Kiểm định độ tin cậy thang đo

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả làm việc của nhân viên tại Công ty TNHH MTV cà phê Gia Lai (Trang 53)

Như đã trình bày trong chương 3, thang đo các yếu tố tác động đến kết quả công việc gồm 9 thành phần (1) Sự trả công đo lường bằng 4 biến quan sát, (2) sự thăng tiến gồm 4 biến quan sát, (3) sự giám sát gồm 3 biến quan sát, (4) phúc lợi gồm 3 biến quan sát, (5) phần thưởng gồm 3 biến quan sát, (6) điều kiện làm việc gồm 4 biến quan ; (7) thang đo đồng nghiệp gồm 4 biến quan sát; (8) thang đo bản chất công việc gồm 3 biến quan sát; (9) thang đo sự giao tiếp gồm 3 biến quan sát; và sau cùng là thang đo kết quả công việcgồm 5 biến quan sát.

Kết quả kiểm định các thang đo trong mô hình nghiên cứu được trình bày dưới đây:

4.2.1. Thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến kết quả công việc

Thang đo Lương

Đánh giá độ tin cậy thang đo Lương có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,928> 0,6. Cả 4 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên. Vì vậy, thang đo lươngđạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4. 2: Kiểm định độ tin cậy thang đo Lương

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Cronbach's Alpha

Pay2 0,887 0,887

Pay3 0,869 0,894

Pay4 0,827 0,908

(Nguồn Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Thang đo Sự thăng tiến

Đánh giá độ tin cậy thang đo Sự thăng tiến có hệ số Cronbach’s Alpha

= 0,862 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu

loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì

vậy, thang đo sự thăng tiến đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.3: Kiểm định độ tin cậy thang đo Sự thăng tiến

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Cronbach-alpha

Pro1 0,730 0,818

0,862

Pro2 0,789 0,789

Pro3 0,763 0,802

Pro4 0,576 0,881

(Nguồn Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Thang đo Sự giám sát

Đánh giá độ tin cậy thang đo Sự giám sát có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,830 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo sự giám sát đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4. 4: Kiểm định độ tin cậy thangđo Sự giám sát

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến

Cronbach's Alpha Sup1 0,711 0,742 0,830 Sup2 0,726 0,729 Sup3 0,631 0,821

(Nguồn Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Thang đo Phúc lợi

Đánh giá độ tin cậy thang đo Phúc lợi có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,870 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo phúc đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.5: Kiểm định độ tin cậy thang đo Phúc lợi

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha

nếu loại biến Cronbach's Alpha

Ben1 0,684 0,884

0,870

Ben2 0,774 0,798

Ben3 0,804 0,769

(Nguồn Kết quả phân tích SPSS- Phụ lục số 04)

Thang đo Phần thưởng

Đánh giá độ tin cậy thang đo Phần thưởng có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,918 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo phần thưởng đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.6: Kiểm định độ tin cậy thang đo Phần thưởng

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến

Cronbach's Alpha Rew1 0,784 0,923 0,918 Rew2 0,877 0,847 Rew3 0,844 0,874

Thang đo Điều kiện làm việc

Đánh giá độ tin cậy thang đo Điều kiện làm việc có hệ số Cronbach’s

Alpha = 0,748 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và

nếu loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo điều kiện làm việc đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.7: Kiểm định độ tin cậy thang đo Điều kiện làm việc Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha

nếu loại biến

Cronbach's Alpha Con1 0,605 0,653 0,748 Con2 0,582 0,669 Con3 0,543 0,689 Con4 0,447 0,743

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Thang đo Đồng nghiệp

Đánh giá độ tin cậy thang đo Đồng nghiệp có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,709 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo đồng nghiệp đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4. 8: Kiểm định độ tin cậy thang đo đồng nghiệp Biến Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến Cronbach's Alpha

Co1 0,435 0,681

0,709

Co2 0,478 0,657

Co3 0,559 0,604

Co4 0,513 0,637

Thang đo Bản chất công việc

Đánh giá độ tin cậy thang đo Bản chất công việc có hệ số Cronbach’s

Alpha = 0,873 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và

nếu loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo bản chất công việc đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4. 9: Kiểm định độ tin cậy thang đo Bản chất công việc

Biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Cronbach's Alpha

Nat1 0,777 0,802

0,873

Nat2 0,821 0,759

Nat3 0,679 0,886

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Thang đo Sự giao tiếp

Đánh giá độ tin cậy thang đo Sự giao tiếp có hệ số Cronbach’s Alpha =

0,810 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và nếu loại

bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy,

thang đo Sự giao tiếp đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA

tiếp theo.

Bảng 4. 10: Kiểm định độ tin cậy thang đo Sự giao tiếp Biến Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến Cronbach's Alpha

Com1 0,653 0,746

0,810

Com2 0,709 0,687

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

4.2.2. Thang đo Kết quả công việc

Đánh giá độ tin cậy thang đo Kết quả công việc có hệ số Cronbach’s

Alpha = 0,913 > 0,6. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và

nếu loại bỏ thì cũng không làm hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nên được giữ lại. Vì vậy, thang đo Kết quả công việc đạt độ tin cậy và các biến quan sát giữ lại để phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4. 11: Kiểm định độ tin cậy thang đo Kết quả công việc Biến Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach's Alpha nếu

loại biến Cronbach's Alpha

JP1 0,824 0,885 0,913 JP2 0,793 0,891 JP3 0,808 0,888 JP4 0,796 0,890 JP5 0,680 0,914

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lụcsố 04)

Như vậy, đánh giá độ tin cậy của thang đo cho thấy các thang đo của nghiên cứu đều đạt độ tin cậy. Thang đo của các yếu tố sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo để đo lường sự hội tụ của thang đo.

4.3. Kết quả phân tích yếu tố thành phân tích nhân tố EFA

Các biến độc lập và phụ thuộc sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo được phân tích nhân tố EFA nhằm rút gọn biến quan sát và kiểm tra sự hội tụ của thang đo. Kết quả phân tích EFA biến độc lập và các biến phụ thuộc được trình bày dưới đây.

4.3.1. Phân tích EFA các biến độc lập

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy tất cả 31 biến quan

sát trong 9 thành phần phân tán thành 9 nhân tố và tất cả các biến đều có hệ số tải

nhân tố (factor loading) > 0.5. Điều này chứng tỏ các biến và nhân tố có quan hệ

chặt chẽ với nhau, đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Song song đó, hệ số

KMO = 0.736 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-square của kiểm định

Bartlett đạt giá trị 3208,583 với mức ý nghĩa Sig = 0.000; do vậy các biến quan sát

có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể.

Bảng 4. 12: KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,736

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3208,583

Df 465

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS- Phụ lục số 04)

Phương sai trích được là 74,092 % thể hiện rằng 9 nhân tố rút ra được

giải thích 74,092 % biến thiên của tập dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue = 1,013. Do vậy,

các thang đo rút ra là chấp nhận được.

Bảng 4. 13: Phân tích nhân tố với các biến độc lập Biến 1 2 3 4 Nhân tố5 6 7 8 9 Pay2 0,939 Pay3 0,920 Pay4 0,899 Pay1 0,849 Pro3 0,885 Pro2 0,882 Pro1 0,858 Pro4 0,710 Rew1 0,893 Rew2 0,891 Rew3 0,849 Ben3 0,899

Ben2 0,893 Ben1 0,815 Con1 0,823 Con2 0,766 Con3 0,761 Con4 0,585 Sup2 0,898 Sup1 0,857 Sup3 0,798 Nat3 0,853 Nat2 0,790 Nat1 0,722 Com2 0,816 Com1 0,796 Com3 0,775 Co1 0,743 Co3 0,722 Co4 0,717 Co2 0,607

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Như vậy, sau khi phân tích nhân tố khám phá, kết quả vẫn giữ lại 9 nhân tố như ban đầu và thang đo các biến quan sát là 31 nên giả thuyết đặt ra vẫn giữ nguyên như ban đầu. Các yếu tố thu được sẽ đóng vai trò là biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.

4.3.2. Phân tích EFA biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc kết quả công việc có kết quả như sau:

Bảng 4. 14: Kết quả phân tích yếu tố cho biến phụ thuộc

Biến Hệ số tải Kiểm định Giá trị

JP1 0,893 KMO 0,877

JP3 0,882 Approx. Chi-Square 620,637

JP2 0,875 Df 10

JP4 0,874 Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo thành phần kết quả làm việc của nhân viên vẫn giữ 5 biến. Sau khi nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc thành phần thang đo vẫn giữ nguyên một nhân tố. Hệ số KMO = 0,877 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-square của kiểm định

Bartlett đạt giá trị 620,637 với mức ý nghĩa Sig = 0,000; do vậy các biến quan

sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được 74,484 % thể hiện rằng nhân tốrút ra được giải thích biến thiên của dữ liệu.

4.4. Phân tích hồi quy

Kết quả phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập với biến phụ thuộc là kết quả làm việc. Các mức độ ảnh hưởng này được xác định thông qua hệ số hồi quy. Từng thang đo được tính toán giá trị trung bình các biến quan sát để lấy giá trị trung bình đại diện cho các biến quan sát sử dụng trong việc phân tích tương quan và hồi quy. Phân tích hồi quy được thực hiện lần lượt với phân tích tương quan, kiểm định các vi phạm giả định hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Để phân tích hồi quy các biến độc lập và các biến phụ thuộc sau khi phân tích EFA được mô tả lại như sau:

- Biến phụ thuộc Kết quả công việcđược ký hiệu JP gồm 5 biến quan sát: JP1, JP2, JP3, JP4, JP5.

- Biến độc lập Lương được ký hiệu PAY gồm 5 biến quan sát: pay1, pay2, pay3, pay4.

- Biến độc lập Sự thăng tiến được ký hiệu PRO gồm 4 biến quan sát: Pro1, Pro2, Pro3, Pro4.

- Biến độc lập Phần thưởng được ký hiệu REW gồm 3 biến quan sát: Rew1, Rew2, Rew3.

Ben3.

- Biến độc lập Điều kiện làm việc được ký hiệu CON gồm 4 biến quan sát: Con1, Con2, Con3, Con4.

- Biến độc lập Sự giám sátđược ký hiệu SUP gồm 3 biến quan sát: Sup1, Sup2, Sup3.

- Biến độc lập Bản chất công việc được ký hiệu NAT gồm 3 biến quan sát: Nat1, Nat2, Nat3.

- Biến độc lập Đồng nghiệp được ký hiệu CO gồm 4 biến quan sát: Co1, Co2, Co3, Co4.

- Biến độc lập Sự giao tiếp được ký hiệu COM gồm 3 biến quan sát: Com1, Com2, Com3.

Từ các kết quả phân tích yếu tố trên, các yếu tố lần lượt được tính toán giá trị trung bình các biến quan sátcủa thang đo, để xác định yếu tố đại diện cho các biến quan sát sử dụng trong việc phân tích hồi quy và tương quan. Phân tích hồi quy được thực hiện lần lược với phân tích tương quan, kiểm định các vi phạm giả định hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.

4.4.1. Phân tích tƣơng quan

Trước khi phân tích hồi quy, nghiên cứu cần phân tích sự tương quan giữa các biến để kiểm tra quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau. Nghiên cứu sử dụng kiểm định tương quan Pearson để phân tích tương quan giữa các biến sau: (1) Lương; (2)

Sự thăng tiến; (3) Sự giám sát; (4) Phúc lợi; (5) Phần thưởng; (6) Điều kiện làm

việc; (7) Đồng nghiệp; (8) Bản chất công việc; (9) Sự giao tiếp và biến phụ thuộc

Bảng 4.15: Kết quả phântích tƣơng quan

Các biến Pay Pro Rew Ben Con Sup Nat Com Co JP Tiền lương

( Pay)

1 .050 -.019 .160* .135 -.019 -.004 .012 -.005 .426**

Thăng tiến(Pro) 1 .110 .209** .030 -.113 -.005 .077 -.036 .223** Phần thưởng(Rew) 1 .000 .242 ** .023 .580** .153* .141 .475** Phúc lợi (Ben) 1 .093 -.199** -.089 -.165* -.066 .080 Điều kiện làm việc (Con) 1 -.005 .303 ** .079 -.076 .430** Giám sát (Sup) 1 .144 .196** .147* .236** Bản chất công việc(Nat) 1 .212** .174* .487**

Giao tiếp (Com) 1 .495** .373**

Đồng nghiệp (Co )

1 .200**

Kết quả làm

việc(JP) 1

(Ghi chú **: Tương quan ý nghĩa ở mức 0.01, *Tương quan ý nghĩa ở mức 0.05)

(Nguồn Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Ma trận tương quan cho thấy biến phụ thuộc có tương quan với 9 biến độc lập. Trong đó, tương quan giữa biến “Kết quả làm việc” và biến “Bản chất công việc” là cao nhất 0.487 và thấp nhất là biến “Phúc lợi”có hệ số tương quan là 0.08.

Điều này cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều có mối tương quan với biến “Kết quả làm việc”. Như vậy, các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình phân tích hồi quy để giải thích kết quả làm việc của công ty.

Ngoài ra các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập không cao. Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trên là khá thấp, kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến sẽ được phân tích chi tiết hơn sau khi phân tích hồi quy thông qua hệ số VIF. Như vậy, sơ bộ có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích kết quả làm việc của nhân viên.

4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể

Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bên dưới cho thấy mô hình có R2 =

0,653 và R2 điều chỉnh là 0,635, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 63,5% hay mô hình đã giải thích được 63,5 % sự biến thiên của biến phụ thuộc (kết quả công việc). Điều này chứng tỏ 9 biến độc lập này có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc Kết quả công việc và có thể sử dụng để phân tích hồi quy của 9 biến độc lập đến Kết quả công việc.

Bảng 4. 16: Bảng tóm tắt mô hình

hình

R R bình

phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Độ sai tiêu chuẩn

1 0,808a 0,653 0,635 0,29796

(Nguồn Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

Trong phân tích ANOVA, giá trị Sig = 0,000 < 0,05 như vậy việc phân tích ANOVA đã đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê, từ đó cho thấy mô hình hồi qui phù hợp về mặt tổng thể.Nếu kết luận 9 biến độc lập này ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức thì đảm bảo được độ tin cậy trên 95%.

Bảng 4. 17: Kết quả phân tích ANOVA ANOVA

Tổng bình

phương bình phươngTrung bình F Sig.

Hồi qui 28,866 3,207 36,128 .000b

Phần dư 15,359 0,089

Tổng 44,225

(Nguồn: Kết quả phân tích P - Phụ lục số 04)

4.4.3. Kiểm định các vi phạm giả định hồi quy

Kiểm định tự tương quan giữa các phần dư : Dò tìm vi phạm giả định

Một phần của tài liệu Luận văn Thạc sĩ Các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả làm việc của nhân viên tại Công ty TNHH MTV cà phê Gia Lai (Trang 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(127 trang)