CHƯƠNG II : PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.4. Phân tích khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến động lực lao động của
nhân viên tại Công ty Cổ phần Thương mại và Du lịch Bắc Ninh
3.4.1. Kiểm định EFA các biến độc lập
Theo mô hình nghiên cứu có 05 nhóm nhân tố với 21 thành phần nghiên cứu ảnh hưởng đến động lực lao động của nhân viên. Sau khi khảo sát, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để phân tích 21 thành phần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaisser-Meyer-Olkin) và Bartlett’s để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát được.
Bảng 3.24 Bảng KMO and Bartlett’s Test các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .821 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 5108.523 Df 210 Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.821 > 0.5 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ kết quả phân tích nhân tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê và giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể” bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố khám phá EFA là
thích hợp.
Các con số trong bảng Rotated Componet Matrix thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn nhất của mỗi thành phần nghiên cứu. Để phân tích EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các thành phần nghiên cứu có hệ số tải > 0.5 đảm bảo được độ tin cậy, như vậy các kết quả trong bảng dưới đây đã đáp ứng được yêu cầu.
Bảng 3.25. Kết quả EFA cho thang đo nhân tố thành phần
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 LĐ1 .901 LĐ6 .900 LĐ3 .844 LĐ4 .718 LĐ5 .710 ĐN5 .936 ĐN2 .930 ĐN4 .875 ĐN1 .860 VH4 .846 VH5 .828 VH3 .811 VH2 .726 VH1 .713 LP5 .917 LP2 .910 LP4 .908 TC3 .911 TC4 .901 TC5 .731 TC2 .723
Phương sai bằng 80.955 (Phụ lục 02) thể hiện rằng sự biến thiên của các nhân tố được phân tích có thể giải thích được 80.955% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá cao.
Hệ số Eigenvalues của nhân tố thứ 5 bằng 1.429 > 1 thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 5, hay kết quả phân tích cho thấy có 5 nhân tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát thể hiện các nhân tố đều lớn hơn 0.5 cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các nhân tố mà các biến này biểu diễn.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát được giữ lại là 21 biến quan sát. Sau khi xoay nhân tố lần 1, tất cả các biến quan sát đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiến hành phân tích.
3.4.2. Kiểm định EFA biến phụ thuộc
Tập hợp biến ĐL3, ĐL4, ĐL5 đo lường động lực lao động của nhân viên. Sau khi khảo sát, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để phân tích 3 biến quan sát. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO và Bartlett’s để đo lường sự tương thích của các mẫu khảo sát được.
Bảng 3.26. Bảng KMO and Bartlett’s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .711 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 194.096
Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Đặt giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể”
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.711 > 0.5 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ kết quả phân tích
nhân tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê và giả thiết H0: “Các biến không tương quan trong tổng thể” bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là 3 tiêu chí đo lường chung có tương quan với nhau ng tổng thể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bảng 3.27 Kết quả EFA cho thang đo nhân tố động lực lao động
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.157 71.915 71.915 2.157 71.915 71.915 2 .451 15.021 86.935 3 .392 13.065 100.000 Component Matrixa Component 1 ĐL3 .862 ĐL5 .842 ĐL4 .840
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Phương sai bằng 71.915 thể hiện rằng sự biến thiên của các nhân tố được phân tích có thể giải thích được 71.915% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá cao.
Hệ số Eigenvalues của nhân tố thứ 1 bằng 2.157 > 1 thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 1, hay kết quả phân tích cho thấy có 01 nhân tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát thể hiện các nhân tố đều lớn hơn 0.5 cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được sự ảnh hưởng với các nhân tố mà các biến này biểu diễn.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc cũng thể hiện sự tin cậy cao, chỉ có một nhân tố được đưa ra từ các biến quan sát của thang đo động lực lao động thể hiện biến phụ thuộc của mô hình.
Từ các kết quả phân tích nhân tố trên, các nhân tố lân lượt được tính toán giá trị trung bình của điểm đánh giá các biến quan sát thể hiện thang đo, để có thể xác định được một nhân tố đại diện cho các biến quan sát sử dụng trong việc phân tích hồi quy và tương quan.