biến tổng của thang đo yếu tố Tƣởng thƣởng (COR)
Cronbach's Alpha Số biến quan sát .852 4 Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến này
COR1 10.14 11.010 .690 .817
COR2 10.81 9.983 .732 .795
COR3 10.80 9.433 .611 .860
COR4 10.81 9.834 .779 .776
Nguồn : Kết quả truy xuất từ phần mềm SPSS 4.2.1.9 Thang đo yếu tố Phúc lợi
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của thang đo yếu tố Phúc lợi (FRB) là 0,783 đạt yêu cầu (>0,6). Đồng thời, các hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item- Total Correlation) của yếu tố Phúc lợi (FRB) đều đạt tiêu chuẩn (>0,3). Do vậy, tất cả 04 biến quan sát đo lƣờng của thang đo này đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.25: Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng của thang đo yếu tố Phúc lợi (FRB) biến tổng của thang đo yếu tố Phúc lợi (FRB)
Cronbach's Alpha Số biến quan sát .783 4 Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến này
FRB1 11.53 10.525 .677 .697
FRB2 11.39 9.414 .683 .680
FRB3 11.35 9.072 .678 .681
FRB4 11.33 11.168 .371 .844
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.2.2.1 Kết quả phân tích 4.2.2.1 Kết quả phân tích
Phân tích nhân tố trong nghiên cứu này giúp cho việc xác định các nhân tố cơ bản tác động đến sự thỏa mãn công việc của cán bộ, công chức, viên chức đang làm việc tại huyện Bắc Tân Un tỉnh Bình Dƣơng. Phân tích nhân tố đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp rút trích các thành phần chính (Principal Componets), và phép xoay nguyên góc Varimax của nhân tố để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cƣờng khả năng giải thích các nhân tố. Sau mỗi lần phân tích nhân tố, phải xem xét hai chỉ tiêu là hệ số Kaiser – Meyer – Olkin (KMO) trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và các hệ số tải nhân tố (factor loading) có giá trị ≥ 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và điểm dừng khi trích nhân tố có hệ số Eigenvalue > 1. Ngồi ra, chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát giữa các nhân tố không nhỏ hơn 0,3 để tạo sự phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích nhân tố cho 36 biến quan sát đo lường các thang đo
Kết quả phân tích nhân tố cho 36 biến quan sát nhƣ sau:
Hệ số KMO = 0,825 (thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1) với mức ý nghĩa Sig là 0,00 trong kiểm định Barlett’s (Sig < 0,05). Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu và các biến có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy số lƣợng 09 nhân tố từ 36 biến quan sát và tổng phƣơng sai trích là 72,06% đạt yêu cầu (> 50%). Hệ số tích lũy (Cummulative %) cho biết 09 nhân tố này giải thích đƣợc 72,06% biến thiên của dữ liệu.