Tiêu chí để đánh giá độ tin cậy thang đo:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3. Chọn thang đo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. 4.3.1.1 Bản chất công việc
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “bản chất công việc”:
Bảng 4.3 Độ tin cậy thang đo “bản chất công việc”
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến CV1 14,23 15,755 ,721 ,873 CV2 14,22 15,872 ,716 ,874 CV3 14,12 15,5 ,750 ,866 CV4 13,94 15,946 ,703 ,877 CV5 14,16 15,168 ,794 ,856 Cronbach’s Alpha = ,893
Cronbach’s Alpha là 0.893, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra kết quả trên 0.3. Do đó biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được dùng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.3.1.2 Tiền lương - thu nhập
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “tiền lương - thu nhập”:
Bảng 4.4 Độ tin cậy thang đo “tiền lương - thu nhập” Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
TN1 10,52 10,04 ,707 ,848
TN2 10,14 9,902 ,795 ,813
TN3 10,15 10,538 ,775 ,825
TN4 10,61 10,157 ,659 ,869
Cronbach’s Alpha = ,874
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.874, các hệ số tương quan biến tổng cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.3 Cơ hội đào tạo - thăng tiến
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “cơ hội đào tạo - thăng tiến”:
Bảng 4.5 Độ tin cậy thang đo “cơ hội đào tạo - thăng tiến”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
DT1 9,35 4,11 0,743 0,754
DT2 9,29 3,868 0,701 0,766
DT3 9,25 3,996 0,62 0,805
Cronbach’s Alpha = ,831
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.831, các hệ số tương quan biến tổng cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.4 Cấp trên
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “cấp trên”:
Bảng 4.6 Độ tin cậy thang đo “cấp trên”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến
Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến CT1 16,47 10,159 0,726 0,674 CT2 16,66 10,648 0,667 0,692 CT3 16,76 11,836 0,089 0,897 CT4 16,58 10,869 0,65 0,698 CT5 16,21 10,891 0,581 0,71 CT6 16,46 10,02 0,749 0,668 Cronbach’s Alpha = ,762
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha 0.762, các hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát CT3 bé hơn 0.3. Do đó ta thực hiện loại biến này ra và thực hiện phân tích nhân tố lại.
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
CT1 13,4 7,407 ,813 ,859 CT2 13,59 8,014 ,705 ,883 CT4 13,51 8,095 ,719 ,880 CT5 13,14 8,03 ,664 ,892 CT6 13,39 7,304 ,832 ,854 Cronbach’s Alpha = ,897
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.897, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.5 Môi trường và điều kiện làm việc
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “môi trường và điều kiện làm việc”:
Bảng 4.8 Độ tin cậy thang đo “môi trường và điều kiện làm việc”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến MT1 13,58 13,538 0,624 0,648 MT2 13,95 18,025 0,08 0,848 MT3 13,26 13,402 0,688 0,627 MT4 13,64 13,745 0,53 0,683 MT5 13,19 12,88 0,722 0,61 Cronbach’s Alpha = ,740
Cronbach’s Alpha là 0.740, các hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát MT2 trong thang đo bé hơn 0.3. Do đó ta thực hiện loại biến này ra và thực hiện phân tích nhân tố lại.
Bảng 4.9 Độ tin cậy thang đo “môi trường và điều kiện làm việc” lần 2 Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
MT1 10,63 10,859 ,660 ,817
MT3 10,3 10,668 ,741 ,785
MT4 10,68 10,696 ,609 ,842
MT5 10,23 10,39 ,743 ,782
Cronbach’s Alpha = ,848
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.848, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.6 Phúc lợi
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “phúc lợi”:
Bảng 4.10 Độ tin cậy thang đo “phúc lợi”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến PL1 14,9 8,623 0,673 0,86 PL2 14,84 8,175 0,692 0,855 PL3 14,9 8,316 0,69 0,855 PL4 14,5 8,196 0,701 0,853 PL5 14,9 8,623 0,787 0,832 Cronbach’s Alpha = ,877
Cronbach’s Alpha là 0.877, các hệ số tương quan biến tổng đều cho ra trị số trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.7 Thương hiệu của tổ chức
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “thương hiệu của tổ chức”:
Bảng 4.11 Độ tin cậy thang đo “thương hiệu của tổ chức” Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
TH1 7,72 6,204 0,509 0,777
TH2 7,74 4,54 0,672 0,701
TH3 7,69 5,224 0,725 0,672
TH4 7,64 6,093 0,51 0,777
Cronbach’s Alpha = ,788
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.788, các hệ số tương quan biến tổng đều có giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.1.8 Được tôn trọng - thể hiện bản thân
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “được tôn trọng - thể hiện bản thân”:
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
TT1 8,6 10,497 0,73 0,808
TT2 8,53 10,59 0,712 0,816
TT3 8,64 11,029 0,651 0,84
TT4 8,64 10,131 0,719 0,813
Cronbach’s Alpha = ,858
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.858, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.3.1.9 Lòng trung thành đối với tổ chức
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “lòng trung thành đối với tổ chức”:
Bảng 4.13 Độ tin cậy thang đo “lòng trung thành đối với tổ chức”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến TRUNGTHANH1 16,04 11,806 0,69 0,868 TRUNGTHANH2 16,33 11,627 0,713 0,865 TRUNGTHANH3 16,27 12,528 0,662 0,873 TRUNGTHANH4 16,21 11,919 0,707 0,865 TRUNGTHANH5 16,22 11,924 0,721 0,863 TRUNGTHANH6 16,28 11,947 0,71 0,865 Cronbach’s Alpha = ,886
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s Alpha là 0.886, các hệ số tương quan biến tổng cho ra giá trị trên 0.3. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và tiếp tục được xử lí trong phân tích nhân tố kế tiếp.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá – EFA
Có 41 biến quan sát đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố bằng phương pháp trích nhân tố là Principal Components với phép quay Varimax.
4.3.2.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập
Từ kết quả phân tích độ tin cậy trình bày ở trên, 35 biến quan sát của các biến độc lập ảnh hưởng đến lòng trung thành đối với tổ chức (theo mô hình lý thuyết) sẽ tiếp tục được phân tích nhân tố.
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s:
Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Barlett’s Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO ,842
Kiểm định Barlett’s 4387,590
df 595
Sig. ,000
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Giá trị KMO là 0.842 > 0.5, điều này cho thấy dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hợp lí.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 4387.590 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax:
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 8,587 24,535 24,535 8,587 24.535 24.535 2 3,499 9,996 34,531 3,499 9.996 34.531 3 2,991 8,545 43,076 2,991 8.545 43.076 4 2,624 7,497 50,573 2,624 7.497 50.573 5 2,115 6,042 56,615 2,115 6.042 56.615 6 1,863 5,322 61,937 1,863 5.322 61.937 7 1,576 4,504 66,441 1,576 4.504 66.441 8 1,306 3,733 70,174 1,306 3.733 70.174 9 0,86 2,457 72,631
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
35 biến quan sát chia thành 8 nhóm.
Giá trị tổng phương sai trích = 70.174% > 50%: đạt yêu cầu; điều này chứng tỏ 8 nhân tố này giải thích 70.174% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues đều >1, nhân tố thứ 8 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.306> 1.
Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Principal Varimax:
Bảng 4.16 Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Principal Varimax Ma trận xoay nhân tố Component 1 2 3 4 5 6 7 8 CT1 0,873 CT6 0,856 CT2 0,775 CT4 0,741 CT5 0,676
Ma trận xoay nhân tố Component 1 2 3 4 5 6 7 8 CV1 0,821 CV3 0,809 CV5 0,782 CV2 0,778 CV4 0,725 PL5 0,851 PL2 0,795 PL3 0,787 PL4 0,77 PL1 0,726 TN2 0,881 TN3 0,846 TN1 0,811 TN4 0,757 MT5 0,868 MT3 0,864 MT1 0,809 MT4 0,77 DT2 0,848 DT1 0,838 DT3 0,765 DT4 0,703 TT2 0,771 TT1 0,737 TT4 0,704 TT3 0,697 TH3 0,853
Ma trận xoay nhân tố Component 1 2 3 4 5 6 7 8 TH2 0,8 TH4 0,692 TH1 0,682
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
4.3.2.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Sáu biến quan sát của “Lòng trung thành đối với tổ chức” được xử lí bằng phương pháp Principal components với phép quay Variamax. Các biến có hệ số tải nhân tố < 0.5 không đảm bảo được độ hội tụ với các biến còn lại sẽ được loại đi.
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s:
Bảng 4.17 Kiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụ thuộc Kiểm định KMO và Barlett’s
Chỉ số KMO ,892
Kiểm định Barlett’s 631,505
df 15
Sig. ,000
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO = 0.892> 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 631.505 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 4.18 Bảng eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3,830 63,831 63,831 3,830 63,831 63,831 Extraction Method: Principal Component
Analysis.
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
6 biến quan sát ban đầu tập trung thành 1 nhóm.
Giá trị tổng phương sai trích = 63.831% > 50%: đạt yêu cầu; điều này có ý nghĩa là 1 nhân tố này có thể giải thích 63.831% biến thiên của dữ liệu. Hệ số Eigenvalues cho ra giá trị > 1.
Ma trận nhân tố: Bảng 4.19 Ma trận nhân tố Component Matrixa Nhân tố 1 TRUNGTHANH5 0,815 TRUNGTHANH2 0,809 TRUNGTHANH6 0,807 TRUNGTHANH4 0,803 TRUNGTHANH1 0,79 TRUNGTHANH3 0,768
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Nhân tố trích tương ứng với khái niệm “lòng trung thành đối với tổ chức” trong mô hình.
4.3.2.3 Khẳng định mô hình nghiên cứu
Sau khi xử lí số liệu cho thấy biến quan sát được phân thành 8 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Các biến độc lập trong mô hình được giữ nguyên, không bị xáo trộn, tách gộp. Vì vậy kết quả phân tích nhân tố thích hợp với mô hình nghiên cứu mà tác giả đã dự kiến lúc đầu.
4.3.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố để xác định các nhân tố thu được từ các biến quan sát, có 9 nhân tố tập trung để kiểm định mô hình.
4.3.3.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson Ma trận tương quan giữa các biến: Ma trận tương quan giữa các biến:
Bảng 4.20 Ma trận tương quan giữa các biến Correlations CV TN DT CT MT PL TH TT TRUNG THANH CV Pearson Correlation 1 .258** .186** .404** 0.066 .334** .282** .533** .554** Sig. (2-tailed) 0 0.006 0 0.331 0 0 0 0 TN Pearson Correlation .258** 1 .309** .303** 0.023 0.028 0.019 .256** .463** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0.735 0.679 0.783 0 0 DT Pearson Correlation .186** .309** 1 .256** -0.089 0.024 .251** .259** .423** Sig. (2-tailed) 0.006 0 0 0.191 0.72 0 0 0 CT Pearson Correlation .404** .303** .256** 1 -0.012 .368** .156* .489** .544** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0.861 0 0.021 0 0 MT Pearson Correlation 0.066 0.023 -0.089 -0.012 1 -0.006 -0.057 -0.004 0.048 Sig. (2-tailed) 0.331 0.735 0.191 0.861 0.931 0.398 0.951 0.481
Correlations CV TN DT CT MT PL TH TT TRUNG THANH PL Pearson Correlation .334** 0.028 0.024 .368** -0.006 1 .174** .430** .432** Sig. (2-tailed) 0 0.679 0.72 0 0.931 0.01 0 0 TH Pearson Correlation .282** 0.019 .251** .156* -0.057 .174** 1 .354** .433** Sig. (2-tailed) 0 0.783 0 0.021 0.398 0.01 0 0 TT Pearson Correlation .533** .256** .259** .489** -0.004 .430** .354** 1 .723** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0.951 0 0 0 TRUNG THANH Pearson Correlation .554** .463** .423** .544** 0.048 .432** .433** .723** 1 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0.481 0 0 0
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Các biến độc lập CV, TN, DT, CT, PL, TH, TT có tương quan với TRUNGTHANH và vì vậy sẽ tiếp tục đưa vào mô hình để giải thích cho lòng trung thành đối với tổ chức (TRUNGTHANH). Biến MT tuy không có tương quan nhưng vẫn đưa vào hồi quy để xem thử có tác động hay không.
4.3.3.2 Kiểm định giả thuyết
Ta tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Ta tiến hành với 8 biến độc lập CV, TN, DT, CT, MT, PL, TH, TT và một biến phụ thuộc TRUNGTHANH.
Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy:
Bảng 4.21 Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Hệ số Biến
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
t Sig. VIF
B Std. Error β
(Constant) -,278 ,218 -1,271 0,205
CV ,075 ,032 ,107 2,381 0,018 1,531
DT ,162 ,042 ,155 3,818 0,000 1,239 CT ,120 ,044 ,121 2,716 0,007 1,505 MT ,041 ,024 ,063 1,725 0,086 1,021 PL ,143 ,041 ,147 3,5 0,001 1,341 TH ,168 ,036 ,186 4,617 0,000 1,228 TT ,242 ,032 ,374 7,579 0,000 1,846
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Bảng R bình phương:
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,850a ,722 ,712 ,36720
a. Predictors: (Constant), TT, MT, TN, TH, DT, PL, CT, CV
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Bảng độ phù hợp của mô hình:
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 73,645 8 9,206 68,274 ,000a
Residual 28,315 210 0,135
Total 101,96 218
a. Predictors: (Constant), TT, MT, TN, TH, DT, PL, CT, CV
b. Dependent Variable: TRUNGTHANH
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Từ phân tích trên, có 7 yếu tố có ý nghĩa về mặt thống kê. Đó là yếu tố CV, TN, DT, CT, PL, TH, TT. Yếu tố MT không có ý nghĩa về mặt thống kê (P_value > 5%). Do đó, ta sẽ loại các yếu tố này ra khỏi mô hình hồi quy.
Từ mô hình phân tích hồi quy, ta thực hiện chập nhận hay bác bỏ các giả thuyết