Phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của các thành phần quản trị nguồn nhân lực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức đang công tác tại các cơ quan, đơn vị thuộc ủy ban nhân dân quận 3, thành phố hồ chí minh (Trang 61 - 65)

4.2 Kiểm định độ tin cậy và phù hợp của thang đo

4.2.3 Phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo

Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >= 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50% và thứ tư là hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Thứ năm là sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

Khi phân tích EFA tác giả thực hiện với phép trích Principle Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue >1.

4.2.3.1 Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc

Thang đo các thành phần ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc của cán bộ, công chức, viên chức gồm bốn thành phần với hai mươi biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.

Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 1:

Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với Sig = 0,000 và chỉ số KMO = 0,919 > 0,5 đều đáp ứng được yêu cầu.

Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được bốn nhân tố từ 20 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 63,475% (> 50%) đạt yêu cầu.

Kết quả tại bảng Rotated Component Matrixa (Phụ lục – Kết quả xử lý số liệu – EFA lần 1) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu. Ngoại trừ biến DT6 có hệ số Factor loading (hệ số tải) là 0,493 < 0,5. Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại biến DT6 (Tôi được hỗ trợ trong kế hoạch phát triển tương lai của tơi).

Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2.

Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với Sig = 0,000 và chỉ số KMO = 0,912 > 0,5 đều đáp ứng được yêu cầu.

Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được bốn nhân tố từ mười chín biến quan sát và với tổng phương sai trích là 63,803% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.

Kết quả tại bảng Rotated Component Matrixa (Phụ lục 2 – Kết quả xử lý số liệu – EFA lần 2) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu.

Trong ma trận nhân tố sau khi xoay, sự tập trung của các biến quan sát theo từng nhân tố đã hiện rõ ràng, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 thể hiện độ kết dính cao. Như vậy, bốn thành phần của hiệu quả làm việc ban đầu vẫn được giữ nguyên để giải thích hiệu quả làm việc trong giai đoạn hiện nay. Với tổng phương sai rút trích là 63,803% cho biết bốn nhân tố này giải thích được 63,803% biến thiên của dữ liệu.

Bảng 4.5: Kết quả phân tích EFA đối với các thang đo ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc

Biến Nhân tố

1 2 3 4

Đánh giá việc thực hiện

DGTH3 0,774 DGTH2 0,759 DGTH1 0,750 DGTH5 0,687 DGTH4 0,621 Động viên, khuyến khích DV5 0,779 DV6 0,658 DV3 0,621 DV1 0,618 DV4 0,598 DV2 0,527 Tuyển dụng TD4 0,731 TD1 0,728 TD3 0,722 TD2 0,674 Đào tạo DT1 0,834 DT2 0,694 DT4 0,684 DT5 0,634

Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (Rotated Component Matrixa) lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành bốn nhân tố.

4.2.3.2. Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo hiệu quả làm việc

Thang đo hiệu quả làm việc gồm năm biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.

Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với Sig = 0,000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0,807 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.

Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được một nhân tố từ năm biến quan sát với tổng phương sai trích là 64,029% (> 50%) đạt yêu cầu.

Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA đối với thang đo hiệu quả làm việc

Thành phần Các nhân tố trích Tên nhân tố

1

HQLV1 0,823

Hiệu quả làm việc

HQLV2 0,822

HQLV5 0,796

HQLV4 0,795

HQLV3 0,764

( Nguồn:Kết quả điều tra )

Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy các thang đo hiệu quả làm việc đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm năm biến HQLV1, HQLV2, HQLV3, HQLV4 và HQLV5 thành biến hiệu quả làm việc ký hiệu là HQLV.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của các thành phần quản trị nguồn nhân lực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức đang công tác tại các cơ quan, đơn vị thuộc ủy ban nhân dân quận 3, thành phố hồ chí minh (Trang 61 - 65)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(135 trang)