5. Bốcục của đềtài
2.2.3 Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
Khi tiến hành phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm một số chỉ tiêu:
Phân tích nhân tốkhám phá được sửdụng đểkiểm định giá trịcác khái niệm của thang đo, theo TabachnickFidell (1989) thì những biến quan sát nào có hệsốtải nhân tốnhỏhơn 0,5 sẽbịloại. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích hệsốthành phần chính (Principal component) được sửdụng với phép xoay nhân tốlà Varimax và chỉsố đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tốlớn hơn 1 (Eigenvalue > 1) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Giá trịtổng phương sai lớn hơn hoặc bằng 0,5 sẽ được chấp nhận (Hair & ctg, 1998; Holmes - Smith, 2001). Thực hiện 2 phép phân tích nhân tốcho 21 biến độc lập. Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA như sau:
a) Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Bảng 2.6 Kiểm định hệsốKMO cho các biến độc lập
HệsốKMO 0,689
Kiểm định Bartlett
Thống kê chi- bình phương 857,163
Bậc tựdọ 190
Mức ý nghĩa (Sig.) ,000
( Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS )
Kết quảcho thấy giá trịKMO = 0,689 (thỏa mãnđiều kiện 0,5 < 0,689 < 1) với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, nên các biến có tương quan với nhau trong tổng thể và sửdụng phân tích nhân tốlà thích hợp. Kết quảnày cho thấy dữliệu nghiên cứu đủ điều kiện đểthực hiện phân tích nhân tốEFA.
b, Phân tích nhân tốcác biến độc lập
Tiêu chuẩn để chọn biến cho nhân tố phải đảm bảo:
Hệsốtrích phương sai tổng thểcác biến (Commuanality) > 0,50.
Hệ số tải > 0,5. Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn.
Thứnhất là tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xácđịnh sốnhân tố được trích từthangđo. Các nhân tố không đủ điều kiện lần lượt được loại bỏ dựa trên lý thuyết và thực tế, nhằm xác định cấu trúc cuối cùng của thang đo. Giá trị
Eigenvalueđại diện cho phần biến thiênđược giải thích bởi mỗi nhân tố. Nhân tốnào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích.
Thứ hai là tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Kết quả phân tích EFA của các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động tại Công ty Cổ phần Phương Minhđược thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2.7 Phân tích nhân tốcác biến độc lập
Nội dung Hệsốtải các nhân tốthành phần
1 2 3 4 5
LTPL2: Mức lương tương xứng
với kết quả làm việc của anh/chị ,821
LTPL1: Công ty trả lương đúng
hạn cho nhân viên ,769
LTPL3: Anh/chị được nhận tiền
thưởng trong các dịp lễ, tết ,763
LTPL4: Anh/chị được thưởng
tương xứng với thành tích đóng góp
,748 QH1:Đồng nghiệp gần gũi, thân
thiện. ,828
QH2:Đồng nghiệp sẵn sàng hỗ
trợ, giúp đỡkhi cần thiết ,787
QH3: Nhân viên nhận được sựhỗ
trợcủa cấp trên trong công việc ,735
QH4: Cấp trên có thái độ đối xử
công bằng với nhân viên ,692
DKLV1: Môi trường làm việc chuyên nghiệp, giờgiấc làm việc nghiêm chỉnh, rõ ràng
DKLV2: Không gian làm việc
sạch sẽ, thoải mái ,786
DKLV3: Được trang bị đầy đủcác
thiết bịcần thiết cho công việc ,756
DKLV4: Anh/chịcảm thấy sức khỏe không bị ảnh hưởng khi làm việc tại Công ty
,638 DTTT4: Cơ hội thăng tiến là
công bằng với mọi người ,770
DTTT3: Công ty luôn tạo điều kiện
thăng tiến cho người có năng lực ,735
DTTT2: Kết quả đào tạo đã giúp
anh/chịnâng caođược năng lực ,704
DTTT1: Công ty tạo cho anh/chị
nhiều cơ hội đểnâng cao nghiệp vụ ,682
DDCV1: Công việc phù hợp với
chuyên môn và năng lực cá nhân ,794
DDCV4: Khối lượng công việc
thực hiện trong ngày phù hợp ,750
DDCV2: Anh/chịcảm thấy thích
thú khi thực hiện công việc của mình ,674
DDCV3: Công việc yêu cầu cần
có nhiều kỹnăng ,631
HệsốEigenvalue 3,181 2,786 2,393 1,833 1,680
Phương sai trích tích lũy (%) 15,905 29,833 41,796 50,963 59,365
( Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
Kết quảphân tích cho thấy, trong 20 biến được đưa vào phân tích EFA, tất cảcác biến có hệsốtải nhân tố( factor loading) lớn hơn 0,5 và Eigenvalue lớn hơn 1 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Theo Gerbing & Aderson (1998), kết quảphân tíchđược chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Varian Explained Criterie) lớn hơn 50% và giá trịEigenvalue lớn hơn 1. Theo kết quảphân tích được, tổng phương sai trích là 59,365%. Do đó phân tích nhân tốlà thích hợp.
c, Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Đểxem xét sựthích hợp của nhân tốkhám phá EFA, cần xem xét hệsốKMO và Bartlett’s Testđểkiểm tra xem việc phân tích này có phù hợp không. HệsốKMO phải thỏa mãnđiều kiện: 0,5≤KMO≤1.
Bảng 2.8 Kiểm định KMO cho biến phụthuộc
HệsốKMO 0,676
Kiểm định Bartlett
Thống kê chi – bình phương 97,923
Bậc tựdo 3
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
( Nguồn: Kết quả xửlý số liệu SPSS của tác giả)
Qua kết quảkiểm định KMOởbảng trên, ta thấy hệsốKMO của biến phụthuộc bằng 0,676 lớn hơn 0,5 nên phân tích nhân tốlà phù hợp. Kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05 nên dữliệu thu thập phù hợp đểtiến hành phân tích nhân tốEFA.
d) Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 2.9 Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Kí hiệu Nội dung
Hệ số tải nhân tố thành phần
1 DLLV2 Anh/chịcó thểduy trì nỗlực thực hiện công việc trong
thời gian dài 0,837
DLLV1 Anh/chịluôn nỗlực hết sức mìnhđểhoàn thành công
việc được giao 0,821
DLLV3 Công ty luôn mang đến cho anh/chịsự đảm bảo, tin cậy
và động lực làm việc tối đa 0,771
Eigenvalue 1,969
Tổng phương sai trích 65,637
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA đã rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ3 biến quan sát mà đềtài đãđềxuất nhằm mục đích rút ra kết luậnđểnâng cao động lực làm việc của người lao động. Nhân tốnày được gọi là “Động lực làm việc”.
Nhân tốphụthuộc có giá trịtổng phương sai trích = 65,637% > 50. Khi đó có thểnói rằng các nhân tốnày giải thích 65,637% biến thiên của dữliệu. Giá trịhệsố Eigenvalues nhân tốlớn hơn 1. Vì vậy, việc phân tích nhân tốlà phù hợp.
Như vậy, trong quá trình kiểm tra độtin cậy của thang đo và sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có biến quan sát nào bịloại khỏi mô hình.