Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA

2.2. Thực hiện khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với tổ

2.2.5. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA

2.2.5.1 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Cronbach (1951) đã đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo là hệ số Cronbach’s Alpha. Như vậy độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (đo lường thang đo có từ 3 biến quan sát trở lên) và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation), trong SPSS sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh

(corrected item – total correlation). Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1] .

Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) thì một thang đo có thể sử dụng được khi hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6. Và về mặt lý thuyết thì thang đo có hệ số này càng lớn thì càng tốt vì đồng nghĩa với thang đo có độ tin cậy cao. Tuy nhiên, Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2009) đã chỉ ra rằng điều này khơng hồn tồn chính xác vì đối với những thang đo có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0.95 thì các biến quan sát trong từng thang đo đó khơng có sự khác biệt nhau, hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp thang đo. Theo các nhà nghiên cứu, một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha của nó biến thiên trong khoảng [0.7-0.8].

Nói đến hệ số tương quan biến tổng thì theo Nguyễn Đình Thọ, hệ số Cronbach’s Alpha khơng đo lường độ tin cậy được cho từng biến quan sát vì vậy phải sử dụng đến hệ số tương quan biến tổng. Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến còn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét). Theo Nunnally (1978), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (corrected item – total correlation) ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.

Qua thu thập và xử lý dữ liệu bằng SPSS thì tác giả tổng hợp được bảng 2.8 mô tả kết quả độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với tổ chức tại Công ty Cổ phần LICOGI 16. Kết quả kiểm định từng thang đo bằng SPSS được nêu cụ thể tại các phụ lục 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7.

Bảng 2.8: Kết quả độ tin cậy Cronbach’s Alpha Yếu tố Số biến Yếu tố Số biến quan sát Hệ số Cronch’s Alpha Hệ số tương quan biến tổng bé nhất Bản chất công việc 4 0.899 0.719 Đào tạo và Thăng tiến 4 0.748 0.301

Yếu tố Số biến quan sát Hệ số Cronch’s Alpha Hệ số tương quan biến tổng bé nhất Thu nhập 4 0.861 0.657 Đồng nghiệp 4 0.716 0.449

Điều kiện làm việc 3 0.706 0.504 Sự cân bằng giữa công việc và

cuộc sống

3 0.196 0.091

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm SPSS 20

Theo kết quả bảng 2.8, ta thấy yếu tố “Sự cân bằng giữa cơng việc và cuộc sống” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.196 < 0.6 và hệ số tương quan biến tổng bé nhất là 0.091 < 0.3. Vì vậy có thể kết luận rằng, thang đo “Sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống” không đủ độ tin cậy  loại bỏ yếu tố này ra khỏi các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với Công ty Cổ phần LICOGI 16. Bên cạnh đó, 6 thang đo cịn lại đều đảm bảo độ tin cậy.

2.2.5.2 Phân tích nhân tố EFA

Như đã nêu trên, Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là Phương pháp EFA) giúp đánh giá hai loại giá trị này. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Phân tích nhân tố được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm bằng độ giá trị hội tụ (convergent validity) đồng thời đo lường độ giá trị phân biệt (discriminant validity) giúp đảm bảo sự khác biệt, khơng có mối quan hệ

tương quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố bằng độ giá trị phân biệt. Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

+ Factor loading > .30 được xem là đạt mức tối thiểu + Factor loading > .40 được xem là quan trọng

+ Factor loading > .50 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.

Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:

+ 0.50 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.

+ Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < .05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < .05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

+ Phương pháp trích “Principal Component Analysis” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”. Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” > 1.

+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > .50

Kết quả phân tích nhân tố khám phá theo Phụ lục 3.8 như sau: + Giá trị KMO đạt .840 thỏa điều kiện .50 ≤ KMO ≤ 1.

+ Kiểm định Bartlett đạt giá trị 2827.903 với mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 do đó các biến quan sát có sự tương quan trong mỗi nhân tố.

Phương sai trích đạt 75.617% điều này cho thấy 6 nhân tố được trích ra giải thích được 75.617% biến thiên của dữ liệu. Kết quả chấp nhận được.

Trong ma trận xoay, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > .50 thỏa yêu cầu.

Như vậy, qua kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố, kết quả cho thấy có 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với Công ty theo thứ tự: (1) Bản chất công việc; (2) Đào tạo và thăng tiến; (3) Cấp quản lý; (4) Thu nhập; (5) Đồng nghiệp; (6) Điều kiện làm việc và khơng có biến quan sát nào của các nhân tố này bị loại bỏ, số biến quan sát là 25.

2.3. Thực trạng sự gắn kết của nhân viên với tổ chức tại Công ty Cổ phần LICOGI 16