Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques). Dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát để rút gọn tập k biến thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Sau khi phân tích kiểm định Cronbach’s Anpha và loại những biến có tương quan biến – tổng yếu trong từng nhóm thang đo, ta tiến hành phân tích nhân tố sử dụng phần mềm SPSS cho các nhóm biến sau:
Bảng 4.8. Kết quả khám phá EFA cho nhóm độc lập
Nhân tố
Sự hài lòng Cam kết Hiệu quả
HL5 .841
HL4 .830
HL3 .815
HL1 .815
HL2 .795 CK2 .877 CK1 .850 CK3 .828 CK4 .801 CK5 .775 CK6 .746 HQ3 .865 HQ4 .859 HQ1 .838 HQ2 .836 Eigenvalue 10.485 1.882 1.274 KMO: 0.954 Phương sai trích: 84.878% Bartlett’s: Sig. = 0.000
-Kết quả hệ số KMO lớn hơn hay bằng 0.5 chứng tỏ sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA.
-Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity)dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay khơng. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Kết quả sig=0.000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
-Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có
Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.Kết quả cho thấy có 3 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1.
- Tổng phương sai trích là 84.878% ≥ 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng được 84.878% của các biến quan sát.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại, hệ số này thể hiện ở ma trận xoay nhân tố. Kết quả cho thấy ở ma trận xoay tất cả các biến quan sát đầu vào đều thỏa điều kiện hệ số tải >=0.5 và hội tụ thành 3 nhân tố: sự hài lòng , cam kết và hiệu quả công việc.
Bảng 4.9. Kết quả khám phá EFA cho nhóm biến phụ thuộc
Nhân tố Chỉ số Eigenvalues
Các chỉ số kiểm định
KMO Bartlett Tổng phương
sai trích Ma trận xoay Ý định nghỉ
việc 2.795 0.782 Sig=0.000 93.165 %
“chỉ có 1 nhân tố được trích”
-Kết quả hệ số KMO lớn hơn hay bằng 0.5 chứng tỏ sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA.
-Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity)dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau. Kết quả sig=0.000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
-Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có
Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả cho thấy chỉ có 1 nhân tố có Eigenvalue >1.
- Tổng phương sai trích biến phụ thuộc là 93.165% lớn hơn 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng 93.165% của các biến quan sát.
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại, hệ số này thể hiện ở ma trận xoay nhân tố. Kết quả cho thấy ở ma trận xoay nhân tố của các nhóm biến phụ thuộc thơng báo là “chỉ có 1 nhân tố được trích” từ từng nhóm 6 biến quan sát đầu vào.