5. Kết cấu của luận văn
3.2.4. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số tin cậy của các nhóm biến đạt khá cao. Tuy nhiên, các biến của thang đo “Đặc điểm công việc” và biến LP3 bị loại do hệ số Cronbach’s Alpha thấp và hệ số tương quan biến tổng thấp. Do đó, 23 biến quan sát thuộc các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phương pháp tính hệ số sử dụng là Principal Component với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue lớn hơn 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến độc lập
Bảng 3.9. Kiểm định KMO and Bartlett’s đối với biến độc lập (lần 1)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .776
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1234.819
df 253
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Quá trình phân tích nhân tố để loại các biến trong nghiên cứu này được thực hiện như sau: 23 quan sát được đưa vào phân tích nhân tố tạo ra 6 nhân tố. Tổng phương sai trích = 63.382% cho biết 6 nhân tố này giải thích được 63.382% biến thiên của dữ liệu (xem phụ lục 2). Kiểm định KMO = 0.776 (>0.5) đạt yêu cầu.
Bảng 3.10. Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập (lần 1) Component 1 2 3 4 5 6 DK1 .830 DK5 .808 DK2 .795 DK3 .761 DK4 .725 LD2 .771 LD5 .712 LD3 .697 LD1 .635 LD4 .587 LP4 .887 LP1 .855
Component 1 2 3 4 5 6 LP5 .836 DT1 .750 DT4 .705 DT3 .686 DT5 .666 DT2 .588 DN2 .795 DN3 .793 DN4 .778 DN1 .599 LP2 .694
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Khi phân tích nhân tố EFA thì ngoài việc phải đảm bảo giá trị hội tụ (các items hội tụ về cùng 1 nhân tố) thì còn phải đảm bảo giá trị phân biệt (thuộc về nhân tố này và phải phân biệt với nhân tố khác). Hơn nữa số lượng các biến quan sát trong một nhân tố phải nhiều hơn 2. Trong bảng 3.10 số lượng biến quan sát của nhân tố thứ 6 là 1. Do vậy, biến quan sát LP2 bị loại trong phân tích nhân tố khám phá lần 2
Bảng 3.11. Kiểm định KMO và Bartlett’s đối với biến độc lập (lần 2)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .785
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1190.665
df 231
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Trong phân tích nhân tố khám phá lần 2, 22 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố tạo ra 5 nhân tố. Tổng phương sai trích = 60.973% cho biết
6 nhân tố này giải thích được 60.973% biến thiên của dữ liệu. Kiểm định KMO = 0.785 (>0.5) đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy 5 nhân tố hình thành với tên gọi như sau:
Nhân tố 1: gồm các biến quan sát DK1, DK2, DK3, DK4, DK5 được đặt tên là nhân tố “Điều kiện làm việc”.
Nhân tố 2: gồm các biến quan sát LD1, LD2, LD3, LD4, LD5 được đặt tên là nhân tố “Lãnh đạo”.
Nhân tố 3: gồm các biến quan sát DT1, DT2, DT3, DT4 và DT5 được đặt tên là nhân tố “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”.
Nhân tố 4: gồm các biến quan sát LP1, LP4, LP5 được đặt tên là nhân tố “Lương, thưởng và phúc lợi”.
Nhân tố 5: gồm các biến quan sát DN1, DN2, DN3 và DN4 được đặt tên là nhân tố “Đồng nghiệp”
Bảng 3.12. Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập (lần 2) Component 1 2 3 4 5 DK1 .831 DK5 .808 DK2 .796 DK3 .759 DK4 .726 LD2 .789 LD5 .719 LD3 .674 LD1 .641 LD4 .562
Component 1 2 3 4 5 DT3 .729 DT1 .711 DT4 .691 DT2 .690 DT5 .613 LP4 .892 LP1 .869 LP5 .839 DN2 .791 DN3 .790 DN4 .774 DN1 .597
(Nguồn: Tính toán của tác giả) 3.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc
Đối với thang đo thỏa mãn chung, có 4 biến quan sát được đưa vào phân tích. Kết quả trình bày ở bảng 3.13 và 3.14 (chi tiết ở phụ lục 2)
Bảng 3.13. Kiểm định KMO và Bartlett đối với biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .759 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 237.254
df 6
Sig. .000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích EFA thang đo thỏa mãn chung của người lao động cho thấy, tổng phương sai trích = 66.922% >50%, đảm bảo đột tin cậy. KMO
= 0.759 (>0.5), sig <0.05 đạt yêu cầu, các biến quan sát đều có factor loading >0.5, rút trích được 1 nhân tố phụ thuộc
Bảng 3.14. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc
Component 1 HL4 .885 HL3 .824 HL1 .821 HL2 .735
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả) 3.2.4.3. Điều chỉnh mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Mô hình điều chỉnh được trình bày như sau:
Hình 3.2. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
(Nguồn: Tác giả)
H1
Lãnh đạo
Lương, thưởng và phúc lợi
Điều kiện làm việc
Đồng nghiệp
Cơ hội đào tạo và thăng tiến
Sự hài lòng đối với công việc của cán bộ,
nhân viên văn phòng Cục thuế tỉnh Hải
Dương
Các yếu tố đặc trưng cá nhân: 1. Giới tính
2. Độ tuổi
3. Trình độ học vấn 4. Thâm niên công tác
H2
H4
H5 H3
Giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố lãnh đạo
với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố lương,
thưởng và phúc lợi với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố điều kiện
làm việc với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố đồng
nghiệp với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố cơ hội
đào tạo và thăng tiến với sự hài lòng của cán bộ, nhân viên đối với công việc tại văn phòng Cục thuế tỉnh Hải Dương.