Các thông số EFA lần đầu EFA lần cuối
Chỉ số KMO 0.817 0.817
Số nhân tố rút trích 5 nhân tố 5 nhân tố
Hệ số Eigenvalues 1.363 1.338
Giá trị sig kiểm định Bartlett 0.000 0.000
Tổng phương sai trích 66.8% 72.957%
Số biến loại 3 Biến 0 Biến
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy ở lần phân tích EFA đầu tiên, dùng phép trích nhân tố Principal component và phép xoay ma trận Varimax, với hệ số KMO 0.817 (> 0.5) cho thấy thích hợp phân tích EFA, tại hệ số eigenvalue 1.363 (> 1) dữ liệu rút trích được 5 nhân tố tương ứng với 5 khái niệm nghiên cứu của các yếu tố tác động đến sự gắn kết cảu nhân viên, tổng phương sai trích là 66.8% (> 50%) điều này có nghĩa tương ứng 66.8% biến thiên của 5 nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát các biến BCCV5, DTTT4, DN2 vi phạm hệ số tải nhân tố lên các nhân tố mà nó hội tụ tiến hành loại bỏ các biến này phân tích EFA tiếp theo (lần cuối).
Sau khi loại bỏ các biến vi phạm hệ số tải nhân tố tiến hành phân tích EFA tiếp theo, ở bước phân tích này hệ số KMO 0.817 (> 0.5), giá trị kiểm định sig Bartlet = 0.00 < 0.05 ở độ tin cậy 95% ta nói dữ liệu thích hợp để phân tích EFA, bên cạnh đó tại điểm dừng có hệ số Eigenvalue = 1.338 (> 1) dữ liệu rút trích được 5 nhân tố tương ứng với 5 khái niệm đưa vào phân tích, tổng phương sai trích là 72.957 % (> 50%) như vậy 72.957% biến thiên của các nhân tố được giải thích tốt bởi các biến quan sát này, đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu lên nhân tố mà nó hội tụ, đây là bước phân tích EFA cuối cùng (xem Phụ lục 06).
Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Tiến hành phân tích EFA cho biến phụ thuộc ta thấy hệ số KMO 0.747 (> 0.5), giá trị sig kiểm định Bartlet 0.00 < 0.05, độ tin cậy 95% ta thấy dữ liệu phù hợp để phân tích EFA, tại điểm dừng hệ số Eigenvalue 2.916 (> 1) dữ liệu rút trích được 1 nhân tố tương ứng với khái niệm sự gắn kết, tổng phương sai trích là 58.315% (>50%), 4 biến quan sát đều giữ nguyên cho thang đo này và được đưa vào phân tích tiếp theo (xem Bảng 2.5 và Phụ lục 06).