STT Mã biến Tên biến
1 CS5 Các quy định, thủ tục, quy trình làm việc là đầy đủ 2 DT4 Tôi biết rõ về những điều kiện để được thăng tiến
3 TN3 Kiến thức, sự nhiệt tình của tơi trong cơng việc được sinh viên ghi nhận
2.3.2.2. Phân tích nhân tố với các biến độc lập
Sau khi phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach's Alpha, 37 biến độc lập và 4 biến phụ thuộc thỏa điều kiện được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Yêu cầu cần thiết trong phân tích nhân tố theo Gerbing & Anderson (1988) và Hair (2006) là:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp.
Trong kiểm định Barlett Test có giá trị Sig < 0,05
Hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn hoặc bằng 0,5 (vì cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350)
Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3
Tuy nhiên, trước khi quyết định loại bỏ hay giữ lại biến quan sát cần xem xét đóng góp của biến vào giá trị nội dung của nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Kết quả sau 4 lần thực hiện EFA được thể hiện trong bảng 2.15: