Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 BC_1 0.598 BC_2 0.713 BC_3 0.674 BC_4 0.513 BC_5 0.725 BC_6 0.625 TN_1 0.788 TN_2 0.736 TN_4 0.753 DT_1 0.731 DT_2 0.796 DT_3 0.528 CT_1 0.701 CT_2 0.705 CT_3 0.760 CT_4 0.716 CT_5 0.769 CT_6 0.702 DN_1 0.842 DN_2 0.878 DN_3 0.764 DK_2 0.694 DK_4 0.662 DK_5 0.724 PL_1 0.686 PL_2 0.712 PL_3 0.824 download by : skknchat@gmail.com
PL_4 0.722
TM_1 0.550
TM_2 0.527
TM_3 0.535
Eigenvalue 10.997 2.568 1.822 1.628 1.370 1.256 1.199 1.026 Bảng trên cho thấy hệ số KMO = 0.904 với giá trị tổng phƣơng sai trích đƣợc là 67.549%, cho thấy các thang đo giải thích đƣợc 66.483% biến thiên của dữ liệu. Bảy nhân tố đƣợc trích tại giá trị Eigenvalue = 1.026 cho thấy các thang đo đạt yêu cầu về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Kiểm tra lại hệ số Cronbach Alpha của các thang đo có biến bị loại, ta thấy Cronbach alpha của thang đo thu nhập là 0.817 và thang đo cơ hội đào tạo – thăng tiến là 0.755 (xem phụ lục).
Kết quả sau khi phân tích nhân tố với 33 biến quan sát của tám thang đo đƣợc lấy ở phần phân tích Cronbach Alpha, ta rút gọn số lƣợng biến quan sát còn 31 biến. Số lƣợng các nhân tố vẫn đƣợc giữ nguyên nhƣ mơ hình nghiên cứu ban đầu gồm bảy nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lịng cơng việc. Thang đo của các nhân tố cụ thể nhƣ sau: nhân tố “bản chất công việc” đƣợc đo lƣờng bằng sáu biến quan sát; nhân tố “thu nhập” đƣợc đo lƣờng bằng ba biến quan sát; nhân tố “đào tạo – thăng tiến” đƣợc đo lƣờng bằng ba biến quan sát; nhân tố “cấp trên” đƣợc đo lƣờng bằng sáu biến quan sát; nhân tố “đồng nghiệp” đƣợc đo lƣờng bằng ba biến quan sát; nhân tố “điều kiện làm việc” đƣợc đo lƣờng bằng ba biến quan sát, nhân tố “phúc lợi” đƣợc đo lƣờng bằng bốn biến quan sát và nhân tố phụ thuộc “sự hài lòng chung” đƣợc đo lƣờng bằng ba biến quan sát.
Nhƣ vậy để đánh giá thang đo chúng ta cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả của EFA (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Thứ nhất, số lƣợng nhận tố rút trích đƣợc, thứ hai là trọng số nhân tố và thứ ba là tổng phƣơng sai trích.
Theo mơ hình lý thuyết đề xuất có 07 thành phần độc lập và 01 thành phần phụ thuộc với 33 biến quan sát đã đƣợc đƣa vào phân tích EFA, kết quả phân tích đã rút trích đƣợc 07 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc. Điều này cho thấy thang đo đã rút trích đƣợc đúng với số lƣợng thành phần trong mơ hình lý thuyết đề xuất và đúng
với kỳ vọng mà mơ hình lý thuyết đã đặt ra. Nhƣ vậy, thang đo đạt đƣợc giá trị phân biệt trên tất cả các yếu tố độc lập của mơ hình.
Xem xét trọng số của các biến quan sát tải lên khái niệm tƣơng ứng của lần phân tích EFA cuối cùng đều lớn hơn 0.5 và có chênh lệch hệ số tải nhân tố của các biến với các nhóm nhân tố đều nhỏ hơn 0.3 điều này cho thấy thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ.
Tóm lại, kết quả phân tích EEA ở trên cho thấy thang đo các thành phần độc lập đã đạt đƣợc độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt. Kết quả này đƣợc sử dụng cho bƣớc phân tích hồi quy nhằm kiểm định các giả thuyết ở phần tiếp theo. Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết đƣợc cƣờng độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mơ hình thứ nhất là mơ hình hồi quy bội, trong đó biến phụ thuộc là sự hài lịng cơng việc, biến độc lập gồm bảy biến: bản chất công việc, thu nhập, cơ hội đào tạo – thăng tiến, cấp trên, đồng nghiệp, điều kiện làm việc và phúc lợi. Mơ hình thứ hai là mơ hình hồi quy đơn với biến phụ thuộc là kết quả cơng việc, cịn biến độc lập là sự hài lịng cơng việc. Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng ở đây là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thơng thƣờng OLS. Giá trị của các biến độc lập và phụ thuộc trong hai mơ hình trên sẽ đƣợc tính bằng giá trị trung bình của các biến thành phần của từng nhân tố đã đƣợc xác định sau phần phân tích nhân tố.
4.4. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết 4.4.1. Phân tích tƣơng quan 4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Phân tích hồi quy tuyến tính để xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc là sự hài lịng cơng việc và các biến độc lập trong mơ hình nhƣ: bản chất cơng việc, thu nhập, cơ hội đào tạo – thăng tiến, cấp trên, đồng nghiệp, điều kiện làm việc và phúc lợi cơng việc.
Kết quả phân tích tƣơng quan bằng hệ số Pearson’s ở phụ lục 6 cho thấy các hệ số tƣơng quan đều có ý nghĩa thống kê với sig. =0. Biến phụ thuộc là sự hài lịng cơng việc có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với cả bảy biến độc lập, trong đó biến sự hài lịng cơng việc có tƣơng quan mạnh nhất với biến cấp trên (r = 0.689) và tƣơng quan yếu nhất với biến đồng nghiệp (r = 0.414). Ngoài ra giữa các biến độc lập cịn có sự tƣơng quan với nhau, trong đó biến điều kiện làm việc và biến phúc lợi có sự tƣơng quan lớn nhất (r = 0.561). Ta sẽ kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ở phần sau.
4.4.2. Kiểm định các giả thuyết
Dựa vào kết quả phân tích hệ số tƣơng quan Pearson ở trên, ta sẽ đƣa tất cả các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bằng phƣơng pháp đƣa vào cùng một lúc (phƣơng pháp Enter). Kết quả phân tích hồi quy đƣợc thể hiện ở bảng sau: