NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG HỆ SỐ TẢI
NANGSUAT1 0,849
NANGSUAT2 0,845
NANGSUAT3 0,842
Phương sai tích lũy tiến (%) 71,458
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Theo kết quả có được từ bảng trên, ta nhận thấy cả 3 biến quan sát có hệ số tải lần lượt là: 0,849; 0,845; 0,842 đều lớn hơn 0,50 nên cả 3 biến quan sát trên được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Ngồi ra, ta thấy hệ số phương sai tích lũy tiến đạt 71,458% cũng đã lớn hơn 50% nên ta có kết quả từ việc phân tích nhân tố khám phá đã rút trích ra được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là “Năng suất lao động” bao gồm 3 biến quan sát: NANGSUAT1; NANGSUAT2; NANGSUAT3.
Nhận xét:
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất trực tiếp tại cơng ty SCAVI Huế, đó là các nhân tố: “Bản thân người lao động”; “Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên”; “Điều kiện làm
việc”; “Sựcải tiến trong sản xuất”; “Môi trường làm việc”.
Như vậy, sau khi kết thúc quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài quyết định lựa chọn mơ
hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Bao gồm: 1 biến phụ thuộc có 3 biến quan sát và 5 biến độc lập với 21 biến quan sát.
Sơ đồ 2.9: Mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá
2.3.4. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu
2.3.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Để phân tích hồi quy đạt kết quả cao, đề tài sẽ thực hiện thêm một bước kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thơng qua hệ số tương quan Pearson, bởi vì điều kiện để phân tích hồi quy là trước tiên các biến phải tương quan với nhau. Hệ số tương quan Pearson sẽ giúp chúng ta thực hiện các thống kê cơ bản như ước lượng điểm (kiểm định mức ý nghĩa), giải thích (sự ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc), dự báo (thơng qua mơ hình hồi quy tuyến tính), ước lượng độ tin cậy và tính hợp lý (validity).
Trong q trình phân tích mối tương quan, ta cần chú ý phân tích đến 2 giá trị: Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation) càng lớn, tiến dần về 1 thì mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ và ngược lại; Giá trị Sig. của kiểm định Pearson nếu bé hơn 0,05 thì ta có thể kết luận hai biến có tương quan với nhau và ngược lại, nếu Sig. lớn hơn 0,05 thì khơng có sự tương quan giữa hai biến.
Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập khơng có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
H1:Bản thân người lao động
H2:Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên
H3:Điều kiện làm việc
H4:Sự cải tiến trong sản xuất
H5:Mơi trường làm việc
NSLĐ
Bảng 2.11: Kết quả phân tích tương quan PearsonNS BT QL DK CT MT