Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu sử dụng hai đại lượng đo lường những đặc tính của phân phối dữ liệu là hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Hệ số đối xứng Skewness cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát, một phân phối Skewness không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Hệ số tập trung Kurtosis dùng để so sánh đường cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. (Theo Th.s Đào Hoài Nam, ĐH kinh tế TP. Hồ Chí Minh).
Kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 11: Kiểm định phân phối chuẩn
Nhân tố Hệ số đối xứng Skewness Hệ số tập trung Kurtosis Statistic Std. Error Statistic Std. Error
Phần thưởng và sự công nhận -0,363 0,199 0,572 0,396
Sự công bằng và nhất quán
trong các chính sách quản trị -0,460 0,199 -0,166 0,396 Làm việc nhóm và giao tiếp
trong tổ chức -0,072 0,199 -0,228 0,396
Định hướng kế hoạch trong
tương lai -0,138 0,199 0,019 0,396
(Nguồn: Kết quả xử lý)
Kết quả kiểm định ở bảng trên cho thấy các giá trị Standard error hệ số đối xứng và Standard error hệ số tập trung của các nhân tố đều lớn hơn -2 và nhỏ hơn 2, tức là nằm trong khoảng chấp nhận. Điều này cho phép kết luận phân phối của tổng thể theo bốn nhân tố trên là phân phối chuẩn.