Biến quan sát
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total
Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach’s Alpha if Item Deleted)
NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG
Cronbach’s Alpha = 0,793
NS1 0,650 0,722
NS2 0,642 0,712
NS3 0,639 0,719
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)
Sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy biến phụ thuộc “Năng suất lao động” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,793 thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định (Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7) và có các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc nên ta có thể kết luận các biến quan sát trên có sự tương quan chặt chẽ với nhau, đảm bảo cho các bước phân tích tiếp theo.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo ở bước trước, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. [18]
2.3.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay khơng, trong đó:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Vì vậy, để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA thì hệ số KMO cần phải lớn hơn 0,50. Theo Kaiser (1974) đề nghị:
KMO >= 0,90: Phân tích nhân tố rất tốt
0,80 <= KMO < 0,90: Phân tích nhân tố tốt
0,70 <= KMO < 0,80: Phân tích nhân tố được
0,60 <= KMO < 0,70: Phân tích nhân tố tạm được
0,50 <= KMO < 0,60: Phân tích nhân tố xấu
KMO < 0,50: Khơng thích hợp để phân tích nhân tố
- Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét các biến quan sát được đưa vào mơ hình nghiên cứu có tương quan với nhau hay khơng. Để thỏa mãn kiểm định này, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.
Kết quả kiểm định như bảng sau: