CHƯƠNG 2 : PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
2.2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên tại công ty FPT
2.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát với nhau thành một tập hợp các biến (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các thông tin của tập biến ban đầu (Hair, 1988). Các biến trong cùng một nhân tốsẽ được tính giá trịtrung bìnhđại diện cho nhân tố đó để thực hiện những phân tích khác như phân tích tương quan, hồi quy, ANOVA…
Tiêu chuẩn áp dụng phân tích nhân tố:
Kiểm định “KMO and Bartlett’s Test”: nhằm kiểm định sự phù hợp của dữ liệu (mẫu và các biến quan sát đầu vào có tương quan phù hợp) cho phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO > 0.50, và Sig. < 0.05) (Trọng và Ngọc, 2008).
Hệsốtải nhân tốchính lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và đảm bảo độhội tự của biến quan sát lên nhân tố đo lường. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, hệsốEigenvalues phải lớn hơn 1 (Trọng và Ngọc, 2008).
Khác biệt hệsốtải nhân tốcủa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 đểtạo giá trịphân biệt giữa các nhân tố(Trọng và Ngọc, 2008).
-Đối với biến độc lập:
Bảng 2.8 : Kiểm định KMO và Bartlett
KMO và kiểm định Bartlett
HệsốKMO .888
Kiểm định Bartlett Approx. ChiSquare
3170.762
Df 325
Sig. .000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
HệsốKMO = 0.888 thỏa điều kiện (> 0.5) nên dữ liệu đảm bảo đủmẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05) nên các biến quan sát có tương quanvới nhau trong tổng thể.
Sau lần thứ nhất thực hiện phân tích nhân tố, trong tất cả 26 biến quan sát thì khơng có biến nào bị loại ra khỏi mơ hình và có bảng kết quảphân tích nhân tốcuối cùng như sau:
Bảng 2.9: Kết quả xoay ma trận nhân tố lần thứ 1
MA TRẬN XOAY NHÂN TỐ
YẾU TỐ
NHÂN TỐ
1 2 3 4 5 6 7
Anh/chịhài lịng với mức lương hiện tại của mình.
.875
Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh/chị.
.846
Mức lương phù hợp so với thị trường. .832
Mức lương hiện tại đảm bảo mức sống tối thiểu cho anh/chị.
.824
Công ty anh/chị đang làm việc trả lương công bằng và hợp lý.
.798
Anh chị được tham gia chương trình đào tạo hằng năm.
.830
Anh/ chịbiết những điều kiện để được thăng tiến.
.827
Anh/chịcó nhiều cơ hội làmởvị trí cao hơn trong cơng ty.
.761
Chính sách thăng tiến được thực hiện cơng bằng.
.759
Chương trìnhđào tạo phù hợp với khả năng bản thân.
.753
Cơng việc khơng địi hỏi thường xun làm ngồi giờ
.873
Cơng việc khơng bịáp lực cao. .866
Anh/chịu thích cơng việc hiện tại. .836
Cơng việc có nhiều quyền hạn và trách nhiệm phù hợp.
.785
Cấp trên có trìnhđộchun mơn tốt. .827
Cấp trên ln lắng nghe và tơn trọng ý kiến của cấp dưới.
.817
Cơng ty có các chế độbảo hiểm tốt cho anh/chị.
.855
Cơng ty có nhiều khoản phúc lợi và phụcấp cho anh/chị.
.825
Các vấn đềphúc lợi cho nhân viên luôn được ban lãnhđạo quan tâm.
.760
Đồng nghiệp sẵnsàng giúp đỡ nhau trong công việc.
.856
Đồng nghiệp phối hợp làm việc với nhau hiệu quả.
.793
Đồng nghiệp thân thiện hịađồng dễ gần.
.764
Thành tích của anh/chị được cấp trên cơng nhận, đánh giá công bằng và kịp
thời.
.822
Anh/chị được khen thưởng xứng đáng với nỗlực đóng góp cống hiến của
mình.
.749
Chính sách khen thưởng của cơng ty rõ ràng.
.745
(Nguồn Phân tích dữliệu SPSS 20)
Ta thấy tổng phương sai trích, tại các giá trịEigenvalues lớn hơn 1, kết quảphân tích rút trích được 7 nhân tố mới từ 26 biến quan sát ban đầu và tổng phương sai trích là 80.843% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên kết quả của bảng ma trận xoay nhân tố tại Bảng 2.9 , kết quả có tổng cộng 7 nhân tố được rút trích từ 26 biến quan sát, 26 biến quan sát này được nhóm lại thành 7 nhân tốbằng lệnh Transform/Compute Variable trong phần mềm SPSS như sau:
+ Nhân tố thứ nhất gơm 5 biến: “Anh/chị hài lịng với mức lương hiện tại của mình”, “Mức lương hiện tại tương xứng với năng lực làm việc của anh/chị”, “Mức lương phù hợp so với thị trường”, “Mức lương hiện tại đảm bảo mức sống tối thiểu cho anh/chị”, “Công ty anh/chị đang làm việc trả lương công bằng và hợp lý”.
Đặt tên nhân tố này là TL.
+ Nhân tố thứ 2 gôm 5 biến: “Anh chị được tham gia chương trình đào tạo hằng năm”, “Anh/ chị biết những điều kiện để được thăng tiến”, “Anh/chị có nhiều cơ hội làm ở vị trí cao hơn trong cơng ty”, “Chính sách thăng tiến được thực hiện cơng bằng”, “Chương trìnhđào tạo phù hợp với khả năng bản thân”.
Đặt tên nhân tố này là DTTT.
+ Nhân tố thứ 3 gôm 4 biến: “Công việc khơng địi hỏi thường xun làm ngồi giờ”, “Cơng việc khơng bị áp lực cao”, “Công việc cho phép anh/Chị sử dụng tốt năng lực cá nhân”, “ Anh/chịu thích cơng việc hiện tại”.
Đặt tên nhân tố này là BCCV.
+ Nhân tốthứ 4 gồm 3 biến: “Cấp trên luôn hỗ trợ cấp dưới trong công việc”, “Cấp trên có trình độ chun mơn tốt”, “Cấp trên luôn lắng nghe và tôn trọng ý kiến của cấp dưới”.
Đặt tên nhân tố này là LD.
+ Nhân tốthứ 5 gôm 3 biến: “Cơng ty có các chế độbảo hiểm tốt cho anh/chị”, “Cơng ty có nhiều khoản phúc lợi và phụ cấp cho anh/chị”, “Các vấn đề phúc lợi cho nhân viên luôn được ban lãnhđạo quan tâm”.
Đặt tên nhân tố này là PL.
+ Nhân tố thứ 6 gồm 3 biến: “Đồng nghiệp sẵn sàng giúp đỡnhau trong công việc”, “Đồng nghiệp phối hợp làm việc với nhau hiệu quả”, “Đồng nghiệp thân thiện hòa đồng dễgần”.
Đặt tên nhân tố này là DN.
+ Nhân tốthứ7 gồm 3 biến: “Thành tích của anh/chị được cấp trên cơng nhận, đánh giá cơng bằng và kịp thời”, “Anh/chị được khen thưởng xứng đáng với nỗ lực đóng góp cống hiến của mình”, “Chính sách khen thưởng của công ty rõ ràng”.
Đặt tên nhân tố này là KT.
-Đối với biến PhụThuộc:
Bảng 2.10: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .773
Bartlett's Test of Sphericity S
Approx. Chi-Square 431.961
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Phân tích dữliệu SPSS 20)
Hệsố KMO = 0.737 thỏa điều kiện (lớn hơn 0.5) nên dữ liệu phù hợp phân tích nhân tố EFA. Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. <0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 2.11: Tổng phương sai trích
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.719 90.623 90.623 2.719 90.623 90.623 2 .156 5.209 95.832 3 .125 4.168 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis. (Nguồn: Phân tích dữliệu SPSS 20)
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.719, phân tích đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 90.623 (>50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của ma trận xoay nhân tố, lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng đểnhóm 3 biến đạt yêu cầu là : “Anh/chị có ý địnhởlại lâu dài cùng cơng ty”, “Anh/chịsẽgắn bó lâu dài với cơng ty ngay cảkhi có một cơng việc mới hấp dẫn hơn”, “Anh/chịsẵn sàng cùng công ty vượt qua giai đoạn khó khăn”.
Đặt tên nhân tố này là LTT.
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố, mơ hình mới vẫn được giữ nguyên 7 nhân tố như mơ hình đềxuất ban đầu và 7 nhân tố đó bao gồm: Lương, Bản chất công việc, Đào tạo và Thăng tiến, Phúc lợi, Đồng nghiệp, Lãnhđạo, Khen thưởng.
2.2.3 Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giảthuyết2.2.3.1 Mơ hình nghiên cứu