CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣơc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 – 1.0 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài việc sử dụng trị số KMO, có thể sử dụng kiểm định Barlett. Kiểm định Barlett xem xét giả thiết H0: Độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa trong thống kê (Sig ến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Ngoài ra
phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng Eigenvalue đai diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Factor loading (FL) – Hệ số tải nhân tố: là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA phụ thuộc và kích thƣớc mẫu quan sát và mục đích nghiên cứu. Nếu FL > 0.3 là đạt mức tối thiểu với kích thƣớc mẫu khoảng 350, FL > 0.4 là quan trọng và FL > 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Khi kích thƣớc mẫu khoảng 100 thì nên chọn FL > 0.55, còn nếu kích thƣớc mẫu 50 thì nên chọn FL > 0.75.
Component Matrix (Rotated Component Matrix) – Ma trận nhân tố (Ma trận nhân tố xoay): Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
3.3.1. P ân tí EFA đối với các nhân tố ản ƣởn đến động lực làm việ đối với nhân viên
Sau khi loại biến rác từ đánh giá độ tin cậy cronbach’s alpha số biến còn lại đƣa vào phân tích EFA là 24 biến. Kết quả phân tích nhƣ sau:
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.861>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa. Từ 28 biến quan sát trích đƣợc 7 nhân tố với phƣơng sai trích 72.769%>50%, trị số Eigenvalue =1.008>1. Các hệ số Factor loading đều lớn hơn 0.5.
Bảng 3.15. Kết quả phân tích EFA các biến số ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên văn phòng tại Ngân hàng TMCP Việt Á
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 DN4 .876 DN2 .855 DN1 .855 DN3 .831 DN5 .737 .370 CT1 .770 CT2 .761 CT4 .745 CT3 .720 .301 DK3 .828 DK4 .785 DK2 .744 DK1 .312 .621 PL2 .867 PL1 .855 PL3 .818 DT3 .803 DT1 .364 .790 DT2 .434 .781 TL2 .792 TL1 .783 TL3 .770 CV1 .875 CV2 .719
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Nhóm (1) gồm 5 biến quan sát DN1, DN2, DN3, DN4, DN5 đƣợc đặt tên là “Đồng nghiệp”.
Nhóm (2) gồm 4 biến quan sát CT1, CT2, CT3, CT4 đƣợc đặt tên là “Cấp trên”.
Nhóm (3) gồm 5 biến quan sát ĐK1, ĐK2, ĐK3, ĐK4 đƣợc đặt tên là “Điều kiện làm việc”.
Nhóm (4) gồm 4 biến quan sát PL1, PL2, PL3 đƣợc đặt tên là “Phúc lợi”.
Nhóm (5) gồm 4 biến quan sát DT1, DT2, DT3 đƣợc đặt tên là “Đào tạo”.
Nhóm (6) gồm 4 biến quan sát TL1, TL2, TL3 đƣợc đặt tên là “Tiền lƣơng”.
Nhóm (7) gồm 4 biến quan sát CV1, CV2 đƣợc đặt tên là “Bản chất công việc”.
3.3.2 Phân tích EFA đối với các biến số động lực làm việc
Bảng 3.16. Hệ số KMO của thành phần động lực làm việc
KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .693 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 202.763
df 3
Sig. .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.070 68.987 68.987 2.070 68.987 68.987
2 .526 17.526 86.513
3 .405 13.487 100.00
Hệ số KMO của thành phần động lực =0.693>0.5 nên kết quả phân tích này có ý nghĩa.
Từ 3 biến quan sát trích đƣợc 1 nhân tố duy nhất với phƣơng sai trích 68.987%. Trị số Eigenvalue = 2.070>1.Các hệ số loading đều lớn hơn 0.5.