- Sự hợp tác Sự công bằng
4 Về mặt nguyên tắc khi phân tích nhân tố khám phá EFA phải tiến hành phân tích đồng thời toàn bộ các biến quan sát có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc để xem có thể trích được bao nhiêu nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng
quan sát có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc để xem có thể trích được bao nhiêu nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng
đến biến phụ thuộc. Tuy nhiên ở bước này, EFA được tiến hành riêng lẽ cho từng khái niệm nghiên cứu vì mục đích là để đánh giá xem thang đo đó có độ tin cậy hay khơng, có yếu tố biến giả xuất hiện hay khơng và xem
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu theo phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với số lượng mẫu 219 mẫu, sử dụng phương pháp trích : Principal Axis Factoring với phép quay Promax5. Do đây chỉ là bước nghiên cứu định lượng sơ bộ, mục đích của nghiên cứu định lượng sơ bộ đó là loại bỏ những biến giả làm sai lệch trong đo lường, kiểm định độ tin cậy của thang đo và kiểm tra sơ bộ tổng phương sai trích được của từng nhân tố, chính vì vậy EFA được sử dụng cho từng biến tiềm ẩn riêng lẻ để thấy được tổng phương sai trích được cho từng nhóm nhân tố là bao nhiêu. Trong nghiên cứu chính thức sẽ tiến hành phân tích EFA cho tồn bộ các biến quan sát ảnh hưởng đến niềm đam mê công việc của nhân viên – EWP – để xem trong thực tế các số liệu của mẫu thu thập được có trích được 8 nhân tố như theo mơ hình lý thuyết đề nghị hay khơng.
Kết quả của trọng số các biến quan sát, tương quan giữa biến quan sát với biến tổng có hiệu chỉnh trong từng thang đo, hệ số cronbach alpha, hệ số cronbach alpha khi loại bỏ biến, tổng phương sai trích được của từng khái niệm được trình bày tóm tắt trong Bảng 3.11.
Thang đo cơng việc có ý nghĩa – MW. Khái niệm cơng việc có ý nghĩa có hệ số tin cậy Cronbach Alpha6 là 0.791>0.70, các tương quan giữa từng biến khảo sát với biến tổng có hiệu chỉnh đều lớn hơn 0.37. Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích 49.462% lớn hơn mức chấp nhận được do xấp xỉ 50%, các trọng số của các biến quan sát đều ở mức chấp nhận được, thấp nhất là trọng số của biến MW3 (công việc giúp đạt
5 Trong phân tích EFA có nhiều phép trích nhân tố. Gorsuch (1983) liệt kê có 19 phép trích, một số phép trích
thơng dụng : (1) principal axis factoring (sử dụng cho mơ hình CFM – sử dụng phép quay khơng vng góc promax), (2) principal component ( sử dụng cho mơ hình PCA – sử dụng phép quay vng góc varimax), (3) maximum likelihood, (4) least squares và (5) alpha factoring. Và chúng được chia thành 2 nhóm chính: mơ hình nhân tố chung (CFM - Common Factor Model) và mơ hình thành phần chính (PCA – Principal Component Analysis Model). Trong CFM, phần chung ban đầu để đưa vào mơ hình là nhỏ hơn 1 và cô lập phần riêng và sai số vì vậy nó giải thích tốt nhất hiệp phương sai của biến tiềm ẩn. Trong PCA, phần chung ban đầu đưa vào là
100% và mục tiêu của nó là trích được nhiều nhất phương sai của biến tiềm ẩn. (Nguyễn Đình Thọ, 2011: 391). Trong bài nghiên cứu này sẽ sử dụng mơ hình thành phần chính PCA – với phép quay vng góc Varimax.