6. Bố cục đề tài
2.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có Sig<0,05 ,chúng ta từ chối giả thuyết Ho (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số tái nhân tố(factor loading) >0,5. Nếu biến quan sát có hệ số tái nhân tố < 0,5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Explained): tổng này thể hiện các nhân tó trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng này phải đạt từ
50% trở lên và tiêu chí eigenvalue tối thiểu phải bằng 1 (>=1) thì mô hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ,2011).
Khác biệt hệ số tái nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Các bước tiến hành và kết quả phân tích.
+ Bước 1: Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với 21 biến quan sát.
Kết quả kiểm tra CronBach’s Alpha cho thấy, các biến đều thỏa mãn điều kiện để đưa vào phân tích EFA theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1.
Kết quả phân tích cho thấy có 5 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 64.579%(Tham khảo phụ lục 2.2.2) cho biết 5 nhân tố này giải thích được 64.579% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0,789 (>0,5), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0,05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1:
Bảng 9 : KMO and Bartlett's Test 1
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,789 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1,365E3
Df 210
Sig. 0,000
Bảng 10 : Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
1. Anh (Chị) được trả lương cao 0.41
4
2. Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh (chị). 0,849
3.Anh (Chị) yên tâm công tác với mức thu nhập hiện tại 0,759
4. So với các khách sạn khác, Anh(Chị) cảm thấy thu nhập của mình là cao. 0,786
5. Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ trong công việc 0,717
6.Các đồng nghiệp phối hợp làm việc tốt. 0,835
7.Lãnh đạo luôn lắng nghe ý kiến của nhân viên. 0,809
8.Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hòa nhã với nhân viên 0,711
9.Thành tích của Anh(Chị) được lãnh đạo công nhận và đánh giá kịp thời. 0,765
10.Anh(Chị) được thưởng tương xứng với những đóng góp cống hiến của mình. 0,656
11.Anh(Chị) được xét thưởng công bằng khi hoàn thành tốt công việc. 0,785
12.Kháchsạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả. 0,841
13.Khách sạn có chế độ bảo hiểm xã hội,bảo hiểm y tế tốt. 0,671
14.Chương trình bảo hiểm tai nạn,bảo hiểm sức khỏe của khách sạn mang lại lợi ích thiết thực cho
Anh(Chị). 0,709
15.Anh(Chị) hài lòng với những chế độ phụ cấp như trợ cấp ăn trưa, quà tặng nhân dịp sinh nhật. 0,599
16.Các chương trình phúc lợi của khách sạn rất đa dạng và hấp dẫn. 0,764
17.Phụ nữ được ưu tiên có cơ hội phát triển tốt 0,776
18.Khách sạn rất quan tâm đến công tác đào tạo nhân viên. 0,613
19.Anh(Chị) được tham gia những chương trình đào tạo theo tính chất công việc 0,747
20. Anh(Chị) có nhiều cơ hội để được thăng tiến tại khách sạn 0,662
21. Chính sách thăng tiến của khách sạn là rất công bằng. 0,818 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization
Kết quả phân tích cho thấy, trong 21 biến được đưa vào phân tích EFA, 20 biến có hệ số truyền tải (factor loading) lớn hơn 0,5 nên được giữ lại mô hình. Riêng biến “Anh (Chị) được trả lương cao” có hệ số truyền tải bằng 0.414 < 0.5 nên bị loại. 20 biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố lần 2.
+ Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA sau khi loại biến.
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy có 5 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 67.036%(Tham khảo phụ lục 2.2.2) cho biết 5 nhân tố này giải thích được 67.036% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0,792 (>0,5), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0,05 do đó đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố.
20 biến được đưa vào phân tích đều có hệ số truyền tải lớn hơn 0.5 nên được giữ lại mô hình và sử dụng cho các kiểm định tiếp theo.
Bảng 11 : KMO and Bartlett's Test 2
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,792 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1,331E3
Df 190
Bảng 12 : Rotated Component Matrixa
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
2. Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh (chị). 0,845
3.Anh (Chị) yên tâm công tác với mức thu nhập hiện tại 0,763
4. So với các khách sạn khác, Anh(Chị) cảm thấy thu nhập của mình là cao. 0,787
5. Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ trong công việc 0,737
6.Các đồng nghiệp phối hợp làm việc tốt. 0,837
7.Lãnh đạo luôn lắng nghe ý kiến của nhân viên. 0,822
8.Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hòa nhã với nhân viên 0,704
9.Thành tích của Anh(Chị) được lãnh đạo công nhận và đánh giá kịp thời. 0,765
10.Anh(Chị) được thưởng tương xứng với những đóng góp cống hiến của mình. 0,659
11.Anh(Chị) được xét thưởng công bằng khi hoàn thành tốt công việc. 0,783
12.Kháchsạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả. 0,841
13.Khách sạn có chế độ bảo hiểm xã hội,bảo hiểm y tế tốt. 0,677
14.Chương trình bảo hiểm tai nạn,bảo hiểm sức khỏe của khách sạn mang lại lợi ích thiết thực cho
Anh(Chị). 0,714
15.Anh(Chị) hài lòng với những chế độ phụ cấp như trợ cấp ăn trưa, quà tặng nhân dịp sinh nhật. 0,598
16.Các chương trình phúc lợi của khách sạn rất đa dạng và hấp dẫn. 0,769
17.Phụ nữ được ưu tiên có cơ hội phát triển tốt 0,781
18.Khách sạn rất quan tâm đến công tác đào tạo nhân viên. 0,619
19.Anh(Chị) được tham gia những chương trình đào tạo theo tính chất công việc 0,749
20. Anh(Chị) có nhiều cơ hội để được thăng tiến tại khách sạn 0,667
21. Chính sách thăng tiến của khách sạn là rất công bằng. 0,820 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization
a. Đặt tên và giải thích nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
+ Nhân tố thứ nhất: gồm 3 biến: ”Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh (chị)”, ”Anh (Chị) yên tâm công tác với mức thu nhập hiện tại”, ”So với các khách sạn khác, Anh(Chị) cảm thấy thu nhập của mình là cao”. Đặt tên nhân tố này là LƯƠNG.
L1 Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh (chị)
L2 Anh (Chị) yên tâm công tác với mức thu nhập hiện tại
L3 So với các khách sạn khác, Anh(Chị) cảm thấy thu nhập của mình là cao
+ Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến: ”Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ trong công việc”, ” Các đồng nghiệp phối hợp làm việc tốt.”, ” Lãnh đạo luôn lắng nghe ý kiến của nhân viên.”, ” Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hòa nhã với nhân viên”. Đặt tên nhân tố này là ĐỒNG NGHIỆP.
DN1 Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡ trong công việc DN2 Các đồng nghiệp phối hợp làm việc tốt
DN3 Lãnh đạo luôn lắng nghe ý kiến của nhân viên
DN4 Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hòa nhã với nhân viên
+ Nhân tố thứ 3 gồm 4 biến: ” Thành tích của Anh(Chị) được lãnh đạo công nhận và đánh giá kịp thời”, ” Anh(Chị) được thưởng tương xứng với những đóng góp cống hiến của mình”, ”Anh(Chị) được xét thưởng công bằng khi hoàn thành tốt công việc.”,”Khách sạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả”. Đặt tên nhân tố này là KHEN THƯỞNG.
KT1 Thành tích của Anh(Chị) được lãnh đạo công nhận và đánh giá kịp thời
KT2 Anh(Chị) được thưởng tương xứng với những đóng góp cống hiến của mình
KT3 Anh(Chị) được xét thưởng công bằng khi hoàn thành tốt công việc KT4 Khách sạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả
+ Nhân tố thứ tư gồm 5 biến: ” Khách sạn có chế độ bảo hiểm xã hội,bảo hiểm y tế tốt”, ” Chương trình bảo hiểm tai nạn,bảo hiểm sức khỏe của khách sạn mang lại lợi ích thiết thực cho Anh(Chị)”, ” Anh(Chị) hài lòng với những chế độ phụ cấp như trợ cấp ăn trưa, quà tặng nhân dịp sinh nhật”, ” Các chương trình phúc lợi của khách sạn rất đa dạng và hấp dẫn”, ” Phụ nữ được ưu tiên có cơ hội phát triển tốt”. Đặt tên nhân tố này là PHÚC LỢI.
PL1 Khách sạn có chế độ bảo hiểm xã hội,bảo hiểm y tế tốt
PL2 Chương trình bảo hiểm tai nạn,bảo hiểm sức khỏe của khách sạn mang lại lợi ích thiết thực cho Anh(Chị)
PL3 Anh(Chị) hài lòng với những chế độ phụ cấp như trợ cấp ăn trưa, quà tặng nhân dịp sinh nhật.
PL4 Các chương trình phúc lợi của khách sạn rất đa dạng và hấp dẫn PL5 Phụ nữ được ưu tiên có cơ hội phát triển tốt
+ Nhân tố thứ 5 gồm 4 biến: ” Khách sạn rất quan tâm đến công tác đào tạo nhân viên”, ” Anh(Chị) được tham gia những chương trình đào tạo theo tính chất công việc”, ” Anh(Chị) có nhiều cơ hội để được thăng tiến tại khách sạn”, ” Chính sách thăng tiến của khách sạn là rất công bằng”. Đặt tên nhân tố này là CƠ HỘI ĐÀO TẠO, THĂNG TIẾN
DTTT1 Khách sạn rất quan tâm đến công tác đào tạo nhân viên DTTT2 Khách sạn rất quan tâm đến công tác đào tạo nhân viên DTTT3 Anh(Chị) có nhiều cơ hội để được thăng tiến tại khách sạn DTTT4 Chính sách thăng tiến của khách sạn là rất công bằng
b.Mô hình nghiên c u đi u ch nhứ ề ỉ
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố, mô hình ban đầu được giữ nguyên với 5 nhân tố độc lập: Lương, Đồng nghiệp, Khen thưởng, Phúc lợi, Cơ hội đào tạo thăng tiến
Hình 13 : Mô hình nghiên cứu (đã điều chỉnh) 2.2.3. Phân tích hồi quy
2.2.3.1. Nội dung và kết quả phân tích
Với mô hình gồm có 6 thành phần: Lương, đồng nghiệp, khen thưởng, phúc lợi, cơ hội đào tạo và thăng tiến, lòng trung thành, trong đó ” Lòng trung thành” là biến phụ thuộc, 5 thành phần còn lại là những thành phần độc lập và được giả định là các yếu tố tác động đến Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Tiến hành phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi qui là giá trị
Lương Lương
Cơ hội đào tạo thăng tiến Cơ hội đào tạo
thăng tiến Phúc lợi Phúc lợi Khen thưởng Khen thưởng Đồng nghiệp Đồng nghiệp H1 H1 H4 H4 H3 H3 H2 H2 H5 H5 Lòng trung thành của nhân viên Lòng trung thành của nhân viên
trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi qui bội với phần mềm SPSS 16.0.
Theo giả thuyết của nghiên cứu là có mối quan hệ giữa các thành phần Lương, đồng nghiệp, khen thưởng, phúc lợi, cơ hội đào tạo thăng tiến, và Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các yếu tố thành phần và Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Vậy mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mô hình tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện giữa 5 biến độc lập bao gồm:
(X1) : Lương
(X2) : Đồng nghiệp
(X3) : Khen thưởng
(X4) : Phúc lợi
(X5) : Cơ hội đào tạo thăng tiến Với một biến phụ thuộc:
Y: Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn .
Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 16.0.
o Giả thiết nghiên cứu :
H1 (+): Lương cao sẽ làm cho nhân viên trung thành hơn với khách sạn.
H2 (+): Đồng nghiệp ủng hộ làm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn. H3 (+): Khen thưởng tốt làm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn. H4 (+): Phúc lợi đảm bảo làm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn. H5 (+): Cơ hội đào tạo, thăng tiến cao làm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn.
Bảng 13 : Ma trận hệ số tương quan REGR factor score 1 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 REGR factor score 3 for analysis 1 REGR factor score 4 for analysis 1 REGR factor score 5 for analysis 1
Danh gia chung ve muc do anh huong cua cac yeu to tren den long trung thanh cua anh/chi doi voi khach san
REGR factor score 1 for analysis 1
Pearson
Correlation 1 0.000 0.000 0.000 .000 .281** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .001
N 145 145 145 145 145 145
REGR factor score 2 for analysis
1 PearsonCorrelation 0.000 1 0.000 0.000 .000 .025
Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .762
N 145 145 145 145 145 145
REGR factor score 3 for analysis
1 PearsonCorrelation 0.000 0.000 1 0.000 .000 .125
Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .134
N 145 145 145 145 145 145
REGR factor score 4 for analysis 1
Pearson
Correlation 0.000 0.000 0.000 1 .000 .763** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .000
N 145 145 145 145 145 145
REGR factor score 5 for analysis 1
Pearson
Correlation 0.000 0.000 0.000 0.000 1 .186* Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .025
N 145 145 145 145 145 145
Danh gia chung ve muc do anh huong cua cac yeu to tren den long trung thanh cua anh/chi doi voi khach san
Pearson
Correlation 0.281** 0.025 0.125 0.763** .186* 1 Sig. (2-tailed) 0.001 0.762 0.134 0.000 .025
N 145 145 145 145 145 145
Nhận xét: Nhìn vào bảng ta thấy giá trị của nhân tố đồng nghiệp sig = 0,762 (>0,05) và nhân tố khen thưởng sig = 0,134 (>0,05) nên 2 nhân tố này sẽ bị loại khỏi mô hình. 3 nhân tố: lương, phúc lợi, cơ hội đào tạo thăng tiến được đưa vào hồi quy.
Với giả thiết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau :
Y = β0 + β1 * X1 + β4*X4 + β5*X5+ ε
Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. Kết quả phân tích hồi quy như sau (xem phụ lục 2.2.3)
Bảng 14 : Coefficientsa Hệ số chưa chuẩn hóa Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến β Độ lệch chuẩn Hệ số Tolerance VIF (Constant) 3.924 0.020 0.000 X1 0.120 0.020 0.000 1.000 1.000 X4 0.325 0.020 0.000 1.000 1.000 X5 0.079 0.020 0.000 1.000 1.000
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mô hình cho thấy cả 3thành phần Lương, Phúc lợi, Cơ hội đào tạo thăng tiến đều có mức ý nghĩa Sig <0,05 nên sẽ được giữ lại mô hình. Cả 3 thành phần này đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến Lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn, do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương, trong đó biến X4 (Phúc lợi) có hệ số góc lớn nhất chứng tỏ nó có tác động lớn nhất đến Lòng trung thành của nhân viên.