Các nhân tố 1 2 3 SAT1 .806 SAT2 .802 SAT4 .734 SAT5 .977 SAT6 .935 TNXH1 .764 TNXH2 .943 TNXH3 .843 TNXH4 .756 TNXH5 .910 TNXH6 .896 NTTC1 .683 NTTC2 .953 NTTC3 .796 NTTC4 .779
Ở lần phân tích EFA này, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường đạt yêu cầu (>0.5), cho thấy các biến quan sát của thang đo các khái niệm tương ứng đạt được giá trị hội tụ và phân biệt lên nhân tố mà nó đo lường 3nhân tố rút trích được tương ứng:
• Nhân tố 1 bao gồm các biến quan sát: TNXH1, TNXH2, TNXH3, TNXH4, TNXH5, TNXH6, nhân tố này tương ứng với khái niệm trách nhiệm xã hội.
• Nhân tố 2 bao gồm các biến quan sát: SAT1, SAT2, SAT4, SAT5, SAT6, nhân tố này tương ứng với khái niệm sự an tâm trong cơng việc.
• Nhân tố 3 bao gồm các biến quan sát hội tụ: NTTC1, NTTC2, NTTC3, NTTC4, nhân tố này tương ứng với khái niệm niềm tin tổ chức.
Như vậy sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, số lượng nhân tố rút trích được là 3 nhân tố, tương ứng với 3 khái niệm nghiên cứu của luận văn, có 16 biến quan sát được đưa vào phân tích EFA, kết quả có 1 biến quan sát có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường khơng đạt u cầu tiến hành loại bỏ, còn lại 15 biến quan sát đạt yêu cầu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích CFA tiếp tục nhằm kiểm định lại các giá trị của thang đo. (Chi tiết xem
phụ lục 04 Phân tích EFA).
4.4. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) khi phân tích CFA để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation); Chỉ số GFI Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value < 0.05, các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0.9, hay >0.8 CMIN/df ≤ 3, RMSEA ≤ 0.08 thì mơ hình được xem là
phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường, nếu các chỉ số đạt giá trị thấp hơn lân cận thì mơ hình vẫn có thể tương thích với dữ liệu thị trường.
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê nhằm phục vụ cho mô hình cấu trúc tuyến tính, CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê.
Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn hướng, tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo cho các khái niệm nghiên cứu có liên quan được đề cập trong luận văn (sự an tâm trong công việc, niềm tin tổ chức, trách nhiệm xã hội).
4.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình CFA