CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá các thành phần của thang đo văn hóa doanh nghiệp nghiệp
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo, tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, đây là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Ngồi ra, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
Phân tích nhân tố khám phá với các thành phần của văn hóa doanh nghiệp có kết quả như tại bảng 4.3 và bảng 4.4.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin 0,811
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 5359.401
df 231
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kiểm định Bartlett: giá trị p (Sig) = 0.000 < 0.05 do vậy các biến độc lập có quan hệ với nhau.
Kiểm định KMO: hệ số KMO = 0.811> 0.5 đạt yêu cầu, thể hiện phần chung giữa các biến lớn.
Kết quả cho thấy tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích nhân tố Principal Components Analysis và phép quay Varimax có 22 biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố với tổng phương sai trích (TVE) 74.841%> 50%.
Bảng 4.4: Ma trận xoay các nhân tố
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TG1 .913 TG2 .922 TG3 .377 .674 TG4 .359 .672 SAL1 .796 SAL2 .766 SAL3 .722 .334 SAL4 .809 SAL5 .733 GT1 .835 GT2 .831 GT3 .797 GT4 .791 CAR1 .718 .321 CAR2 .612 .313 CAR3 .858 CAR4 .863 CAR5 .694 HOC1 .857 HOC2 .915 HOC3 .935 HOC4 .848
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo kết quả cơng việc của nhân viên
Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho thấy các biến quan sát của thang đo kết quả cơng việc của nhân viên có mối quan hệ tương quan với nhau và đủ điều kiện để phân tích nhân tố (vì KMO = 0.83> 0.50 và Sig. = 0.000 < 0.5).
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .830 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 599.518 df 6 Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Dựa vào bảng 4.6 cho thấy, ở mức ý nghĩa Eigenvalues = 3.891 > 1, có 1 nhân tố được rút ra từ 4 biến quan sát và phương sai trích được là 64.847% và các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo kết quả cơng việc
Tên các thành phần Biến quan sát Nhân tố 1
Kết quả công việc của nhân viên (KQ) KQ1 0.727 KQ2 0.788 KQ3 0.787 KQ4 0.685 Tiêu chí Eigenvalues 2.987 Phương sai trích tích lũy 74.685%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Tóm lại, tất cả các biến quan sát (bảng 4.4 và bảng 4.6) đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu, như vậy thang đo đạt giá trị hội tu.
Nhân tố sự tham gia của nhân viên gồm 4 biến quan sát: TG1, TG2, TG3, TG4. Nhân tố lương, khen thưởng gồm 5 biến quan sát: SAL1, SAL2, SAL3, SAL4, SAL5 Nhân tố sự giao tiếp giữa các thành viên gồm 4 biến quan sát: GT1, GT2, GT3, GT4. Nhân tố chăm sóc khách hàng gồm 5 biến quan sát: CAR1, CAR2, CAR3, CAR4, CAR5.
Nhân tố học hỏi và đổi mới gồm 4 biến quan sát: HOC1, HOC2, HOC3, HOC4.
Nhân tố kết quả công việc của nhân viên gồm 4 biến quan sát: KQ1, KQ2, KQ3, KQ4.