Phân tích thống kê mô tả: Mục đích của phân tích là cung cấp thông tin tổng quan về mẫu nghiên cứu dựa vào tần suất, tỉ lệ, trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, các biểu đồ thống kê...
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Theo Nunnally và Burnstein (1994) các biến quan sát không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 và thang đo sẽ được chấp nhận khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Kiểm định sự tương quan giữa các biến đo lường với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.5; kiểm định KMO > 0.5 để kiểm định độ tương quan (Nguyễn Đình Thọ và cộng sự, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và phép quay Varimax. Tiêu chí chọn số lượng nhân tố: Dựa vào chỉ số Eigenvalue > 1 và mô hình lý thuyết có sẵn (Nguyễn Đình Thọ và cộng sự, 2011). Kiểm định sự phù hợp mô hình EFA so với dữ liệu khảo sát: Tổng phương sai trích (Cumulative %) ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ và cộng sự, 2011). Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading lớn hơn 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Theo Hair và cộng sự (1998), nếu chọn tiêu chuẩn factor loading lớn hơn 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100, thì factor loading lớn hơn 0.55, còn nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải
lớn hơn 0.75. Như vậy, trong nghiên cứu này với cỡ mẫu khoảng 150, thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA: Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không do các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng” tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở.
Mô hình SEM sử dụng kỹ thuật phân tích CFA được xây dựng như sau: X1 = λ11 ξ1 + δ1
X2 = λ22 ξ2 + δ2
X3 = λ31 ξ1 + λ32 ξ2 + δ3,
(ξ i là các nhân tố chung, Xi là các nhân tố xác định)
Trong đó: λ là các hệ số tải, các nhân tố chung ξ i có thể có tương quan với nhau, các nhân tố xác định Xi cũng có thể tương quan với nhau. Phương sai của một nhân tố xác định là duy nhất.
Phương trình biểu diễn mô hình một cách tổng quát dạng ma trận của x như
sau:
x = Λx ξ +δ
Cov(x, ξ) = Σ = E(xx’) = E [(Λx ξ +δ)(Λx ξ +δ)’] = E[(Λx ξ +δ)(Λ’x ξ ‘+δ’)] = Λx E(ξξ’)Λx’ + ΛxE(ξδ’)Λx’ + E(δ’δ’)
Đặt: Σ = E(xx’); Φ = E(ξξ’); Θ = E(δδ’)
Với x’; Λx’; ξ ‘; δ’ lần lượt là ma trận chuyển vị của ma trận x; Λx; ξ ;δ. Cuối cùng phương trình Covariance được viết gọn như sau:
Σx = Λx Φξ Λ’x + Θx
Tương tự đối với phương trình dạng ma trận của y và ma trận Covariance:
y = Λyη + ε
Σy = Λy Φη Λ’y + Θy (Theo Phạm Đức Kỳ)
Standardized Loading Estimates: Hệ số tải chuẩn hóa; Composite Reliability (CR): Độ tin cậy tổng hợp; Average Variance Extracted (AVE): Phương sai trung bình được trích; Maximum Shared Variance (MSV): Phương sai riêng lớn nhất.
Theo Hair et al., Multivariate Data Analysis (2010) thì các ngưỡng so sánh của 4 chỉ số trên tương ứng với các kiểm định về Validity và Reliability như sau: Độ tin cậy (Reliability); Standardized Loading Estimates >= 0.5 (lý tưởng là >=0.7); Composite Reliability (CR) >= 0.7
Tính hội tụ (Convergent): Average Variance Extracted (AVE) >= 0.5 Tính phân biệt (Discriminant):
Maximum Shared Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE) Square Root of AVE (SQRTAVE)> Inter-Construct Correlations.
TIỂU KẾT CHƯƠNG 3
Chương 3 trình bày về phương pháp nghiên cứu, bao gồm hai phần nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, nhằm khám phá các yếu tố của công bằng tổ chức, kiểm định lại những yếu tố của công bằng tổ chức tác động lên mối quan hệ lãnh đạo - nhân viên và kết quả công việc. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tổng quan về đơn vị nghiên cứu: Trung tâm Kinh doanh VNPT - Long An