BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
&
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Đề tài:

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG
TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN MARKETING
ĐỐI VỚI CÔNG TY

GVHD : Nguyễn Đình Thọ
Lớp : Đêm 1- K20
Nhóm Thực HiệnSTT Họ Tên MSHV
1 Nguyễn Thanh Luận 7701100056
2 Lê Huỳnh Quang Đức 7701100017
3 Phan Trung Thái 7701100104
4 Ngô Duy Hinh 7701100028
5 Bùi Ngọc Lan Anh 7701100004
6 Đinh Thị Thúy Lan 7701100047
7 Hồ Ngọc Thảo 7701100102
8 Lý Lệ Châu 7701100008
9 Nguyễn Phúc Minh Thư 7701100113
10 Đậu Cao Sang 7701100090
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học

Tp HCM, Tháng 08 năm 2012
2

công ty như thế nào.
2. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu là mức độ hài lòng và lòng trung thành của nhân viên
marketing đối với công ty. Đối tượng khảo sát là các nhân viên kinh doanh và nhân viên
marketing làm việc ở các doanh nghiệp trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh.
3. GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU
H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H2 : Sự hiểu biết về tổ chức, công ty càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H3 : Sự hài lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân
viên marketing đó càng cao và ngược lại.
H4 : Quy mô của càng lớn thì lòng trung thành của nhân viên marketing càng cao và
ngược lại.
4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng và lòng trung thành của
nhân viên Marketing, từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung thành của nhân viên và các
nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu như sau :
Mô hình PATH ban đầu được xây dựng với các biến :
(1) 2 biến độc lập - sự hiểu biết về Công ty; Mối quan hệ trong công việc
(2) 1 biến trung gian - sự hài lòng của nhân viên
(3) 1 biến phụ thuộc - lòng trung thành của nhân viên
(4) 1 biến kiểm soát – Quy mô công ty
4
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Hình 1: Mô hình nghiên cứu
5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Sử dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
và lòng trung thành của nhân viên Marketing. Từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung
thành của nhân viên và các nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu. Để kiểm định

chọn thang đo
Lựa chọn các biến quan sát để đo
lường các khái niệm
Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích EFA
Phân tích Path
Thảo luận kết quả
Kết Luận
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
PHẦN NỘI DUNG
1. ĐO LƯỜNG CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU BẰNG CÁC THANG ĐO
2 PHÂN TÍCH CRONBACH’S ALPHA
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu cần phải kiểm tra độ tin cậy
của thang đo. Dựa trên các hệ số độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) và hệ số tương quan biến
tổng (Item –to – total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không tham gia vào việc
mô tả khái niệm cần đo. Hệ số độ tin cậy khi không có thang đo (Cronbach’s alpha if Item
Deleted) giúp loại ra những biến quan sát nhằm nâng cao hệ số độ tin cậy (Cronbach’s
alpha if Item Deleted)
7
STT Khái
niệm
Ký
hiệu
Biến quan sát đo lường
1 Mối quan
hệ trong
công việc
V05
V06
V07

nhân viên
V53
V54
V55
V56
V57
V58
V59
- Công việc hiện tại đảm bảo cho cuộc sống
- Có bạn bè tốt tại công ty
- Có đủ thời gian giải trí sao giờ làm việc
- Sự tôn trọng trong công ty
- Mức độ được thể hiện khả năng
- Điều kiện nâng cao chuyên môn
- Điều kiện phát huy tính sáng tạo
5 Quy mô
của công
ty
V62 - Số lượng nhân viên trong công ty
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Mối quan hệ trong công việc, Cronbach’s Alpha = .953
V05
.833 .953
V06
.908 .931
V07
.921 .927

- Ta thấy tất cả hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm đều lớn hơn 0,8
điều này được đánh giá tốt, thang đo đạt yêu cầu.
- Không có biến nào có hệ số tương quan biến tổng (Item –to – total correlation)
<0,3 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến trong cùng khái niệm đạt yêu cầu
- Ở khái niệm Sự trung thành của nhân viên biến đo lường V37 có hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại bỏ biến này tăng lên tuy nhiên ta không nên loại bỏ các biến này vì hệ sô
Cronbach’s Alpha chúng ta đã đạt yêu cầu lần lượt là .786 bên cạnh đó hệ số tương quan
tổng của biến này vẫn >0.3.
- Ở khái niệm sự hài lòng của nhân viên có biên đo lường V55 có hệ số tương quan
biến tổng là .170 <0.3 và khi loại bỏ biến này làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ .
688 lên .818 điều này chứng tỏ biến đo lường V55 đo lường khái niệm sự hài lòng của
nhân viên rất thấp ta loại bỏ biến này.
8
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Sựu hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.818
V53 .437 .826
V54 .355 .830
V56 .578 .792
V57 .774 .744
V58 .704 .760
V59 .683 .765
Bảng 2.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ biến V55
Ta thấy sau khi loại bỏ biến V55 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nhiều từ .688
lên .818 và các hệ số tương quan biến tổng các biến còn lại đều >0,3 đạt yêu cầu
3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng để xác định giá trị hội tụ
(convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity),và đồng thời thu gọn các

v58 .858
v59 .803
Bảng 3.1: Kết quả phân tích EFA đối với các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
- Ta thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trích được 3 nhân tố phù hợp với
mô hình nghiên cứu với nhân tố 1 – Mối quan hệ trong công việc, nhân tố 2 – Hiểu biết
công ty, tổ chức, nhân tố 3 – Mức độ hài lòng của nhân viên
- Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trong khoảng 0,7 – 0,95 điều này có nghĩa
chúng phản ánh phản ánh tốt các khái niệm đo lường của chúng ngoại trừ các biến V53,
V54 và V56 ở nhân tố 3.
- Đối với nhân tố 3 biến quan sát V53, V54 và V56 có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị
loại bỏ tuy nhiên khi xem xét lại nội dung của V56 chúng tôi thấy rằng biến quan sát này
đóng vai trò không thể thiếu trong việc đo lường khái niệm mức độ hài lòng của nhân viên
bởi yếu tố được tôn trọng ở công ty là một yếu tố khá quan trọng để một nhân viên hài lòng
với công việc.Vì vậy, chúng tôi quyết định giữ lại biến quan sát V56 và chỉ loại bỏ 2 biến
V53 và 54.
Tiến hành phân tích lại Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ 2 biến V53 và V54
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Sự hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.854
V56 .487 .889
V57 .789 .772
10
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
V58 .777 .777
V59 .746 .791
Bảng 3.2: Phân tích lại Cronbach’s Alpha sao khi loại bỏ 2 biến V53 và V54
Ta thấy sau khi loại bỏ 2 biến V53, V54 hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ 0,818
lên 0,854 và các biến còn lại cũng phản ánh tốt khái niệm Sự hài lòng của nhân viên

- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,4 đạt
yêu cầu
Như vậy, các thang đo đạt giá trị hội tụ.
3.2 Phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho biến phụ thuộc
11
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Biến
Thành phần
1
V34 .903
V35 .882
V36 .912
V37 .758
Eigenvalues 3.000
Phương sai trích % 75.003
Cronbach’s Alpha .876
Sig. .000
KMO .792
Bảng 3.4: Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Nhận xét:
- Kiểm định Bartlett’s: Sig.=0,000<5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích
nhân tố trên có tương quan tổng thể với nhau.
- Hệ số KMO = 0,792 >0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên
cứu.
- Có một nhân tố được trích ra phù hợp với mô hình
- Tổng phương sai trích 75,033% giá trị đạt yêu cầu
- Giá trị hệ số Eigenvalues 3.000 lớn hơn 1 đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,4 đạt
yêu cầu

.583
**
1
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 267 267 267
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 3.5: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến trung gian
Nhận xét:
- Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan
với biến trung gian với mức ý nghĩa 1%. Trong đó biến Liên hệ trong công việc
(LHTRONGCV) tương quan mạnh nhất với biến Hiểu biết về công ty, tổ chức
(HBCTYTC) (pearson = 0,583) và tương quan yếu nhất với biến Mức độ hài lòng trong
công việc (HL) (Pearson =0,324). Sự tương quan này cho thấy mối quan hệ chặt tuyến tính
giữa các biến giải thích được sự ảnh hưởng đến mô hình. Do đó, các biến độc lập này có
thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích kết quả của mô hình.
Phân tích mối tương quan giữa biến trung gian Sự hài lòng của nhân viên (SHL) và
biến phụ thuộc Lòng trung thành của nhân viên (LTT)
13
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Correlations
Long trung
thanh Su hai long
Long trung
thanh
Pearson
Correlation
1 .584
**
Sig. (2-tailed) .000
N 267 267

Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh = 0,144 khác 0 nên ta kết luận có mối liên
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và R Square hiệu chỉnh =0,137 tức là với tập dữ
liệu mẫu này các biến độc lập giải thích được 13,7% sự thay đổi nhân tố “Sự hài lòng”.
Tiếp theo, ta phải kiểm định xem mô hình ta xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không, ta tiến hành phân tích ANOVA
14
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 650.403 2 325.201 22.196 .000
a
Residual 3868.009 264 14.652
Total 4518.412 266
a. Predictors: (Constant), Hieu biet cong ty to chuc, Lien he
trong cong viec
b. Dependent Variable: Su Hai Long
Bảng 3.8: Kết quả phân tích ANOVA giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
- Ta thấy F= 22,196 và hệ số Sig = 0,000 ta có thể kết luận với mức ý nghĩa 5% thì
giữa các biến độc lập và biến trung gian có quan hệ tuyến tính với nhau.
- Kiểm định hệ số beta của từng biến độc lập ảnh hưởng đến biến trung gian
Coefficients
a
Model
Unstandardized

Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao 0,660 VIF thấp 1,514<10. Do
vậy, có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này không đáng kể, không có hiện
tượng đa cộng tuyến.
3.3.2.2 Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
Dùng phân tích hồi quy đơn SLR bằng phương pháp Enter để phân tích cho biến
trung gian và biến phụ thuộc.
Model Summary
Mode
l R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 .584
a
.342 .339 4.26335
a. Predictors: (Constant), Su Hai Long
Bảng 3.10: Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
Nhận xét:
Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh =0,339 khác 0 nên ta kết luận có mối quan
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và biến trung gian giải thích 33,9% sự thay đổi
của biến phụ thuộc.
Tiếp theo, phải kiểm định lại mô hình xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không bằng phân tích ANOVA
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df

Long
.744 .063 .584 11.726 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Long trung
thanh
Bảng 3.12: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy Sig. của biến Sự hài lòng =0 nên ta chấp nhận giá trị Beta = 0,584
Phương trình hồi quy: Y
2
= 0,584Y
1
Điều này cho thấy giữa Sự hai lòng của nhân viên với Lòng trung thành có mối
quan hệ với nhau và mối quan hệ này ở mức khá lớn (0,584) nó cho thấy người nhân viên
đã hài lòng với công việc thì tác động khá cao đến Lòng trung thành của nhân viên.
3.3.3 Phân tích sự phù hợp chung của mô hình
Sau khi phân tích 2 mô hình hồi quy đa biến, ta sẽ xét tiếp hệ số thích hợp tổng hợp
R
2
M
của mô hình
Ta có: R
2
M
= 1-(1-R
2
1
) (1-R
2
2
) = 1-(1-0,137) (1-0,339) = 0,4296

l R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 .178
a
.032 .028 5.17041
a. Predictors: (Constant), Quy mo cong ty
Bảng 3.13: Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến kiểm soát và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh =0,028 khác 0 nên ta kết luận có mối quan
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và biến trung gian giải thích 2,8% sự thay đổi
của biến phụ thuộc.
Tiếp theo, phải kiểm định lại mô hình xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không bằng phân tích ANOVA
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 231.758 1 231.758 8.669 .004
a
Residual 7084.272 265 26.733
Total 7316.030 266
a. Predictors: (Constant), Quy mo cong ty
b. Dependent Variable: Long trung thanh
Bảng 3.14: Kết quả phân tích các ANOVA giữa các biến độc lập và trung gian

2.090
.710 178 -2.944 .004 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Long
trung thanh
Bảng 3.14: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy Sig. của biến Sự hài lòng =0,04 nên ta chấp nhận giá trị Beta = -0,178
Phương trình hồi quy: Y
2
= -178 Y
1
Điều này cho thấy giữa Quy mô công ty với Lòng trung thành có mối quan hệ với
nhau và mối quan hệ này ở mức không lớn (-0,178) và có mức tương quan nghịch với
nhau.
Hình 3 Kết quả mô hình sau khi kiểm định toàn bộ mô hình
KẾT LUẬN
Với kết quả phân tích như trên, chúng tôi nhận thấy được môi liên hệ giữa Hiểu biết
công ty, Mối liên hệ trong công việc có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng công việc và lòng
19
Quy mô
công ty
-0,178
Mối
quan hệ
trong
công
việc
Mức độ
hài lòng
Lòng