Chƣơng 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2.3.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
4.2. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SƠ CẤP
4.2.3.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Với 3 biến quan sát nhằm đánh giá lòng trung thành của nhân viên là LTT1, LTT2 và LTT3, kết quả phân tích nhân tố đƣợc thể hiện trong các kết quả của các bảng KMO và Bartlett's Test (Phụ lục 4.2). Xem xét mối tƣơng quan giữa các biến trên tổng thể đƣợc kiểm tra bằng kiểm định Barlett và Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Các kết quả kiểm định cho thấy dữ liệu của mơ hình thích hợp với các phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc sử dụng (giá trị KMO = 0.655 lớn hơn 0.5 và giá trị kiểm định Barlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05). Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả xoay nhân tố (Phụ lục 4.2) cho thấy có 1 nhân tố hình thành với điểm dừng trích ở nhân tố thứ 1 có Eigenvalue = 1.756> 1 do đó việc trích nhân tố là có giá trị. Bên cạnh đó phƣơng sai trích đƣợc từ 3 biến quan sát này là 58.528%,
kết quả này là đạt yêu cầu và nó cho thấy 1 nhân tố đƣợc hình thành giải thích đƣợc 58.528% sự biến thiên của tập dữ liệu. Thông thƣờng tỷ lệ phần trăm phƣơng sai trích đƣợc khoảng trên 50% là đạt u cầu, do đó phân tích nhân tố trong trƣờng hợp này là phù hợp và có giá trị để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo.
BẢNG 4.10. Bảng hệ số nhân tố Component Matrixa Component Matrixa
Component 1
LTT3.Anh/chị sẵn sàng giới thiệu ngƣời quen vào làm việc khi công ty cần tuyển thêm nhân sự.
.767
LTT1.Anh/chị rất vui khi làm việc lâu dài với
công ty. .764
LTT2.Anh/chị sẽ ở lại công ty cho dù nơi khác
có đề nghị mức thu nhập hấp dẫn hơn. .764
Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Cũng từ bảng kết quả trên ta nhận thấy với 1 nhân tố đƣợc hình thành và tất cả các biến quan sát đều cho thấy hệ số tải cao (lớn hơn 0.5).
Nhƣ vậy, phân tích nhân tố cho 3 biến quan sát đánh giá lòng trung thành là đạt yêu cầu và nhân tố này đƣợc dùng cho các nghiên cứu tiếp theo.