PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ
PHẦN II : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.6. Đánh giá của người lao động về điều kiện lao động trong công ty
2.6.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
nhỏvà tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thểsửdụng được (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố được xem là thích hợp khi: giá trị hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) lớn hơn 0,5. Các hệsốtải nhân tố(Factor loading) nhỏ hơn 0,5bị loại, vì theo Hair & Cộng sự (1998), Factor loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & Cộng sự (1998) cũng khuyên rằng: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡmẫu ít nhất là 0,3, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55, nếu cỡmẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0,75. Vì với cỡ mẫu là 173 nên đề tài lựa chọn tiêu chuẩn là > 0,55. Điểm dừng khi Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), kiểm định Bartlett (Bartlett’s test) xem xét giả thiết H0 độ tương quan bằng 0 trong tổng thể. Nếu như kiểm định có ý nghĩa thống kê, tức là sig. < 0,05 thì quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Trong đềtài nghiên cứu này, phân tích nhân tốsẽgiúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng biến quan sát cịn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố đến điều kiện lao động của cơng ty. Mơ hình nghiên cứu ban đầu có 5 nhóm nhân tốvới 31 biếnảnh hưởng đến Điều kiện lao động. Toàn bộ31 biến đo lường này được đưa vào phân tích.
Phân tích nhân tố được thực hiện với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát.
Bảng 2.13. Kết quảphân tích nhân tốYếu tốcần đánh giá Giá trị Yếu tốcần đánh giá Giá trị
SVTH: Phan Thị Trang–K49D QTKD 57
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett 0,000
Phương sai rút trích 65,325
Giá trị Eigenvalue thấp nhất 2,826
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Hệsố KMO = 0,791 (>0,5), do đó đạt u cầu đểphân tích nhân tố.
Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0,000 ≤ 0,05, do đó các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sửdụng phân tích nhân tốlà thích hợp.
Tiêu chuẩn Eigenvalues = 2,826 > 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Tổng phương sai trích = 65,325% > 50%, cho biết 5 nhân tốnày sẽgiải thích được 65,325% biến thiên của dữ liệu.
Nhìn vào kết quảxoay ma trận (xem PhụLục), ta nhận thấy rằng sau khi phân tích
nhân tốthì các nhân tố gộp cho ta thành 5 nhóm. Hệ số Factor Loading của các biến đều lớn hơn 0,55. Như vậy, sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố, 31 biến quan sát gộp thành 5 nhân tố.
Bảng 2.14. Kết quảphân tích nhân tố “Kết quảlàm việc” Yếu tốcần đánh giá Giá trị
HệsốKMO 0,737
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett 0,000
Phương sai rút trích 80,307
Giá trị Eigenvalue thấp nhất 2,409
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
HệsốKMO = 0,737(>0,5), do đó đạt u cầu đểphân tích nhân tố.
biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sửdụng phân tích nhân tốlà thích hợp.
Tiêu chuẩn Eigenvalues = 2,409 > 1, có 1 nhân tố được tạo ra.
Tổng phương sai trích = 80,307% > 50%.