3.5.1 Cronbach’s Alpha:
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật
việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này phù hợp, nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình (Gerbing & Anderson, 1988).
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component Matrix) khi các nhân tố được xoay (Rotated Component Matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố Number Of Factor với phương pháp xoay Varimax nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0,5 thì mới có ý nghĩa thực tiễn.
3.5.3 Xây dựng phƣơng trình hồi quy, kiểm định giả thuyết
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF). Nếu các giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R² đã được điều chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.
Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng và đánh giá thang đo lường các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm gồm 12 người là trưởng phòng, 8 người là phó phòng, 5 người là tổ trưởng, 4 người là tổ phó đang công tác tại Công ty TNHH RKW Lotus. Kết quả thảo luận nhóm là xây dựng thang đo chính thức để khảo sát 320 mẫu. Thang đo chính thức được nhóm thông qua gồm có 8 yếu tố nghiên cứu về các yếu tố tác động đến động lực làm việc của người lao động tại Công ty TNHH RKW Lotus .
Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và EFA; kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến; kiểm định Levene về sự khác biệt giữa một biến định tính với một biến định lượng và phân tích phương sai One Way ANOVA.
CHƢƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
trước, sau khi tiến hành khảo sát thực nghiệm, chương 4 sẽ kiểm định lại mô hình. Đồng thời, sẽ đưa những phân tích định lượng nhằm hiểu hơn vấn đề nghiên cứu.
tố EFA, (3) mô hình hồi quy đa biến, (4) Kiểm định sự tác động các yếu tố trong mô hình.
4.1 Đánh giá thang đo
Để đánh giá mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, đề tài sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên từ [0;1]. Theo lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt. Tuy nhiên, khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn sẽ cho thấy các biến không có sự khác biệt nhiều với nhau. Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7;0,8]. Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng của mỗi biến và tổng phải đạt từ 0,3 trở lên. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng tốt. Trong trường hợp đề tài này, hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng là từ 0,7 trở lên và hệ số tương quan biến tổng từ 0,3 trở lên. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của các biến như sau:
4.1.1 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố thu nhập
Bảng 4. 1Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố thu nhập
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến TN1 13,8585 6,380 ,593 ,763 TN2 13,7138 6,773 ,575 ,769 TN3 13,8296 5,890 ,716 ,722 TN4 13,8392 6,600 ,537 ,780 TN5 13,8006 6,354 ,525 ,786 Cronbach’s Alpha = 0,803
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo thu nhập có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,803 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo thu nhập đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang đo thu nhập được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.2 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố phúc lợi
Bảng 4. 2Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố phúc lợi
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến PL1 14,5177 6,909 ,480 ,739 PL2 14,4695 6,637 ,584 ,702 PL3 13,9871 7,780 ,391 ,764 PL4 14,5080 6,528 ,578 ,703 PL5 14,2476 6,277 ,630 ,683 Cronbach’s Alpha = 0,763
Thang đo phúc lợi có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,763 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo phúc lợi đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang đo phúc lợi được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.3 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố lãnh đạo trực tiếp
Bảng 4. 3Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố lãnh đạo trực tiếp
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến LDTT1 14,2990 7,430 ,624 ,818 LDTT2 14,4566 7,159 ,688 ,801 LDTT3 14,7042 6,867 ,615 ,823 LDTT4 14,6045 6,866 ,653 ,810 LDTT5 14,2830 7,345 ,680 ,804 Cronbach’s Alpha = 0,843
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo lãnh đạo trực tiếp có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,843 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo lãnh đạo trực tiếp đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang đo lãnh đạo trực tiếp được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.4 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố công việc ổn định
Bảng 4. 4Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố công việc ổn định
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CVOD1 13,4534 7,178 ,652 ,837 CVOD2 13,7042 6,932 ,700 ,825 CVOD3 13,5820 7,354 ,587 ,853 CVOD4 13,5916 6,662 ,729 ,817 CVOD5 13,5916 6,791 ,717 ,820 Cronbach’s Alpha = 0,860
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo công việc ổn định có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,843 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo công việc ổn định đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang đo công việc ổn định được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.5 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố cơ hội thăng tiến
Bảng 4. 5Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố cơ hội thăng tiến Biến quan
sát Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CHTT1 13,1833 7,679 ,660 ,778 CHTT2 13,2379 7,324 ,750 ,750 CHTT3 12,9582 8,305 ,566 ,804 CHTT4 12,9100 8,108 ,574 ,802 CHTT5 13,1125 7,816 ,556 ,810 Cronbach’s Alpha = 0,824
Thang đo cơ hội thăng tiến có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,824 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo cơ hội thăng tiến đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang đo cơ hội thăng tiến được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.6 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố công nghệ
Bảng 4. 6Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố công nghệ
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CN1 13,5852 5,592 ,525 ,656 CN2 13,6720 5,576 ,434 ,694 CN3 13,3923 5,846 ,347 ,731 CN4 13,3151 5,558 ,578 ,638 CN5 13,3151 5,610 ,552 ,647 Cronbach’s Alpha = 0,721 CN1 10,1576 3,565 ,539 ,660 CN2 10,2444 3,508 ,453 ,717 CN4 9,8875 3,603 ,570 ,645 CN5 9,8875 3,655 ,538 ,662 Cronbach’s Alpha = 0,731
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo Công nghệ có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 1 là 0,721 > 0,7. Tuy nhiên, biến quan sát CN3 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả loại biến CN3. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 2 là 0,731 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo công nghệ đáp ứng
độ tin cậy, các biến còn lại trong thang đo công nghệ được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.7 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố môi trƣờng và điều kiện làm việc Bảng 4. 7Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố môi trƣờng và điều kiện làm việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến MTDKLV1 14,9260 5,630 ,404 ,697 MTDKLV2 15,0064 5,735 ,312 ,739 MTDKLV3 14,9260 5,385 ,549 ,643 MTDKLV4 14,9325 5,166 ,638 ,610 MTDKLV5 14,8971 5,080 ,522 ,650 Cronbach’s Alpha = 0,717 MTDKLV1 11,2605 3,884 ,364 ,774 MTDKLV3 11,2605 3,587 ,551 ,670 MTDKLV4 11,2669 3,351 ,671 ,605 MTDKLV5 11,2315 3,204 ,571 ,658 Cronbach’s Alpha = 0,739 MTDKLV3 7,5145 2,141 ,530 ,776 MTDKLV4 7,5209 1,908 ,690 ,610 MTDKLV5 7,4855 1,715 ,621 ,688 Cronbach’s Alpha = 0,774
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo Môi trường điều kiện làm việc có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 1 là 0,717 > 0,7. Tuy nhiên, biến quan sát MTDKLV2 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả loại biến MTDKLV2. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 2 là 0,739 > 0,7.
khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả tiếp tục loại biến MTDKLV1
Sau khi loại biến, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,774 > 0,7. Đồng thời, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo môi trường điều kiện làm việc đáp ứng độ tin cậy, các biến còn lại trong thang đo môi trường điều kiện làm việc được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.1.8 Cronbach’s Alpha của thang đo yếu tố đánh giá thực hiện công việc Bảng 4. 8 Đánh giá độ tin cậy thang đo yếu tố đánh giá thực hiện công việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến DGTHCV1 12,9968 9,984 ,563 ,903 DGTHCV2 13,0900 9,463 ,733 ,866 DGTHCV3 13,1350 8,737 ,761 ,859 DGTHCV4 13,0225 8,990 ,791 ,853 DGTHCV5 13,1447 8,589 ,823 ,844 Cronbach’s Alpha = 0,890 DGTHCV2 9,7395 6,316 ,710 ,899 DGTHCV3 9,7846 5,537 ,792 ,871 DGTHCV4 9,6720 5,763 ,820 ,861 DGTHCV5 9,7942 5,577 ,811 ,863 Cronbach’s Alpha = 0,903
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 3
Thang đo Đánh giá thực hiện công việc có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo lần 1 là 0,890 > 0,7. Tuy nhiên, biến quan sát DGTHCV1 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và khi loại đi biến này sẽ làm tăng độ tin cậy của thang đo. Vì vậy, tác giả loại biến DGTHCV1. Sau khi loại biến, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,903 > 0,7. Đồng thời,
các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo đánh giá thực hiện công việc đáp ứng độ tin cậy, các biến còn lại trong thang đo đánh giá thực hiện công việc được đưa vào để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Kết Luận:
Sau khi tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo cho 8 nhóm yếu tố với 40 biến quan sát, kết quả có 4 biến quan sát bị loại là CN3, MTDKLV2, MTDKLV1 và DGTHCV1. Thành phần các biến quan sát của 8 nhóm yếu tố cụ thể như sau:
- Yếu tố thu nhập: Gồm 5 biến quan sát là TN1, TN2, TN3, TN4, TN5. - Yếu tố phúc lợi: Gồm 5 biến quan sát là PL1, PL2, PL3, PL4, PL5.
- Yếu tố lãnh đạo trực tiếp: Gồm 5 biến quan sát là LDTT1, LDTT2, LDTT3, LDTT4, LDTT5.
- Yếu tố công việc ổn định: Gồm 5 biến quan sát là CVOD1,CVOD2, CVOD3, CVOD4, CVOD5.
- Yếu tố cơ hội thăng tiến : Gồm 5 biến quan sát là CHTT1, CHTT2, CHTT3, CHTT4, CHTT5.
- Yếu tố công nghệ: Gồm 4 biến quan sát là CN1, CN2, CN4, CN5.
- Yếu tố môi trường điều kiện làm việc: Gồm 3 biến quan sát là MTDKLV3, MTDKLV4, MTDKLV5
- Yếu tố đánh giá thực hiện công việc: Gồm 4 biến quan sát là DGTHCV2, DGTHCV3, DGTHCV4, DGTHCV5
4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA tác động đến động lực làm việc của ngƣời lao động tại Công ty TNHH RKW Lotus. lao động tại Công ty TNHH RKW Lotus.
Sau khi dùng phương pháp Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy thang đo, tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Để đánh giá giá trị này, đề tài sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA). Dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau, EFA sẽ rút gọn tập hợp các biến quan sát thành tập hợp các nhân tố có ý nghĩa hơn. Chẳng hạn, với 36 biến quan sát đã thỏa điều kiện