CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi thang đo đã đƣợc điều chỉnh, bảng câu hỏi đƣợc thiết kế, tác giả tiến hành khảo sát đối tƣợng, ki m tra và xử lý đối với các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu. Tiếp theo tiến hành mã hóa, nhập liệu và tiến hành các bƣớc phân tích sau:
3.4.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach‟s Alpha
- Phân tíc độ tin cậy Cronb ’s Alp : Đ tính giá trị Cronbach α cho một
thang đo thì thang đo phải có tối thi u là ba biến đo lƣờng (Nguyễn Đình Thọ (2011). Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo, có nghĩa là phƣơng pháp đo lƣờng đó khơng có sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Tức hệ số Cronbach Alpha giúp loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu, tránh gây nhiễu kết quả thu đƣợc làm ảnh hƣởng xấu đến ý nghĩa thống kê. Nếu Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có th sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally (1978); Peterson (1994); Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008); Nguyễn Đình Thọ (2013)). Hệ số Cronbach Alpha cao th hiện tính đồng nhất của các biến đo lƣờng, tuy nhiên giá trị này không nên cao quá 0.95 Nguyễn Đình Thọ 2011 .
Trong đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn hệ số Cronbach Alpha trong đoạn 0.6 – 0.95 và các biến quan sát hệ số tƣơng quan so với biến tổng (Corrected item – Total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi ki m định độ tin cậy của thang đo, tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố đ xem xét giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo các khái niệm, lấy đó làm cơ sở đ rút trích ra các yếu tố đ tiến hành phân tích hồi quy.
của các thành phần thực tiễn quản trị nguồn nhân lực ảnh hƣởng kết quả hoạt động kinh doanh thông qua biến động viên nhân viên có độ kết dính cao khơng và chúng có th gom gọn lại thành một số nhóm yếu tố ít hơn đ xem xét không. Đối với những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Các tiêu chí đánh giá kết quả trong phân tích EFA nhƣ sau:
Ki m định Bartlett và KMO đƣợc sử dụng đ ki m tra sự thích hợp của EFA: Trong phân tích nhân tố, cần ki m định mối tƣơng quan của các biến với nhau, KMO là một chỉ tiêu dùng đ xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là phù hợp. (Trọng và Ngọc (2005), trang 262), ki m định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát trong tổng th . Nếu ki m định này có ý nghĩa thống kê Sig ≤ 0.05 thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng th .
Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho sự biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Với số lƣợng nhân tố đƣợc xác định bằng cách chỉ giữ lại các nhân tố có Eigenvalue tối thi u bằng 1, các nhân tố có mức Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Nguyễn Đình Thọ (2011)).
Tổng phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên đ đảm bảo mức ý nghĩa của nghiên cứu (Giá trị Cumulative cho biết số nhân tố trích ra giải thích đƣợc bao nhiêu phần trăm độ biến thiên của dữ liệu) (Nguyễn Đình Thọ (2011)).
Phƣơng pháp trích nhân tố với phép xoay Varimax kết hợp đi m dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 đƣợc tác giả sử dụng trong nghiên cứu này.
Bên cạnh đó, đ thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tải trên mỗi nhân tố (hệ số tƣơng quan giữa biến và các nhân tố) cần lớn hơn 0.5 Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn ; đồng thời, đ thang đo đạt giá trị phân biệt thì chênh lệch trọng
số từng biến giữa các nhân tố cần lớn hơn hoặc bằng 0.3. Mặc dù vậy, chúng ta nên xem xét giá trị nội dung, sự cần thiết của biến đó trƣớc khi ra quyết định có loại bỏ ra khỏi thang đo hay khơng Nguyễn Đình Thọ (2011).