Ký hiệu
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan với biến tổng thể Cronbach's Alpha nếu loại biến Thành phần Khen thƣởng và công nhận (KC), Cronbach Alpha: .904
KC1 29.47 32.521 .505 .907 KC2 29.54 31.546 .679 .893 KC3 30.02 31.406 .643 .896 KC4 30.14 30.503 .656 .895 KC5 29.55 31.531 .749 .889 KC6 29.87 31.235 .694 .892 KC7 29.72 30.322 .782 .885 KC8 29.84 31.752 .688 .893 KC9 29.85 30.675 .731 .889
Thành phần Khen thƣởng và cơng nhận có 09 biến quan sát KC1, KC2, KC3, KC4, KC5, KC6, KC7, KC8, KC9 cả 09 biến này đều có hệ s tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên tất cả đều đƣợc chấp nhận. Ngoài ra hệ s tin cậy Cronbach Alpha 0.904 (lớn hơn 0.6) nên thang đo thành phần Khen thƣởng và công nhận đƣợc chấp nhận đƣa vào phân t ch nhân t tiếp theo (Hair và cộng sự, 1998).
4.4. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA. 4.4.1. Đánh giá thang đo các thành phần
Thành phần yếu t tác động đến Sự gắn bó của nhân viên đƣợc đo bằng 36 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, thì có 35 biến đảm bảo độ tin cậy. Phân t ch nhân t khám phá EFA đƣợc sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự th ch ứng của EFA, 0,5≤ KMO≤ 1 thì phân t ch nhân t là th ch hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, phân t ch dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Tập 2, trang 31-Năm 2008, NXB H ng Đức).
Kết quả đánh giá lần 1 cho thấy KMO = 0.908 > 0.5, nghĩa là các yếu t phù hợp cho việc chạy EFA. Mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết cho rằng dữ liệu không phù hợp để chạy EFA), điều này chứng tỏ các biến quan sát có m i quan hệ tƣơng quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Dựa vào bảng phƣơng sai tr ch lần 1 (Phụ lục 10), phân t ch nhân t đã tr ch đƣợc 6 nhân t từ 35 biến quan sát và với phƣơng sai tr ch là 63.735% > 50%, đạt yêu cầu.
Dựa trên ma trận xoay lần 1- Rotated Component Matrix(a) (Phụ lục 11) 02 biến quan sát HT1, QT2 có hệ s tải nhân t Factor Loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (theo Hair và cộng sự, 1998).
Sau khi loại 02 biến HT1, QT2 không thỏa mãn trong thành phần các yếu t tác động đến Sự gắn bó của nhân viên, kết quả đánh giá cho thấy KMO = 0.914 > 0.5, nghĩa là các yếu t phù hợp cho việc chạy EFA; mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết cho rằng dữ liệu không phù hợp để chạy EFA), điều này chứng tỏ các biến quan sát có m i quan hệ tƣơng quan với nhau trong tổng thể dữ liệu dùng để chạy EFA.
Kết quả phân t ch nhân t lần 2 cho thấy có 06 nhân t đƣợc tr ch từ 33 biến quan sát. Tại mức giá trị Eigenvanlues lớn hơn 1 có phƣơng sai tr ch bằng 64.595% (lớn hơn 50%) cho thấy phƣơng sai rút tr ch đạt yêu cầu (theo Bảng phƣơng sai tr ch lần 2 tại Phụ lục 12).