Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc

Một phần của tài liệu 14.DAO PHUONG THAO (Trang 76 - 78)

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 Extraction Sums of Squared

Initial Eigenvalues Loadings

% of Cumulative % of Cumulative

Component Total Variance % Total Variance %

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.

Một phần của tài liệu 14.DAO PHUONG THAO (Trang 76 - 78)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(149 trang)
w