Chương 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ BÌNH LUẬN
4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
4.2.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo Sự cam kết với tổ chức
Chạy kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo Sự cam kết với tổ chức nhận được kết quả như sau:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Sự cam kết với tổ chức với tổ chức Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
bỏ biến Thang đo Sự cam kết với tổ chức: Cronbach’s Alpha = 0,839
OC1 17,13 22,912 0,821 0,786 OC2 17,34 23,942 0,742 0,799 OC3 16,85 26,709 0,199 0,892 OC4 17,53 21,114 0,728 0,793 OC5 17,28 23,425 0,833 0,788 OC6 17,12 22,051 0,886 0,774 OC7 16,66 27,068 0,267 0,866
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Kết quả bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,874 và các hệ số tương quan biến – tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3) trừ biến OC3 và OC7 có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Vì thế hai biến quan sát không phù hợp này sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo. Sau đó, việc kiểm định sẽ được tiến hành với các biến quan sát còn lại.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Sự cam kết với tổ chức lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
bỏ biến Thang đo Sự cam kết với tổ chức: Cronbach’s Alpha = 0,929
OC1 10,67 14,092 0,855 0,905
OC2 10,88 14,936 0,769 0,921
OC4 11,07 12,772 0,734 0,940
OC5 10,82 14,479 0,873 0,904
OC6 10,66 13,483 0,911 0,894
Như vậy, sau khi chạy lần 2 cho thang đo Sự cam kết với tổ chức, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy. Kết quả khảo sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo.
4.2.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Sự hài lịng trong cơng việc
Chạy kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo Sự hài lòng trong công việc được kết quả như sau:
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Sự hài lịng trong cơng việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
bỏ biến Thang đo Sự hài lịng trong cơng việc: Cronbach’s Alpha = 0,872
JS1 12,12 21,548 0,275 0,918 JS2 13,01 15,563 0,837 0,819 JS3 12,51 18,011 0,758 0,836 JS4 13,46 18,436 0,712 0,844 JS5 13,36 18,002 0,786 0,832 JS6 12,74 18,828 0,779 0,837
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Kết quả bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,872 và các hệ số tương quan biến – tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3) trừ biến JS1 có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Vì thế biến quan sát khơng phù hợp này sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo. Sau đó, việc kiểm định sẽ được tiến hành với các biến quan sát còn lại.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Sự hài lịng trong cơng việc lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
bỏ biến Thang đo Sự hài lịng trong cơng việc: Cronbach’s Alpha = 0,918
JS2 9,69 12,007 0,872 0,885
JS3 9,19 14,308 0,777 0,902
JS4 10,14 14,592 0,745 0,908
JS5 10,04 14,201 0,822 0,893
JS6 9,42 15,261 0,764 0,906
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS
Như vậy, sau khi chạy lần 2 cho thang đo Sự hài lịng trong cơng việc, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy. Kết quả khảo sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo.
4.2.4 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Ý định nghỉ việc
Chạy kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo Ý định nghỉ việc được kết quả như sau:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo Ý định nghỉ việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
bỏ biến Thang đo ý định nghỉ việc: Cronbach’s Alpha = 0,890
TI1 7,06 5,018 0,778 0,851
TI2 7,28 5,710 0,818 0,833
TI3 7,25 4,582 0,788 0,851
Kết quả bảng trên có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,890 và các hệ số tương quan biến – tổng đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do đó, mức độ tin cậy của dữ liệu khảo sát dành cho các thang đo này đều đảm bảo được độ tin cậy. Kết quả khảo sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích kiểm định Cronbach’s Alpha và loại những biến có tương quan biến – tổng yếu trong từng nhóm thang đo, ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả phân tích nhân tố khám EFA thì số biến quan sát được giữ lại là 22 biến quan sát tương ứng với 4 nhân tố. Trong q trình phân tích nhân tố khám phá, tác giả nhận thấy biến OP1 và OC4 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5, do đó các biến này bị loại trong q trình chạy. Quy trình phân tích nhân tố như sau:
- Phân tích nhân tố lần 1: Biến OP1 và OC4 không thỏa mãn điều kiện khi hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
- Phân tích nhân tố lần 2: sau khi loại hai biến này, tất cả các biến quan sát đều đạt điều kiện.
Kết quả phân tích nhân tố khám phám EFA lần 2 sau khi loại biến OP1 và OC4 được trình bày ở bảng sau:
Bảng 4.9: Phân tích nhân tố EFA lần 2 các thang đo của mơ hình nghiên cứu Biến Biến Nhân tố Tính chính trị của tổ chức Sự cam kết với tổ chức Sự hài lòng trong công việc Ý định nghỉ việc OP4 0,880 OP9 0,846 OP12 0,832 OP6 0,805 OP10 0,746 OP3 0,735 OP7 0,707 OP13 0,625 OC6 0,897 OC5 0,890 OC2 0,877 OC1 0,806 JS2 0,915 JS3 0,892 JS6 0,797 JS5 0,761 JS4 0,756 TI2 0,955 TI3 0,837 TI1 0,746 Phương sai trích (%) 42,919 63,735 56,439 70,213 Hệ số Eigenvalue 8,866 1,696 2,978 1,582 KMO: 0,908 Sig: 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
- Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0,5, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.
tích yếu tố là đảm bảo độ tin cậy.
- Kiểm định Bartlett's Test trong phân tích có hệ số Sig là 0,000 < 0,05, thể hiện rằng kết quả phân tích yếu tố đảm bảo được mức ý nghĩa thống kê.
- Phương sai trích bằng 70,213 thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 70,213% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá cao.
- Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 4 bằng 1,582>1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 4, hay kết quả phân tích cho thấy có 4 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.
Qua đó, 4 nhân tố được xác định có thể được mơ tả như sau:
- “Tính chính trị của tổ chức” (ký hiệu OP): Gồm 8 biến quan sát: OP3,
OP4, OP6, OP7, OP9, OP10, OP12, OP13. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,6 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- “Sự cam kết với tổ chức” (ký hiệu OC): Gồm 4 biến quan sát: OC1, OC2,
OC5, OC6. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,8 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- “Sự hài lịng trong cơng việc” (ký hiệu JS): Gồm 5 biến quan sát: JS2, JS3,
JS4, JS5, JS6. Các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
- “Ý định nghỉ việc” (ký hiệu TI): Gồm 3 biến quan sát: TI1, TI2, TI3. Các
biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,7 nên tất cả các biến quan sát này đều có ý nghĩa.
4.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Đầu tiên, phân tích nhân tố khẳng định CFA được sử dụng để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, để kiểm định người ta thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI - Tucker & Lewis index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation).
Bảng 4.10: Quy tắc đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình cấu trúc
Chỉ số Yêu cầu
Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (Giá trị CMIN/df ở bảng output khi chạy AMOS)
CMIN/df < 3: phù hợp tốt Root mean squared error of approximation
(RMSEA)
RMSEA < 0,08: phù hợp RMSEA > 0,1: ít phù hợp TLI - Tucker & Lewis index 0 < TLI < 1
TLI ≈ 1: phù hợp tốt Comparative fit index (CFI) 0 < CFI < 1
CFI ≈ 1: phù hợp tốt
Nguồn: Byrne, (2001), Arbuckle (2006)
Hình 4.1: Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA chuẩn hóa Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm AMOS 20
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số Chi-square = 328,445; CMIN/DF = 2,015 (< 3); CFI = 0,945 (≈1); TLI = 0,936 (≈1) và RMSEA= 0,074 (<0,08). Các chỉ số này đều thỏa mãn điều kiện phù hợp tốt, do đó có thể kết luận rằng mơ hình đo lường phù hợp với dữ liệu thị trường.
Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
- Hệ số Cronbach’s Alpha (Sau khi loại biến ở Cronbach’s alpha và EFA):
STT Nhóm biến Số biến quan sát Hệ số Cronbach’s alpha 1 OP – Tính chính trị của tổ chức 8 0,917 2 OC – Sự cam kết với tổ chức 4 0,940
3 JS – Sự hài lịng trong cơng việc 5 0,918
4 TI – Ý định nghỉ việc 3 0,890
- Độ tin cậy tổng hợp (CR) và tổng phương sai rút trích (AVE):
+ Độ tin cậy tổng hợp ( c) (Joreskog, 1971) và tổng phương sai trích ( vc) (Fornell và Larcker, 1981) được tính theo cơng thức sau:
p i i p i i p i i c 1 2 2 1 2 1 ) 1 ( ) ( ) ( ; p i p i i i p i i vc 1 1 2 2 1 2 ) 1 ( Trong đó:
i là trọng số chuẩn hố của biến quan sát thứ i
2
1 i là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i p là số biến quan sát của thang đo
Chỉ tiêu vc phải đạt yêu cầu từ 0,5 trở lên, c phải đạt yêu cầu từ 0,7 trở lên.
trên và hệ số lambda được lấy từ kết quả tính tốn trên phần mềm AMOS.
Bảng 4.11: Tổng hợp hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được
Các thành phần tổng hợp (CR) Hệ số tin cậy Tổng phương sai trích (AVE)
OP – Tính chính trị của tổ chức 0,941 0,801
OC – Sự cam kết với tổ chức 0,922 0,600
JS – Sự hài lịng trong cơng việc 0,913 0,678
TI – Ý định nghỉ việc 0,897 0,744
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu và tính tốn trên AMOS 20 và Excel
- Độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0,7 và tổng phương sai rút trích có ý nghĩa khi có giá trị trên 0,5. Thang đo được đánh giá là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp CR > 0,7 và tổng phương sai rút trích AVE > 0,5. (Hair và cộng sự 1995; Nunnally, 1978).
Theo bảng kết quả trên, các giá trị độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích của mỗi thang đo đều thoả mãn yêu cầu CR > 0,7 và AVE >0,5. Như vậy, kết quả thể hiện qua bảng trên có thể khẳng định các thang đo đạt yêu cầu.
- Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê (Gerbring và Anderson, 1988; Hair và cộng sự, 1992).
Bảng 4.12: Các hệ số đã chuẩn hóa Hệ số Hệ số chuẩn hóa P OP4 ← OP 0,884 0,000 OP9 ← OP 0,881 0,000 OP12 ← OP 0,841 0,000 OP6 ← OP 0,803 0,000 OP10 ← OP 0,816 0,000 OP3 ← OP 0,685 0,000 OP7 ← OP 0,585 0,000 OP13 ← OP 0,644 0,000 JS2 ← JS 0,873 0,000 JS3 ← JS 0,739 0,000 JS6 ← JS 0,779 0,000 JS5 ← JS 0,900 0,000 JS4 ← JS 0,815 0,000 OC6 ← OC 0,951 0,000 OC5 ← OC 0,911 0,000 OC2 ← OC 0,815 0,000 OC1 ← OC 0,897 0,000 TI2 ← TI 0,868 0,000 TI3 ← TI 0,853 0,000 TI1 ← TI 0,866 0,000
Nguồn: Kết quả xử dữ liệu trên phần mềm AMOS 20
Sau khi thực hiện CFA bằng AMOS kết quả cho thấy tất cả các biến quan sát đều có trọng số có giá trị lớn hơn 0,5, các giá trị P-value đều nhỏ hơn 0,05 tức có ý nghĩa thống kê. Từ các kết quả trên có thể kết luận thang đo đạt được giá trị hội tụ.
- Tính đơn nguyên
Theo Steenkamp và Van Trijp (1991), mức độ phù hợp với mơ hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn nguyên trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Từ kết quả thu được, mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường và khơng có tương quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận nó đạt tính đơn
ngun.
- Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt được đánh giá qua việc đánh giá hệ số tương quan giữa các khái niệm có khác biệt với 1 hay khơng.
Bảng 4.13: Đánh giá giá trị phân biệt
Mối quan hệ giữa các nhân tố R Hệ số S.E. C.R. P OP ↔ JS -0,635 0,103 -60,190 *** OP ↔ OC -0,313 0,077 -40,096 *** OP ↔ TI 0,392 0,077 50,071 *** JS ↔ OC 0,671 0,104 60,429 *** JS ↔ TI -0,520 0,096 -50,411 *** OC ↔ TI -0,349 0,077 -40,559 ***
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên AMOS 20
Kết quả phân tích ở bảng trên cho ta thấy hầu hết P-value đều <0,05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt được giá trị phân biệt.
4.5. Điều chỉnh kết quả nghiên cứu
Sau khi phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích nhân tố khẳng định CFA, tác giả đã tiến hành loại bỏ những biến quan sát khơng phù hợp đó là các biến: OP2, OP8, OP10, OC3, OC7 và JS1 (ở phần Cronbach’s Alpha), OP1 và OC4 (ở phần EFA). Các biến còn lại hội tụ về đúng yếu tố như mơ hình nghiên cứu ban đầu và đảm bảo về độ tin cậy và hội tụ, do đó tất cả những biến cịn lại được giữ lại để tiến hành phân tích SEM theo mơ hình.
4.6. Phân tích và kiểm định mơ hình nghiên cứu
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích nhân tố khẳng định CFA. Mơ hình điều chỉnh sau khi loại bỏ những yếu tố không đạt về độ tin cậy và giá trị hội tụ, tác giả tiến hành phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định các giả
thuyết nghiên cứu.
4.6.1. Phân tích và kiểm định độ thích hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường trường
Sau khi phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, kết quả phân tích cho thấy chỉ số Chi-square = 338,718; CMIN/DF = 2,104 (< 3); CFI = 0,941(~1); TLI = 0,930 (~1) và RMSEA= 0,078(<0,08). Các chỉ số này đều thỏa mãn điều kiện phù hợp tốt, do đó có thể kết luận rằng mơ hình đo lường phù hợp với dữ liệu thị trường.
Hình 4.2: Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM Nguồn: Kết quả phân tích trên phần mềm AMOS 20
4.6.2. Phân tích Boostrap