< KMO = 0,882 < 1) và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể (Kiểm định Bartlett's với Sig = 0,000 < 0,05).
Phương sai trích bằng 77,557%, thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 77,577% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá.
Các biến trong các thang đo đều có hệ số tải nhân tố biến thiên từ 0,774 đến 0,906, đều > 0,5 và có mức chênh lệch trong mức tải nhân tố lên nhân tố mà biến đó nhóm vào, so với mức tải nhân tố lên các nhân tố khác đều > 0,3.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA đo nhóm biến đo lường động lực phụng sự công phụng sự công
Tác giả tiến hành đánh giá động lực phụng sự công của công chức UBND Quận 3 dựa trên 04 biến quan sát và từ các biến quan sát đó, tác giả cũng tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Nhằm kiểm tra xem độ phù hợp của dữ liệu để tiến hành
Bảng 4.9: Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 DF2 .881 DF3 .844 DF1 .826 DF5 .774 AB1 .906 AB2 .882 AB3 .858 BC2 .881 BC1 .879 BC3 .825 CD1 .888 CD3 .830 CD2 .810
chỉ số KMO là 0,868 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Barlett cho giá trị p-value bé hơn mức ý nghĩa 0,05 nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện.
Kết quả phân tích nhân tố EFA các thang đo thuộc yếu tố sự gắn kết của cán bộ, cơng chức UBND Quận 3 có kết quả như sau:
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo thuộc yếu tố động lực phụng sự công của công chức tại UBND Quận 3
Biến Hệ số tải Kiểm định Giá trị
PSC5 0,914 KMO 0,868 PSC2 0,881 Phương sai trích (%) 74,781 PSC1 0,837 Eigenvalues 2,991 PSC3
0,825 Kiểm định Bartlett's Test 0,000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS)
Qua bảng 4.5, có thể thấy hệ số tải của tất cả các biến trong nhóm “Động lực phụng sự cơng” đều trên 0,8.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một yếu tố, yếu tố này được tạo ra từ các biến quan sát nhằm rút ra kết luận về sự gắn kết của cán bộ, công chức UBND Quận 3 . Yếu tố được rút trích có hệ số Eigenvalue là 2,991 (lớn nhiều so với mức Eigenvalue tiêu chuẩn là 1) vì thế các biến quan sát này có thể tạo nên được một yếu tố.
Yếu tố này được gọi tên là yếu tố “Động lực phụng sự công”. Kết quả kiểm định định độ tin cậy thang đo của nhóm biến quan sát này cho chỉ số Cronbach’s Alpha là 0,868 (lớn hơn 0,6) nên có đủ độ tin cậy để có thể sử dụng trong q trình phân tích.
Từ các kết quả phân tích yếu tố trên, các yếu tố lần lượt được tính tốn giá trị trung bình của điểm đánh giá các biến quan sát thể hiện thang đo, để có thể xác định được một yếu tố đại diện cho các biến quan sát sử dụng trong việc phân tích hồi quy
4.4. KIỂM ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN PEARSON
Để phân tích hồi quy cần xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy là có thể phù hợp.
Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 05 biến, gồm 04 biến độc lập và một biến phụ thuộc (động lực phụng sự cơng) với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05 trước khi tiến hành phân tích hồi quy đa biến cho các nhân tố thuộc mơ hình điều chỉnh sau khi hồn thành việc phân tích EFA và kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha. Bảng dưới đây mơ phỏng tính độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0,05 (xác suất chấp nhận giả thiết sai là 5%) thì tất cả các biến các biến tương quan với biến phụ thuộc.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc AB DF BC CD PSC AB Hệ số Pearson 1 .217** .289** .327** .523** Sig. 0,002 0,000 0,000 0,000 DF Hệ số Pearson 0,217** 1 0,.302** 0,259** 0,458** Sig. 0,002 0,000 0,000 0,000 BC Hệ số Pearson 0,289** 0,302** 1 0,309** 0,581** Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 CD Hệ số Pearson 0,327** 0,259** 0,309** 1 0,545** Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 PSC Hệ số Pearson 0,523** 0,458** 0,581** 0,545** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000
Nhìn vào bảng ở trên, ta thấy hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc nằm trong khoảng từ 0,217 đến 0,581. Bên cạnh đó, các yếu tố đều có hệ số Sig nhỏ hơn 0,05. Điều này chỉ ra rằng mơ có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa các biến độc lập vào mơ hình là đúng, vì nó có ảnh huởng nhất định đến biến phụ thuộc. Kết quả cho ta thấy rằng động lực phụng sự công của cán bộ, công chức UBND Quận 3 chủ yếu bị tác động bởi các nhân tố nêu trên, nên trong q trình phân tích sự ảnh hưởng, đề tài sẽ tập trung nghiên cứu những yếu tố này.
4.5. PHÂN TÍCH HỒI QUY
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tác giả tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy mà tác giả áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội). Tác giả muốn đo lường xem mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố tác động đến động lực phụng sự công của cán bộ, công chức UBND Quận 3 bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích. Mơ hình hồi quy với 4 biến độc lập có phương trình như sau:
PSC = β1AB + β2BC+ βCD+ β4DF (4.1)
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig.
B Sai số chuẩn Beta
Hằng số -.056 .199 -.284 .777 AB .282 .036 .205 5.758 .000 DF .218 .035 .158 4.507 .000 BC .344 .049 .343 6.945 .000 CD .290 .053 .308 5.844 .000
Từ kết quả bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ là mơ hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,597; có nghĩa