Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng và kết quả công việc Nghiên cứu đối với nhân viên ngân hàng tại TP. Hồ Chí Minh (Trang 53)

Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:

- Hệ số KMO >= 0,5; mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <= 0,05. KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0,90 là rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO≥ 0,50: xấu; KMO< 0,50: không thể chấp nhận được.

- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0,5. Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0,4 được xem là quan trọng; >= 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75.

- Tổng phương sai trích >= 50% - Hệ số Eigenvalue >1

- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

- Phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1

4.1.2.1 Thang đo chất lượng sống trong công việc

Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 9 biến quan sát của thang đo chất lượng sống trong công việc 3 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.

Khi phân tích EFA với thang đo chất lượng sống trong công việc, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.

Kết quả phân tích EFA cho thấy 9 biến quan sát được phân tích thành 3 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Kết quả KMO & Barlett: hệ số KMO = 0,754 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi- Square của kiểm định Barlett đạt mức 1,131 với mức ý nghĩa Sig = 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.

Hệ số Eigenvalue = 1,011 >1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 3 với phương sai trích đạt 77,218%, có nghĩa là 3 nhân tố được rút ra giải thích được 77,218% biến thiên của dữ liệu (xem thêm Phụ lục 6).

Bảng 4.2 Kết quả EFA thang đo chất lượng sống trong công việc

STT Tên biến Tên nhân tố 1 2 3

1 KT3 0,849

Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức (KT)

2 KT1 0,822 3 KT2 0,787 4 QH1 0,848

Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ (QH)

6 QH2 0,842 7 QH 3 0,810 8 TT2 0,834

Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại (TT) 9 TT1 0,827

10 TT3 0,788

(Nguồn: Kết quả SPSS)

 Nhân tố thứ nhất gồm có 3 biến quan sát sau:

KT1: Công việc của tôi cho phép tôi thể hiện hết khả năng của mình KT2: Công việc giúp tôi nâng cao kỹ năng chuyên môn của mình KT3: Công việc giúp tôi phát huy khả năng sáng tạo của bản thân

Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức, ký hiệu là KT  Nhân tố thứ hai gồm có 3 biến quan sát:

QH1: Tôi có bạn bè tốt tại ngân hàng

QH2: Sau giờ làm việc, tôi có đủ thời gian để thư giãn, giải trí QH3: Tôi được tôn trọng tại ngân hàng

Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, ký hiệu là QH  Nhân tố thứ ba gồm có 3 biến quan sát:

TT1: Ngân hàng cung cấp cho tôi chế độ phúc lợi tốt TT2: Tôi hài lòng với thu nhập của tôi tại ngân hàng

TT3: Công việc hiện tại của tôi tại ngân hàng đảm bảo cho cuộc sống của tôi Nhân tố này được đặt tên là Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, ký hiệu là TT 4.1.2.2 Thang đo Sự hài lòng trong công việc

Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự hài lòng trong công việc cho thấy có 1 nhân tố được rút trích ra và không có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số

KMO = 0,866, kiểm định Chi-Square = 476,243, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,080%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo sự hài lòng trong công việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 7).

4.1.2.3 Thang đo Kết quả công việc

Tương tự, Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo kết quả công việc cho thấy cũng có 1 nhân tố được rút trích ra và không có biến quan sát nào bị loại. Với hệ số KMO = 0,810, kiểm định Chi-Square = 301,927, mức ý nghĩa Sig = 0. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,7; phương sai trích là 67,378%. Như vậy tất cả các biến quan sát của thang đo kết quả trong công việc đều đạt yêu cầu (xem thêm Phụ lục 8).

Như vậy, sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định chính thức độ tin cậy của thang đo chất lượng sống trong công việc, không xảy ra tình trạng loại biến, do đó, mô hình nghiên cứu giữ nguyên như ban đầu.

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng và kết quả công việc Nghiên cứu đối với nhân viên ngân hàng tại TP. Hồ Chí Minh (Trang 53)