Phân tích nhân tố khám phá(EFA) giúp phân biệt được các thành phần, và sẽ biết được từng nhóm biến đo lường cho từng thành phần này.
Theo kết quả được trình bày ở bảng 4.7, các biến c9, c10, c20, c31 sẽ bị loại. Sau khi loại bỏ 4 biến trên, 32 biến quan sát độc lập của thang đo được đưa vào kiểm định trong EFA theo phương pháp trích Principal Component Analysis và phương pháp xoay nhân tố Varimax.
Kết quả phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi thỏa 5 điều kiện sau: Điều kiện 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >0.5; Sig (Bartlett's Test) < 0.05 Điều kiện 2: Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 sẽ bị loại
Điều kiện 3: Hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) >1
Điều kiện 4: Tổng phương sai trích (Sums of Squared loadings) ≥50%
Điều kiện 5: Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥
0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.3.1 Phân tích nhân tố các biến độc lập Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .841
Kiểm định Bartlett Kiểm định chi bình phương 7382.0
71
df 351
Mức ý nghĩa 0.000
Điều kiện 1: 0.5 ≤ Hệ số KMO = 0.841 ≤ 1
Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett < 0.05, đạt yêu cầu
(KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả
thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008))
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
Nhân tố
Hệ số Eigenvalues Tổng phương sai trích Tồng phương sai trích khixoay nhân tố Tổng Variance% of % phương sai trích Tổng Variance% of % phương sai trích Tổng % of Varianc e % phương sai trích 1 10.343 38.308 38.308 10.343 38.308 38.308 6.322 23.416 23.416 2 3.680 13.630 51.939 3.680 13.630 51.939 4.396 16.280 39.696 3 2.834 10.498 62.436 2.834 10.498 62.436 3.374 12.495 52.191 4 1.374 5.089 67.525 1.374 5.089 67.525 3.223 11.937 64.128 5 1.350 4.999 72.524 1.350 4.999 72.524 2.267 8.396 72.524 Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Điều kiện 3 và 4: Số nhân tố trích được tại
• Hệ số Eigenvalues = 1.350 > 1
• Tổng phương sai trích = 72.524% > 50% Điều kiện 3 và 4 đạt yêu cầu
Bảng 4.10: Bảng kết quả phân tích EFA sau khi xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5
c1 Công việc phù hợp trình độ .759
c5 Cơng việc ổn định .710
c2 Công việc mang lại nhiều kiến thức .593
c4 Cơng việc ít làm ngồi giờ .555
c3 Cơng việc nhiều cơ hội thăng tiến .551
c7 Thu nhập phù hợp với NH khác .819
c8 Trợ cấp công bằng .776
c12 Được thoải mái bày tỏ quan điểm .799
c13 Ý kiến được đồng nghiệp ủng hộ .755
c16 Lãnh đạo tôn trọng nhân viên .739
c11 Đồng nghiệp hòa nhã và thân thiện .735
c17 Lãnh đạo lắng nghe nhân viên .700
c18 Lãnh đạo cho lời khuyên hữu ích .643
c14 Đồng nghiệp phối hợp làm việc .621
c19 Lãnh đạo đánh giá cao năng lực nv .595
c25 Chính sách thăng tiến cơng bằng .884
c23 Nv có cơ hội thăng tiến thỏa đáng ở NH .824
c24 Lãnh đạo quan tâm đến sự thăng tiến của nv .788
c22 Nv được khuyến khích nv học hỏi từ sai sót của mình
.582
c21 Nv được đào tạo tốt cho công việc .505
c29 Trang thiết bị làm việc hiện đại .845
c27 Nơi làm việc an toàn .824
c30 NH cung cấp đầy đủ phương tiện để nv làm tốt cv
.818
c28 Địa điểm nơi làm việc phù hợp với nơi ở .758
c15 NH khuyến khích làm việc nhóm .743
c26 Nơi làm việc được bố trí sạch đẹp .713
Có 5 nhân tố được rút trích
Điều kiện 2 (tất cả các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 đã bị loại) và điều kiện 5 (khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3
để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố) đều được thỏa mãn.
4.3.2Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Sau khi loại biến c31, biến phụ thuộc Y chỉ còn 4 nhân tố từ c32 đến c35. Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Y (mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động) được trình bày từ bảng 4.11 đến 4.14. Trong đó, tổng phương sai trích = 92.421% > 50% và hệ số eigenvalues = 3.697 > 1 (bảng 4.12).
Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (bảng 4.13)
Hệ số KMO = 0.841 > 0.5 và mức ý nghĩa kiểm định Bartlett < 0.05 đều thỏa mãn điều kiện để kết quả phân tích nhân tố được sử dụng.
Bảng 4.11: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin .849
Kiểm định Bartlett Chi bình phương 1798.887
df 6
Mức ý nghĩa 0.000
Bảng 4.12: Xác định số lượng nhân tố
Total Variance Explained
Nhân tố
Hệ số Eigenvalues Tổng phương sai trích Tổng Variance% of % phương sai trích Tổng Variance% of % phương sai trích 1 3.697 92.421 92.421 3.697 92.421 92.421 2 .137 3.414 95.835 3 .126 3.151 98.986 4 .041 1.014 100.000 Bảng 4.13: Hệ số tải nhân tố Nhân tố 1
c32 Tự hào khi làm việc tại ngân hàng .951
c33 Tin tưởng vào NH .984
c34 Nỗ lực hết mình vì NH .953
c35 Làm việc lâu dài với NH .958
Với kết quả phân tích EFA sau khi xoay nhân tố (bảng 4.10), ta thực hiện lệnh gom biến và đặt tên các nhân tố mới, sau đó đánh giá lại thang đo bằng hệ số Cronbach alpha. Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.14: Bảng tổng hợp kết quả phân tích nhân tốNhân tố mới lượngSố Nhân tố mới lượngSố
biến Biến Cronbach Alpha Phương sai trích Bản chất cơng việc (F1) 5 c1 , c2, c3, c4, c5 0.764 72.524 Thu nhập (F2) 3 c6, c7, c8 0.903 Đồng nghiệp và lãnh đạo (F3) 8 c11, c12, c13,c14, c16, c17, c18, c19 0.874
Đào tạo - thăng tiến (F4) 5 c21, c22, c23, c24, c25 0.832
Điều kiện làm việc (F5) 6 c15, c26, c27, c28, c29, c30 0.819
Thỏa mãn trong công việc (Y) 5 c32, c33, c34, c35,c36 0.977 92.421
Các nhân số của các nhân tố dùng để tính tốn chỉ được hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach Alpha (thỏa mãn các điều kiện)
Vậy các nhân tố Fi được tính như sau: F1 = Mean (c1 , c2, c3, c4, c5)
F2 = Mean (c6, c7, c8)
F3 = Mean (c11, c12, c13, c14, c16, c17, c18, c19) F4 = Mean (c21, c22, c23, c24, c25)
F5 = Mean (c15, c26, c27, c28, c29, c30)
Bản chất công việc
Thu nhập
Đồng nghiệp và lãnh đạo Mức độ thỏa mãn trong công việc
Cơ hội đào tạo – thăng tiến
Điều kiện làm việc