CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Trên cơ sở kết quả kiểm định thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha nên đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Thơng qua phần mềm SPSS 20.0 để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
4.4.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập
Các yếu tố tác động đến động lực làm việc có 25 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, thì tất cả các biến đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kết quả đánh giá lần 1 cho thấy hệ số KMO =0.800>0.5, nghĩa là nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett's là 2798.315 với mức ý nghĩa Sig.=0.000<0.05. Như vậy, dữ liệu hiện có đạt, các yếu tố là phù hợp để kiểm định EFA.
Dựa vào bảng phương sai trích lần 1 (Phụ lục 7), từ lần chạy đầu tiên có 6 nhân tố được rút trích từ 25 biến quan sát với tổng phương sai trích là 70.578 (lớn hơn 50%) là đạt u cầu và có thể giải thích được 70.578 % là sự biến thiên của các biến quan sát.
Dựa trên ma trận xoay lần 1 (Phụ lục 7), biến quan sát PL5 và biến quan sát TL4 được phân làm 2 nhóm khác nhau và có độ chênh lệch của hệ số Factor Loading <0.3 nên bị loại.
Sau khi loại biến PL5 và TL4 không thỏa mãn trong các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc, kết quả đánh giá lần 2 cho thấy hệ số KMO=0.771>0.5,
nghĩa là nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett's là 2314.621 với mức ý nghĩa Sig.=0.000<0.05. Như vậy, dữ liệu hiện có đạt, các yếu tố là phù hợp để kiểm định EFA.
Dựa vào bảng phương sai trích lần 2 (Phụ lục 7), từ lần chạy đầu tiên có 6 nhân tố được rút trích từ 23 biến quan sát với tổng phương sai trích là 70.521 (lớn hơn 50%) là đạt u cầu và có thể giải thích được 70.521% là sự biến thiên của các biến quan sát.
Dựa trên ma trận xoay lần 2 (Phụ lục 7), biến quan sát PL6 được phân làm 2 nhóm khác nhau và có độ chênh lệch của hệ số Factor Loading <0.3 nên bị loại.
Kết quả phân tích nhân tố lần 3 cho thấy hệ số KMO=0.772>0.5, nghĩa là nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett's là 2006.997 với mức ý nghĩa Sig.=0.000<0.05. Như vậy, dữ liệu hiện có đạt, các yếu tố là phù hợp để kiểm định EFA.
Kết quả phân tích nhân tố lần 3 cho thấy hệ số KMO=0.776 >0.5, nghĩa là nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett's là 2086.816 với mức ý nghĩa Sig.=0.000<0.05. Như vậy, dữ liệu hiện có đạt, các yếu tố là phù hợp để kiểm định EFA.
Dựa vào bảng phương sai trích lần 3 từ lần chạy đầu tiên có 6 nhân tố được rút trích từ 22 biến quan sát với tổng phương sai trích là 70.967 (lớn hơn 50%) là đạt yêu cầu và có thể giải thích được 70.967% là sự biến thiên của các biến quan sát.
Như vậy, có 22 biến quan sát được giữ lại để phân tích hồi quy.
Bảng 4. 3.Kiểm định KMO và Bartlett’s nhân tố độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin .776 Kiểm định Bartlett's
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 2086.816
Bậc tự do 231
Mức ý nghĩa .000
Bảng 4. 4. Kết quả phân tích EFA các thang đo độc lập Thang Thang đo Component 1 2 3 4 5 6 PL2 .926 PL1 .893 PL3 .866 PL4 .634 DG5 .800 DG2 .785 DG1 .734 DG3 .726 DG4 .648 OD2 .812 OD3 .790 OD1 .782 OD4 .502 LD3 .845 LD2 .778 LD1 .755 TL2 .814 TL1 .803 TL3 .622 DK1 .814 DK2 .727 DK3 .585 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS