CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Phân tích độ tin cậy của thang đơ thơng qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
4.2.5. Đánh giá độ tin cậy của thang đo hiệu quả công việc
Bảng 4.6: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo hiệu quả công việc Biến Biến quan sát Trung bình thang đo Phương sai thang đo Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha JOPE1 17.44 2.825 0.849 0.779 JOPE2 17.66 2.910 0.630 0.836 JOPE3 17.50 2.950 0.658 0.827 JOPE4 17.75 3.170 0.547 0.855 JOPE5 17.57 3.078 0.683 0.821 Conbach’s Alpha = 0.854
Theo kết quả phân tích độ tin cậy thang đo hiệu quả công việc, hệ số Cronbach’s Alpha = 0.854 lớn hơn 0.6 nên thang đo nhân tố đạt tiêu chuẩn, hệ số tương quan biến tổng của các biến thuộc nhân tố hiệu quả công việc đều lớn hơn 0.3 nên đều đảm bảo về độ tin cậy để đưa vào phân tích.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau khi đánh giá độ tin cậy các thang đo tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp Principal Components với phép xoay Varimax.Việc phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá lại thang đo theo hai loại giá trị là giá trị phân biệt và giá trị hội tụ thông qua hệ số KMO (Kaiser-
Meyer-Olkin), với giá trị KMO phải đạt trong khoảng giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1 mới đạt yêu cầu để phân tích nhân tố khám phá.
Kiểm định KMO và Bartlett dùng để mức độ tương quan biến của các nhân tố. Mỗi biến quan sát phản ánh một gốc độ khác nhau trong cùng một nhân tố. Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA. Vì vậy, sau khi kiểm định những biến quan sát nào không mang ý nghĩa thống kế thì loại ra khỏi nhân tố khi phân tích. Ngược lại, khi sig. của Bartlett’s test của các biến quan sát < 0.05 thì chứng tỏ các biến đó có tương quan với nhau trong cùng nhân tố.
Trị số Eigenvalue được dùng để xác định lượng nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá EFA, khi trị số Eigenvalue lớn hơn 1 tức có ý nghĩa trong mơ hình phân tích và được giữ lại.
Tổng phương sai trích được dùng để đánh giá nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát. Điều kiện của tổng phương sai trích là lớn hơn 50%.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) dùng để xem xét tương quan giữa các biến quan sát với nhân tố, khi phân tích cho hệ số tải nhân tố càng lớn đều đó có nghĩa là tương quan giữa biến quan sát và nhân tố càng chặt chẽ và ngược lại.