Nhóm yếu tố Số biến quan sát Cronbach's Alpha Hệ số tương quan
biến tổng bé nhất Bản chất công việc 4 .922 .814 Đào tạo và phát triển nghề nghiệp 5 .923 .667 Cấp trên trực tiếp 5 .903 .724 Thu nhập 3 .842 .677 Đồng nghiệp 4 .789 .494
Cân bằng giữa công
việc và cuộc sống 3 .249 .092
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ phần mềm SPSS 20
Theo kết quả phân tích ở Bảng 2.6 cho thấy yếu tố “Cân bằng giữa cơng việc và cuộc sống” có hệ số Cronbach’s Alpha = .249 < .60 và các hệ số tương quan biến
tổng đều < .30. Thang đo “Cân bằng giữa công việc và cuộc sống” không đủ độ tin cậy, loại thang đo này ra khỏi các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với Cơng ty.
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:
.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 4 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.
Theo tiêu chuẩn “Initial Eigenvalues” > 1 thì có 5 nhân tố được rút ra. Phương sai trích đạt 75.617% điều này cho thấy 5 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 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết của nhân viên với Công ty theo thứ tự: (1) Đào tạo và phát triển nghề nghiệp; (2) Cấp trên trực tiếp; (3) Bản chất công việc; (4) Đồng nghiệp; (5) Thu nhập và khơng có biến quan sát nào của các nhân tố này bị loại bỏ, số biến quan sát là 21.
2.3. Đánh giá thực trạng về sự gắn kết của nhân viên với Công ty
Đánh giá thực trạng về sự gắn kết của nhân viên với Cơng ty Thanh Bình, tác giả phân tích 5 yếu tố tạo nên sự gắn kết của nhân viên bằng việc kết hợp giữa kết quả khảo sát và dữ liệu thứ cấp trong quá trình nghiên cứu.