Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Lãnh đạo chuyển tác: Cronbach’s Alpha = 0.792
LDCT1 10.65 3.719 .639 .722
LDCT2 10.70 3.525 .707 .686
LDCT3 10.73 3.758 .577 .754
LDCT4 10.59 4.254 .491 .792
Lãnh đạo chuyển dạng: Cronbach’s Alpha = 0.853
LDCD1 14.89 5.767 .821 .780
LDCD2 14.86 7.018 .544 .852
LDCD3 14.88 6.489 .591 .843
LDCD4 14.92 5.861 .778 .792
LDCD5 14.93 6.586 .605 .839
Lãnh đạo đạo đức: Cronbach’s Alpha = 0.898
LDDD1 34.85 44.407 .679 .886 LDDD2 34.71 46.373 .710 .884 LDDD3 34.81 45.803 .641 .888 LDDD4 34.73 45.416 .658 .887 LDDD5 34.75 47.803 .666 .887 LDDD6 34.77 48.521 .686 .887 LDDD7 34.74 46.162 .690 .885 LDDD8 34.72 47.606 .604 .890 LDDD9 34.73 45.051 .698 .884 LDDD10 35.00 50.199 .456 .899
Sự trao đổi lãnh đạo - nhân viên: Cronbach’s Alpha = 0.847
LMX1 11.21 4.376 .586 .846
LMX2 10.99 3.724 .732 .785
LMX3 11.15 4.396 .619 .833
LMX4 11.04 3.540 .814 .746
Hành vi công dân tổ chức hướng về thay đổi: Cronbach’s Alpha = 0.888
COCB1 25.97 33.038 .730 .867 COCB2 25.91 34.649 .703 .870 COCB3 26.03 38.330 .503 .888 COCB4 25.95 32.925 .722 .868 COCB5 25.96 36.048 .598 .880 COCB6 26.07 33.371 .714 .868 COCB7 25.92 33.479 .684 .872 COCB8 25.89 35.623 .624 .877
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá các thành phần của thang đo các phong cách lãnh đạo cách lãnh đạo
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, có 19 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kết quả đánh giá lần 1 (Bảng số 1, Phụ lục 6) cho thấy KMO = 0.769 > 0.5, nghĩa là các yếu tố phù hợp cho việc chạy EFA. Mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân tích EFA lần 1 (Bảng số 2, Phụ lục 6), cho thấy có 3 nhân tố được trích từ 19 biến quan sát,tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phương sai trích là 59,490% > 50%, đạt yêu cầu.
Dựa trên ma trận xoay lần 1- Rotated Component Matrixa
(Bảng số 3, Phụ lục 6) biến quan sát LDDD10bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
Sau khi loại biến LDDD10, kết quả đánh giá lần 2 (Bảng số 4, Phụ lục 6) cho thấy KMO = 0.758> 0.5, nghĩa là các yếu tố phù hợp cho việc chạy EFA; mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân tích EFA lần 2 (Bảng số 5, Phụ lục 6) cho thấy có 03 nhân tố được trích từ 18 biến quan sát. Tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phương sai trích bằng 61.042% > 50% cho thấy đạt yêu cầu.
Dựa trên ma trận xoay lần 2 - Rotated Component Matrixa (Bảng số 6, Phụ lục 6), biến LDCT4 có hệ số tải nhân tố > 0.5 nhưng vừa tải lên cho nhân tố số 2 vừa tải lên cho nhân tố số 3 và có tương quan hệ số tải nhân tố < 0.3 do đó biến LDCT4 bị loại bỏ.