N hn xét Bản chất cơng việc ( K), hệ số Cronbach’s Alpha = 0
2.4.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)1 ≥ 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
- Thứ hai hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,5. Nếu biến quan sát nào cĩ hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Khắc Duy (2006) trích từ
Tabachnick & Fidell, 1989, Using Multivariate Statistics, Northridge, USA: HarperCollins Publishers)2.
1
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
2
Theo Hair (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4
được
xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg (1998,111) c ng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và eigenvalue cĩ giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson, 1988).
- Tiêu chuẩn thứ tư là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố3
.
Khi phân tích EFA đối với thang đo JDI, thang đo sự tích cực trong cơng việc JIN, và thang đo kết quả thưc hiện cơng việc PER theo phương pháp trích Principal axis factoring với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố cĩ eigenvalue lớn hơn 1 được sử dụng.