4.1.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Hieuqual Hieuqua2 Fator Loading 0,888 0,888 Phương sai trích 78,831 Eligenvalues 1,577 KMO 0,500 Sig 0,000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Các thông số kỹ thuật trong bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên như sau:
- Hệ số KMO bằng 0,851 lớn hơn mức tiêu chuẩn 0,5 khẳng định việc phân tích nhân tố đối với các biến độc lập là phù hợp với mô hình nghiên cứu.
- Hệ số sig Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 chứng minh có sự tương quan giữa các biến độc lập.
- Trị số Eigenvalue của các nhân tố đều lớn hơn 1 do đó không có nhân tố nào bị loại khỏi mô hình.
- Tổng phương sai trích bằng 82,262% lớn hơn 50% thể hiện rằng mô hình là phù hợp và 4 nhân tố được trích trong phân tích EFA phản ánh được 82,262% sự
biến thiên của tất cả các biến quan sát đưa vào ban đầu.
- Vì kích thước mẫu nghiên cứu N là 100 phần tử nên hệ số Factor Loading được lựa chọn là 0,55 (theo Hair & ctg (2009,116), Multivariate Data
Analysis, 7th
Edition). Từ bảng kết quả có thể thấy rằng hệ số truyền tải Factor Loading của
tất cả
các biến quan sát đều vượt mức 0,55 thể hiện rằng có mối tương quan lớn giữa giữa
các biến quan sát và nhân tố.
Như vậy, thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập đã rút gọn được thành 4 nhóm nhân tố đảm bảo đại diện được đặc điểm cho dữ liệu ban đầu, cụ thể là:
- Nhóm nhân tố Cơ cấu tổ chức và hoạt động của DN được mã hoá là CCTC và gồm các biến quan sát CCTC1, CCTC2, CCTC3.
- Nhóm nhân tố Quy mô và năng lực tài chính của DN được mã hoá là NLTC gồm biến quan sát NLTC1.
- Nhóm nhân tố Nguồn nhân lực của DN được mã hoá là NL gồm các biến quan sát NL1, NL2, NL3, NL4, NL5, NL6, NL7, NL8.
Mã Diễn giải Mean
CCTC
1 Phân công công việc hợp lý, có sự chuyên môn hoá cao trongcông việc 2^81 CCTC
2 Trách nhiệm và quyền hạn của nhân viên được cung cấp đầyđủ, minh bạch 2^81 CCTC
3 Có sự phối hợp hài hoà, hỗ trợ lẫn nhau giữa các nhân viên vàgiữa các bộ phận 321
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
51
Tương tự như phân tích đối với các biến độc lập, phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc cũng cho kết quả thông qua một số thông số kỹ thuật sau:
- Hệ số KMO là 0,500 vừa đủ đạt mức tiêu chuẩn 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc là phù hợp với mô hình nghiên cứu.
- Hệ số sig Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 chứng minh có mối tương quan giữa hai biến phụ.
- Trị số Eligenvalues chỉ có một giá trị là 1,577 lớn hơn 1 do đó có 1 nhóm nhân tố được trích ra từ kết quả trên.
- Total Variance Explained bằng 78,831% lớn hơn 50% khẳng định mô hình là phù hợp và nhóm nhân tố được đưa ra trong phân tích EFA phản ánh được 78,831% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát đưa vào ban đầu.
- Cả hai biến quan sát đều có hệ Factor Loading 0,888 lớn hơn mức 0,55 (do kích thước mẫu nghiên cứu N là 100 phần tử) cho thấy giữa các biến quan sát và
nhân tố có tương quan.
Thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA, hai biến quan sát Hieuqua1 và Hieuqua2 được nhóm thành 1 nhân tố sẽ được mã hóa thanh biến đại diện Hieuqua.