6. Kết cấu của đề tài:
3.4. PHÂN TÍCH NHÂNTỐ KHÁMPHÁ – EFA
Phân tích nhân tố EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu; đồng thời khám phá ra những nhân tố cơ bản trong đó chứa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau (phân loại biến số).
Để thực hiện phân tích nhân tố cần phải đảm bảo một số tiêu chuẩn nhất định sau đây:
- Mẫu: phải đủ lớn, thông thường thì số biến quan sát phải ít nhất bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, T31). Trong nghiên cứu này, có 46 biến của 8 nhân tố độc lập và 01 nhân tố độc lậpđưa vào phân tích thì có 2 biến của nhân tố độc lập bị loại sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo. Do đó sẽ có 44 biến sẽ được đưa vào phân tích EFA. Hiện cóđến242 mẫu quan sát nên hoàn toàn đáp ứng đủ yê u cầu.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) và Bartlett test
•Là một chỉ số dùng để xem để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì p hân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
•Bartlett test: Kiểm định với giả thuyết là không (H0 là các biến không tương quan với nhau). Căn cứ vào giá trị sig., nếu sig. < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết trên đồng nghĩa với việc các biến có tương quan với nhau và việc áp dụng phân tích nhân tố là thích hợp.
-Xác định số lượng nhân tố
•Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser criterion): xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét Eigenvalua. Eigenvalua đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalua lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích
•Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
•Để thang đo đạt được giá trị hội tụ, các biến phải có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 trong một nhân tố.
•Để đạt được độ giá trị phân biệt (Discriminant validity), khác biệt giữa các hệ số tải nhân tố của mỗi biến trong các nhân tố phải lớn hơn 0.3 (Jabnoun & ctg, 2003)
-Phương pháp trích được chọn để phân tích thang đo:
• Phương pháp trích Principal components (phương pháp phân tích nhân tố rút thành phần chính) với phép quay Varimax
• Đối với thang đo đơn hướng như thang đo sự hài lòng của người lao động, phương pháp trích principal components với phép quay Varimax được sử dụng nhằm giảm số lượng biến.
Tóm lại dựa vào các tiêu chuẩn trên, phương pháp phân tích nhân tố EFA được tiến hành cho thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài của người lao động