5. Bố cục đề tài
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu (nếu có), hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 120. [15] Bảng 2.8: Rút trích nhân tố biến độc lập Biến quan sát NHÓM NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 BANTHAN5 0,717 BAN THAN1 0,688 BANTHAN2 0,680 BANTHAN3 0,673 BANTHAN4 0,665 CAITIEN4 0,846 CAITIEN2 0,844
CAITIEN3 0,642 CAITIEN1 0,630 DIEUKIEN2 0,866 DIEUKIEN4 0,806 DIEUKIEN3 0,638 DIEUKIEN1 0,620 QUANLY3 0,823 QUANLY1 0,700 QUANLY2 0,673 QUANLY4 0,551 MOITRUONG4 0,763 MOITRUONG2 0,633 MOITRUONG1 0,609 MOITRUONG3 0,599 Hệ số Eigenvalue 7,338 1,940 1,707 1,358 1,190 Phương sai tích lũy tiến (%) 14,034 27,689 40,870 53,742 64,444 (Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, dựa vào bảng kết quả trên ta thấy trong 21 biến quan sát ban đầu đều không có biến nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5. Vì vậy, đề tài quyết định vẫn giữ lại 21 biến quan sát để tiếp tục cho các phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi phải thỏa mãn các tiêu chuẩn như phương sai trích (Variance Explained Criteria) lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1. Như vậy, với kết quả ở trên cho thấy tổng phương sai trích là 64,444% đã lớn hơn 50% và hệ số Eigenvalues của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 1. Do đó, ta có thể kết luận rằng việc phân tích nhân tố trên là phù hợp, được chấp nhận. [17]
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
Nhân tố 1 (Factor1): Bản thân người lao động
Bao gồm 5 biến quan sát: BANTHAN1; BANTHAN2; BANTHAN3; BANTHAN4; BANTHAN5
Nhân tố 2 (Factor 2): Sự cải tiến trong sản xuất
Bao gồm 4 biến quan sát: CAITIEN1; CAITIEN2; CAITIEN3; CAITIEN4
Nhân tố 3 (Factor 3): Điều kiện làm việc
Bao gồm 4 biến quan sát: DIEUKIEN1; DIEUKIEN2; DIEUKIEN3; DIEUKIEN4
Nhân tố 4 (Factor 4): Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên
Bao gồm 4 biến quan sát: QUANLY1; QUANLY2; QUANLY3; QUANLY4
Nhân tố 5 (Factor 5): Môi trường làm việc
Bao gồm 4 biến quan sát: MOITRUONG1; MOITRUONG2; MOITRUONG3; MOITRUONG4