(Nguồn: Kết quả phân tích EFA của tác giả, tháng 11/2013) Component % Phương sai % Lũy tiến
1 52.958 52.958
2
3
4
Hình 4.2. Sơ đồ điểm uốn trong phân tích EFA cho biến phụ thuộc
(Nguồn: Hình vẽ của SPSS từ phân tích EFA của tác giả, tháng 11/2013)
Tổng kết phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả phân tích cho thấy thang đo của tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đạt giá trị hội tụ. 10 yếu tố được trích từ các tập biến quan sát của biến độc lập và 1 yếu tố trích từ tập biến quan sát của biến phụ thuộc. Kết quả này phù hợp giả thuyết ban đầu.
4.3. Phân tích tương quan và phân tích hồi qui
Kiểm định và đánh giá thang đo thông qua phân tích Cronbach’s Alpha và EFA cho thấy rằng thang đo của các biến độc lập và biến phụ thuộc đạt được độ tin cậy và hội tụ. Tác giả tiến hành phân tích tương quan và phân tích hồi qui để tìm mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
4.3.1. Mã hóa biến
Các biến được mã hóa để đưa vào phân tích tương quan và phân tích hồi qui. Biến mã hóa được tính bằng giá trị trung bình của các biến quan sát.
Bảng 4.13. Mã hóa biến
(Nguồn: Bảng mã hóa biến của tác giả, tháng 11/2013)
STT Yếu tố Mã hóa
1 Tiền lương LUONG
2 Sự thăng tiến THANGTIEN
3 Sự giám sát GIAMSAT
4 Phúc lợi PHUCLOI
5 Phần thưởng PHANTHUONG
6 Điều kiện làm việc DKLAMVIEC
7 Đồng nghiệp DONGNGHIEP
8 Tính chất cơng việc TCCONGVIEC
9 Giao tiếp GIAOTIEP
10 Sử dụng khả năng SDKHANANG
11 Sự thỏa mãn công việc THOAMANCV
4.3.2. Phân tích tương quan
Sau khi đưa các biến mã hóa vào SPSS để phân tích mối tương quan giữa các biến, kết quả cho thấy các biến LUONG, THANGTIEN, GIAMSAT, PHUCLOI, PHANTHUONG, DKLAMVIEC, DONGNGHIEP, TCCONGVIEC, GIAOTIEP, SDKHANANG có quan hệ tương quan với biến THOAMANCV. Mức ý nghĩa đều nhỏ hơn 0,05 cho thấy tồn tại sự tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Ngồi ra, kết quả phân tích cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều khác 1, thỏa giả định của phân tích hồi qui. Bước tiếp theo là đưa các biến vào phân tích hồi qui.