Chương 4 : PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố
4.3.2.2. Phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Việc phân tích EFA được thực hiện đối với các biến quan sát của thành phần “Sự gắn bó với tổ chức”. Kết quả được thể hiện ở bảng 4.20.
Bảng 4.20. Phân tích nhân tố cho các biến quan sát của nhân tố phụ thuộcKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ,674 Kiểm định Bartlett's Thống kê chi-bình
phương (Approx. Chi- Square) 222,028 Bậc tự do (df) 6 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000 Tổng phương sai trích Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương của hệ số tải đã trích xuất Toàn
phần
% của phương sai trích
% tích lũy Toàn phần phương sai % của trích % tích lũy 1 2,369 59,224 59,224 2,369 59,224 59,224 2 ,880 21,996 81,220 3 ,399 9,970 91,189 4 ,352 8,811 100,000
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Ma trậnnhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1
GB3 ,800
GB2 ,768
GB1 ,756
GB4 ,754 Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Kết quả phân tích nhân tố là tốt, chỉ số Kaiser - Mayer –Olkin là 0,674 được xem là thích hợp. Kết quả có 1 nhân tố được rút ra với tổng phương sai được giải thích bởi nhân tố này là 59,224%. Đồng thời, các biến quan sát dự định đo lường các khái niệm cũng có trọng số rất cao lên nhân tố dự định được rút ra (từ 0,754 đến 0,800). Không có biến quan sát nào có hệ số tải < 0.5.
Tóm lại, sau khi thực hiện EFA với tất cả các biến quan sát, kết quả cho ra bảy nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc. Các hệ số tải nhân tố đều đạt yêu cầu là lớn hơn 0,5 và không có một biến quan sát nào có sự khác biệt hệ số tải giữa các nhân tố > 0,3 nên các biến quan sát này có ý nghĩa, do đó có thể tiếp tục đưa vào phân tích ở bước tiếp theo.