Component Matrixa
Component 1 EE1 Tơi rất hài lịng với cơng việc của tôi .803 EE2 Tôi tận tâm làm viêc cao trong tổ chức của tôi .758 EE3 Tôi sẽ quảng bá cho bạn bè và gia đình về tổ chức của tơi .847 EE4 Tơi cảm thấy nổ lực của mình đang giúp tổ chức này thành
công và sẽ đi xa hơn những gì mong đợi của tơi.
.809 EE5 Tơi rất tự hào khi nói cho mọi người biết là tôi đang làm
việc cho tổ chức này.
.713 Extraction Method: Principal
Mơ hình nghiên cứu chính thức
Đối với phương pháp phân tích nhân tố khám phá, mơ hình nghiên cứu mơ tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của người lao động như sau:
Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được giữ như ban đầu.
Từ kết quả phân tích nhân tố, ta tiến hành để tìm hiểu các giá trị của các biến mới như sau:
RS = (RS1, RS2, RS3, RS4) CO = (CO1, CO2, CO4, CO5) ED = (ED1, ED2, ED3, ED4, ED5) RC = (RC1, RC2, RC3, RC4, RC5) CB = (CB1, CB2, CB3, CB4) EM = (EM1, EM2, EM3, EM5) EE = (EE1, EE2, EE3, EE4, EE5)
Kiểm định mơ hình nghiên cứu thơng qua hồi quy:
Sau khi kiểm định bằng đo lường Cronbach Alpha và nhân tố khám phá EFA, chúng ta đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của người lao động. Trước khi đi vào phân tích hồi quy, chúng ta thực hiện kiểm tra mối tương quan giữa các biến.
Kiểm tra mối tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên để phân tích hồi quy tuyến tính là xem các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là lớn, thì phân tích hồi quy tuyến tính có thể thích hợp. Mặt khác, nếu các mối tương quan giữa các biến độc lập là lớn, đa phần sẽ xảy ra trong mơ hình mà chúng tơi đang nghiên cứu.