Tên yếu tố Biến quan sát
Yếu tố
1 2 3 4 5 6 7
Sự thân thiện (thanthien)
tt1 .260 .587
tt2 .639
tt3 .378 .624
tt4 .692 .266
Sự tín nhiệm và niềm tin vào lãnh đạo (niemtin)
nt1 .814 .206 nt2 .801 .202 nt3 .785 .264 Sự giao tiếp thẳng thắn và cởi mở (giaotiep) gt1 .313 .610 gt2 .715 gt3 .690 .225
Cơ hội học hỏi và phát triển cá nhân (phattrien)
pt1 .750
pt2 .356 .548
pt3 .283 .603
pt5 .311 .558
Sự cân bằng giữa cơng việc và gia đình (canbang) cb1 .712 .237 cb2 .781 .236 cb3(*) .686 cb4 .671 .332 Sự ủng hộ của cấp trên (ungho) uh1 .701 .211 uh2 .646 .305 . uh3 .453 .394 uh4(*) .781
Hiệu quả công việc (ketqua)
hq1 .729
hq2 .793
hq3 .728
hq4 .822
Kết quả cho thấy EFA trích đƣợc 6 nhân tố từ 23 biến đƣợc đƣa vào phân tích (điều kiện là các Eigenvalues ≥ 1). Sáu nhân tố này trích đƣợc 58.07% phƣơng sai. Trong đó có 4 nhân tố có hệ số tải của các biến đạt yêu cầu (>.50), cịn lại hai nhân tố chƣa đạt u cầu đó là nhân tố thứ 2 và nhân tố thứ 6 (<.50). Biến pt4 có hệ số tải nhân tố Factor loading (<.50) và nằm ở nhiều nhân tố lần lƣợt là nhân tố thứ 2 (.424), nhân tố thứ 6 (.335),nhân tố thứ 4 (.232) và nhân tố thứ 5 (.223). Xét lại ý nghĩa của biến quan sát pt4 (Tơi nhận thấy rằng tơi có thể phát triển tài năng khi làm việc ở đây) khơng đóng góp nhiều vào khái niệm cơ hội học hỏi và phát triển cá nhân, ta có thể loại biến này trƣớc. Đối với biến uh3 cũng xảy ra tình trạng trọng số tải nhân tố chƣa đủ mạnh (.481). Tuy nhiên chúng ta sẽ giữ lại, với hy vọng sau khi loại bỏ biến pt4 có thể cải thiện đƣợc.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2 sau khi loại biến pt4 cho kết quả ở Bảng 4.3, với tổng phƣơng sai trích đƣợc là 59.29% (>.50) đạt yêu cầu. Các biến đều có phân bố tập trung, trọng số nhân tố của các biến đều >.50, duy nhất chỉ có biến uh3 có trọng số .453 (<.50). Tuy nhiên, xét giá trị nội dung của biến uh3 (Cấp trên tơi ủng hộ tơi tham gia đóng góp ý kiến để ra quyết định) cho thấy đây là một nội dung chính, quan trọng đối với khái niệm sự ủng hộ của cấp trên nên quyết định giữ lại. Nhƣ vậy mơ hình nghiên cứu gồm sáu biến độc lập và một biến phụ thuộc với 26 biến quan sát đã đƣợc phân tích là có giá trị nghiên cứu để sử dụng cho phân tích tƣơng quan, hồi quy.
4.3. Phân tích hồi quy
4.3.1. Xem xét ma trận hệ số tƣơng quan
Xét hệ số tƣơng quan Pearson của từng cặp yếu tố để lƣợng hóa mức độ tác động. Trong phân tích này, ta giả định các biến có mối quan hệ tuyến tính là đƣờng thẳng. Việc giả định này sẽ đƣợc kiểm định tính đúng đắn trong phần phân tích hồi qui tuyến tính. Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson thể hiện trong bảng 4.4