Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correclation).
Hệ số Cronbach’s Alpha
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng Cronbach‟s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong
trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng-Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy đối với nghiên cứu khám phá này thì hệ số Cronbach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận được.
Hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correclation)
Hệ số tương quan biển tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong cùng thang đo càng cao. Theo Nunnally & Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.
Độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ phân biệt (discriminant validity) của thang đo được đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Anlysis) để loại dần các biến có hệ số truyền tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5. Theo Hair et al. (1998), factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading >0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Xác định số lƣợng nhân tố
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue, chỉ số này đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình (Garson, 2003). Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 0.5
Độ giá trị hội tụ
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 trong một nhân tố (Jun et al., 2002).
Độ giá trị phân biệt
Để đạt được độ giá trị phân biệt, sự khác biệt giữa các factor loading phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun et al., 2003).
Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng thang đo
Mục đích kiểm định các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mô hình nên phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép quay Varimax sẽ được sử dụng cho phân tích EFA trong nghiên cứu vì phương pháp này sẽ giúp kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố của mô hình nếu có.
Phân tích mối quan hệ
Để kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lòng trung thành của người lao động, phương pháp tương quan “Pearson correlation coefficient” được sử dụng. Hệ số tương quan được ký hiệu bởi chữ r và có giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1. Nếu r > 0 thể hiện mối tương quan đồng biến, r < 0 thể hiện tương quan nghịch biến, r = 0 chỉ ra rằng các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc.
| r | → 1: quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng bền chặt | r | → 0: quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng yếu
Sau khi thang đo của các yếu tố được kiểm định, bước tiếp theo sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính và kiểm định với mức ý nghĩa 5% theo mô hình :
Y = B0 + B1*X1 + B2*X2 + B3*X3 +…+ Bn*Xn Trong đó :
Y: Lòng trung thành của người lao động tại công ty TNHH Hệ thống thông tin.
Xi : các yếu tố cam kết tác động lên lòng trung thành B0 : hằng số
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU