Nguồn: Của tác giả sau phân tích số liệu
Sự hài lịng trong cơng việc (Hệ số Chronbach Alpha = 0.909)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ JS1 13.1736 15.473 .854 .871 JS2 13.1597 15.478 .852 .871 JS3 13.6389 19.211 .458 .948 JS4 13.1528 15.767 .866 .869 JS5 13.2083 15.886 .848 .873
Cam kết tình cảm (Hệ số Chronbach Alpha = 0.886)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ AC1 16.0278 24.153 .701 .867 AC2 15.9653 22.985 .739 .860 AC3 15.9375 23.332 .694 .867 AC4 16.1111 23.204 .639 .878 AC5 15.8889 23.330 .729 .862 AC6 16.0069 23.420 .707 .865
Cam kết liên tục (Hệ số Chronbach Alpha = 0.935)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ CC1 15.69 20.717 .722 .933 CC2 15.89 19.610 .828 .920 CC3 15.93 20.387 .839 .919 CC4 16.08 21.000 .762 .928 CC5 15.82 19.687 .860 .916 CC6 15.97 19.866 .834 .919
Cam kết quy chuẩn (Hệ số Chronbach Alpha = 0.911)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ NC1 17.3333 21.944 .625 .912 NC2 17.2917 20.082 .764 .894 NC3 17.4375 19.339 .785 .891 NC4 17.3194 19.827 .827 .885 NC5 17.3056 19.137 .831 .883 NC6 17.5833 20.720 .684 .905
Ý định nghỉ việc (Hệ số Chronbach Alpha = 0.926)
Trung bình thang đo nếu biến bị loại bỏ
Phương sai thang đo nếu biên bị loại bỏ
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu biến bị
lược bỏ TI1 7.69 12.007 .766 .924 TI2 7.77 11.241 .868 .889 TI3 7.79 11.747 .855 .895 TI4 7.85 11.692 .822 .905 4.2.2 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố nhằm xác định các biến thuộc trong cùng một nhóm thuộc tính và nhóm các nhân tố này lại thành một nhóm. Phân tích nhân tố nhóm các biến lại với nhau để giảm số lượng các biến đến mức có thể sử dụng được và tạo thuận tiên cho việc phân tích hồi quy sau này. Kết quả phân tích nhân tố có thể tạo ra 1 yếu tố mới hoặc loại bỏ một vài yếu tố so với ban đầu. Và như đã đề cập, phân tích nhân tố sẽ dựa vào các hệ số bao gồm Sig. trong kiểm định Barlett phải nhỏ hơn 0.05, hệ số KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, điểm dừng Eigenvalues lớn hơn 1, tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% và hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn giá trị nhất định tùy vào kích thước mẫu theo các tiêu chí như đã tổng hợp ở Bảng 4-3.
Để ma trận phân tích hệ số tải nhân tố trở nên đơn giản và dễ giải thích, nghiên cứu tiến hành xoay các nhân tố nhằm tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Nghiên cứu sử dụng phép trích Phân tích thành các nhân tố chính (Principel Axis Factoring) và phép xoay Varimax với Chuẩn hóa Kaiser do đặc điểm phức tạp của mơ hình.