STT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach Alpha Yếu tố tâm lý 9. Tự tin 4 0,816 10. Lạc quan 4 0,766 11. Hy vọng 4 0,782 12. Thích nghi 4 0,729
Chất lượng đời sống công việc
13. Nhu cầu sống 4 0,777
14. Nhu cầu phụ thuộc 4 0,765
15. Nhu cầu kiến thức 4 0,816
Kết quả công việc
16. Kết quả công việc 4 0,877
Tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và đưa vào EFA. 4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi sử dụng Cronbach’s Alpha để loại đi các biến không đạt độ tin cậy, các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) đối với thang đo yếu tố tâm lý, thang đo chất lượng đời sống công việc và thang đo kết quả cơng việc. Mục đích của EFA là khám phá cấu trúc của thang đo yếu tố tâm lý, chất lượng đời sống công việc và kết quả công việc của nhân viên ngành dầu khí tại TP. Hồ Chí Minh. Cuối cùng, tất cả các thành phần được đưa vào phân tích hồi quy đơn nhằm khẳng định giả thuyết ban đầu.
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO >= 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett et al <= 0.05.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0.5. Theo Hair & ctg (1998, 111), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, >= 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg (1998,111) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
Tổng phương sai trích >= 50%
Hệ số Eigenvalue >1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1
Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998) bằng phần mềm SPSS
4.3.2.1 Thang đo yếu tố tâm lý
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 16 biến quan sát của thang đo yếu tố tâm lý gồm 4 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.
Khi phân tích EFA với thang đo yếu tố tâm lý, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Kết quả phân tích EFA cho thấy 16 biến quan sát được phân tích thành 4 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng
trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả KMO & Barlett: hệ số KMO = 0,868 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi- Square của kiểm định Barlett đạt mức 1890.459 với mức ý nghĩa Sig = 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Hệ số Eigenvalue = 1,029 >1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 4 với phương sai trích đạt 61,245%, có nghĩa là 4 nhân tố được rút ra giải thích được 61,245% biến thiên của dữ liệu ( được trình bày ở Phụ lục 6).