Biến phụ thuộc Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Động lực làm việc: Cronbach’s Alpha = 0,879 MOT1 0,728 0,849 MOT2 0,711 0,855 MOT3 0,785 0,832 MOT4 0,751 0,844
(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả trên SPSS, n=204)
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc tác giả thu được hệ số 0,879 ở mức tốt, trong đó các biến quan sát có hệ số tổng đều trên 0,7, khơng có biến nào nếu loại bỏ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được giữ lại để thực hiện các phân tích tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo quan điểm của Hair và cộng sự (2010), khi một đề tài đã xác định được độc lập và phụ thuộc, nghĩa là ngay từ đầu chúng ta đã mặc định xuất hiện mối quan hệ phụ thuộc giữa 2 nhóm biến: một nhóm là tác động lên biến khác và một nhóm là chịu tác động của biến khác thì việc gộp chạy chung các độc lập và phụ thuộc trong một phân tích nhân tố khám phá và sau đó lại kiểm tra các mối quan hệ phụ thuộc là không phù hợp. Tương tự đó, Nguyễn Đình Thọ (2012) cho rằng trong phân tích nhân tố EFA, khi sử dụng phép quay vng góc thì khơng được đưa biến phụ thuộc vào chung với biến độc lập vào cùng lúc để thực hiện EFA. Bởi khi sử dụng phép quay vng góc, các nhân tố phải khơng có mối tương quan với nhau, nghĩa là khơng có sự định nghĩa độc lập với phụ thuộc.
Từ những cơ sở trên, tác giả nhận thấy mơ hình trong đề tài mặc dù có sự xuất hiện của biến trung gian nhưng vẫn xác định rõ vai trò của biến độc lập, biến phụ thuộc nên việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA riêng cho từng biến là phù hợp.
4.3.1. Phân tích cho biến độc lập
Hình 4.1: Kết quả phân tích EFA các biến độc lập