Bộ dữ liệu AMOS: kiệt sức nghề nghiệp và ý định nghỉ việc của điều dưỡng (mô hình JD-R), 340 quan sát

Khảo sát mô phỏng điều dưỡng tại các bệnh viện tuyến tỉnh và tuyến trung ương. Bộ dữ liệu gồm 340 quan sát mô phỏng, 4 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên AMOS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình Nhu cầu - Nguồn lực công việc JD-R (Bakker và Demerouti, 2007) và thang đo kiệt sức Maslach (1981). Áp lực công việc làm tăng kiệt sức, môi trường làm việc tốt làm giảm kiệt sức; kiệt sức là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến ý định nghỉ việc.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,85 đến 0,88, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Kiệt sức nghề nghiệp: các biến trong mô hình giải thích 27,2% biến thiên của kiệt sức nghề nghiệp. Nhân tố tác động mạnh nhất là áp lực công việc (β = 0,478), tiếp theo là môi trường làm việc (β = -0,384). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Ý định nghỉ việc: các biến trong mô hình giải thích 51,8% biến thiên của ý định nghỉ việc. Nhân tố tác động mạnh nhất là kiệt sức nghề nghiệp (β = 0,592), tiếp theo là môi trường làm việc (β = -0,288). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Môi trường làm việc → Kiệt sức nghề nghiệp → Ý định nghỉ việc ≈ -0,227; Áp lực công việc → Kiệt sức nghề nghiệp → Ý định nghỉ việc ≈ 0,283 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên AMOS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Mô hình đo lường

Hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát từ 0,80 đến 0,88, đều lớn hơn 0,5 (tốt nhất từ 0,7), squared multiple correlation của từng biến từ 0,64 trở lên. Khi chạy CFA trên AMOS, hãy đọc thêm CMIN/DF (dưới 3), CFI và TLI (từ 0,9), RMSEA (dưới 0,08) trong mục Model Fit, sau đó tính CR, AVE từ bảng Standardized Regression Weights.

Mô hình cấu trúc

Trong bảng Regression Weights, giả thuyết được ủng hộ khi C.R. lớn hơn 1,96 (tương ứng P dưới 0,05, ký hiệu *** khi P dưới 0,001). Các giả thuyết được ủng hộ ở mức ý nghĩa 5%: H1 (MTLV → KSNN: -0,384, p < 0,001); H2 (APCV → KSNN: 0,478, p < 0,001); H3 (KSNN → YDNV: 0,592, p < 0,001); H4 (MTLV → YDNV: -0,288, p < 0,001). Tất cả giả thuyết đều được ủng hộ. KSNN có R² = 0,272 (mức yếu theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 27,2% biến thiên của kiệt sức nghề nghiệp; YDNV có R² = 0,518 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 51,8% biến thiên của ý định nghỉ việc. Tác động mạnh nhất là Kiệt sức nghề nghiệp → Ý định nghỉ việc (hệ số 0,592), đây là gợi ý để viết hàm ý quản trị ưu tiên.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS AMOS 24 trở lên (hoặc R lavaan, có script kèm theo)
• Lĩnh vực: Điều dưỡng
• Định dạng: file .zip, khoảng 151 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.