Phân tích nhâ nt khám phá EFA

Một phần của tài liệu ĐO LƯỜNG SỰ HÀI LÒNG TRONG CÔNG VIỆC CỦA NHÂN VIÊN TẠI ARGRIBANK PHƯỚC KIỂN.PDF (Trang 37)

2 .1.3.4 Thuy t công b ng ca Stacey John Adams (1963)

4.3.2. Phân tích nhâ nt khám phá EFA

Ph ng pháp EFA đ c s d ng r ng rãi trong nghiên c u đ đánh giá s b các thang đo l ng. Khi phân tích nhân t khám phá, các nhà nghiên c u th ng quan tâm đ n m t s tiêu chí sau:

H s t ng quan đ n gi a các bi n và các nhân t (factor loading) ph i l n

h n ho c b ng 0.5 đ thang đo đ t giá tr h i t . N u bi n quan sát có h s t ng

quan đ n gi a các bi n và các nhân t <0.5 s b lo i (Nguy n ình Th , 2011).

Khác bi t gi a các nhân t ph i l n h n ho c b ng 0.3 đ đ m b o giá tr phân

bi t gi a các nhân t (Nguy n ình Th , 2011).

T ng ph ng sai trích TVE (Total Variance Explained): t ng này th hi n các nhân t trích đ c bao nhiêu ph n tr m c a các bi n đo l ng. T ng này ph i đ t t

50% tr lên, ngh a là ph n chung ph i l n h n ph n riêng và sai s (t 60% tr lên

đ c coi là t t) (Nguy n ình Th , 2011).

S l ng nhân t đ c xác đ nh d a trên ch s Eigenvalue – đ i di n cho

ph n bi n thiên đ c gi i thích b i m i nhân t . S l ng nhân t đ c xác đ nh nhân t (d ng nhân t ) có ch s Eigenvalue t i thi u ph i b ng 1 (>=1) (Nguy n

ình Th , 2011).

H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): dùng đ xem xét s thích h p c a phân

tích nhân t . Tr s c a KMO l n (gi a 0.5 và 1) là đi u ki n đ đ phân tích nhân

t là thích h p (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).

Ki m đ nh Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng đ xem xét ma tr n t ng quan có ph i là ma tr n đ n v , là ma tr n có các thành ph n (h s t ng quan gi a các bi n) b ng không và đ ng chéo (h s t ng quan v i chính nó)

b ng 1. N u ki m đ nh Bartlett có Sig.<0.05, chúng ta t ch i gi thuy t Ho (ma

tr n t ng quan là ma tr n đ n v ) ngh a là các bi n có quan h v i nhau (Nguy n ình Th , 2011).

Một phần của tài liệu ĐO LƯỜNG SỰ HÀI LÒNG TRONG CÔNG VIỆC CỦA NHÂN VIÊN TẠI ARGRIBANK PHƯỚC KIỂN.PDF (Trang 37)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(106 trang)