, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3; tuy nhiên, biến PT5 có hệ số “Cronbach's Alpha if Item Deleted” là 0.947, cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể, do đó biến này sẽ không được sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo.

Bảng 4.8: Thống kê Cronbach’s Alpha nhân tố lãnh đạo

Trị số Cronbach's Alpha đạt 0.962 cho thấy thang đo lường có độ tin cậy cao trong nghiên cứu Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, vượt qua tiêu chuẩn cho phép Hơn nữa, hệ số Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn trị số Cronbach’s Alpha, khẳng định rằng các biến đo lường này sẽ được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

* Nhân tố chất lượng sản phẩm, dịch vụ

Bảng 4.9: Thống kê Cronbach’s Alpha chất lượng sản phẩm dịch vụ

Trị số Cronbach's Alpha đạt 0.787 cho thấy thang đo lường có độ tin cậy cao trong nghiên cứu này Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, vượt qua tiêu chuẩn cho phép Hơn nữa, hệ số Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha, chứng tỏ rằng các biến đo lường này đều phù hợp để sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

* Nhân tố bản chất công việc:

Bảng 4.10: Thống kê Cronbach’s Alpha nhân tố bản chất công việc

Trị số Cronbach's Alpha đạt 0,928 cho thấy thang đo lường có độ tin cậy cao trong nghiên cứu này Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến đo lường đều lớn hơn 0,3, vượt qua tiêu chuẩn cho phép Hơn nữa, hệ số Alpha nếu loại biến (Alpha if Item deleted) của tất cả các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha, khẳng định rằng các biến này đều phù hợp để sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

Kết quả đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy 5 nhân tố được giữ nguyên với 24 biến quan sát Dựa trên kết quả này, tác giả tiến hành phân tích yếu tố khám phá EFA.

Từ các kết quả trên ta có bảng tổng hợp Cronbach’s Alpha các nhân tố như sau:

Bảng 4.11: Tổng hợp Cronbach’s Alpha

5 Cảm nhận về sản phẩm dịch vụ

4.4.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Sau khi xác định độ tin cậy của phân tích nhân tố thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, chúng tôi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis kết hợp với phép xoay Varimax.

Các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn nhất định để đánh giá kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA):

•Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05

•Thứ hai, hệ số tải nhân tố phải lớn hơn (Factor loading) ≥ 0.4 Nếu biến quan sát có số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại khỏi mô hình)

•Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn 50%.

•Thứ tư, hệ số Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1.

•Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥0,4 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Bảng 4.12: Thống kê hệ số KMO và kết quả phân tích EFA

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Approx Chi-Square Bartlett's Test of

TC5 - Thu tuc hanh chinh duoc tap huan cho tat ca CBVN

Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, 24 biến quan sát đã được nhóm thành 5 nhóm Các hệ số tin cậy đều lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, cho thấy phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis) với phép xoay Varimax đạt kết quả khả quan.

Thứ tự các biến quan sát được sắp xếp lại như sau:

Bảng 4.13: Sắp xếp thứ tự các biến quan sát

1 LD1 - Doi xu cong bang giua cac cap duoi voi nhau

2 LD2 - Lanh dao quan tam ho tro cap duoi

3 LD3 - Lanh dao la nguoi co nang luc dieu hanh cong viec

4 LD4 - Lanh dao coi trong tai nang va su dong gop

5 LD5 - Lanh dao tham van y kien nhan vien khi ra quyet dinh

6 PT3 - Co so vat chat dam bao tien nghi

7 PT4 - Trang phuc duoc cung cap day du

8 PT2 - Cac dich vu vien thong on dinh

9 PT1 - Trang thiet bi may tinh hien dai

10 PT5 - Tai lieu van ban cung cap day du

11 TC3 - Giai quyet khieu nai ro rang, dung qui dinh

12 TC4 - Thoi gian lam viec dung qui dinh

13 TC2 - Cong khai minh bach cac che do duoc thu huong

14 TC1 - Luong thuong, phuc loi

15 TC5 - Thu tuc hanh chinh duoc tap huan cho tat ca CBVN

16 BC2 - Cong viec hien tai thu vi

17 BC1 - Cong viec phu hop voi nang luc chuyen mon

18 BC3 - Cong viec co nhieu thach thuc

19 BC4 - Phan chia cong viec hop ly

20 CL1 - Moi truong lam viec tot nhu toi mong doi

21 CL3 - Duoc dao tao nang cao kien thuc nghiep vu

22 CL5 -Gan bo voi to chuc lau day

23 CL4 - Cam thay hai long ve cong viec dang dam nhiem

24 CL2 - Hai long ve pham mem ung dung trong xu ly cong viec

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu SPSS

 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc

Bảng 4.14: Bảng kết quả KMO biến phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

Phân tích EFA cho thang đo sự hài lòng cho thấy các biến có mối quan hệ chặt chẽ (sig = 0,000 < 0,05) và hệ số KMO đạt 0,712 Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component và xoay Varimax, thang đo sự hài lòng của người dân đối với chất lượng dịch vụ hành chính công đã xác định được 1 nhân tố chính.

3 biến quan sát, với hệ số tải nhân tố của 3 biến cao (đều lớn hơn 0,7)

4.4.3 Xem xét ma trận tương quan Pearson

Trước khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.

Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê quan trọng, đo lường mối liên hệ giữa hai biến số (y và x) với giá trị dao động từ -1 đến 1 Khi r = 0, hai biến không có liên hệ; trong khi r = -1 hoặc 1 cho thấy mối liên hệ tuyệt đối giữa chúng Cụ thể, nếu r < 0, khi x tăng thì y giảm và ngược lại; còn nếu r > 0, khi x tăng thì y cũng tăng theo.

Hệ số tương quan dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa các biến, trong khi hệ số tương quan âm chỉ ra mối quan hệ ngược chiều Hệ số tương quan lớn hơn cho thấy mối quan hệ chặt chẽ hơn giữa các biến phụ thuộc và độc lập Kết quả phân tích hệ số tương quan cho thấy các biến có sự tương quan với nhau, với bảng kết quả cụ thể được trình bày dưới đây.

Bảng 4.15 : Bảng phân tích ma trận tương quan

TC_mean -Tin cay trung bình

Phuong tien huu hinh trung bình

Ban chat cong viec trung bình

CL_mean - SP dich vu trung bình

Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ rõ ràng giữa các yếu tố và biến phụ thuộc là sự hài lòng Trong đó, yếu tố bản chất công việc có mối tương quan mạnh nhất với hệ số 0,112 và giá trị p.

< 0,05) và tương quan yếu nhất với biến tin cậy (0,005, p < 0,05).

4.4.4 Kiểm định hồi quy tuyến tính bội

Tiêu đề	Đo Lường Sự Hài Lòng Của Nhân Viên Về Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin Tại Bảo Hiểm Xã Hội Tiền Giang
Tác giả	Nguyễn Hữu Linh
Người hướng dẫn	Giáo Sư, Tiến Sĩ Trương Quang Vinh
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Công Nghiệp Long An
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2019
Thành phố	Long An

Định dạng
Số trang	120
Dung lượng	6,45 MB