Chương 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá sơ bộ các thang đo thành phần cơng việc và thang đo lịng trung thành bằng hệ số Cronbach Alpha, toàn bộ các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), việc phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá các cấu trúc khái niệm nghiên cứu, giúp loại bỏ đi các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất. Mục đích của phân tích nhân tố là rút gọn tập hợp các biến có mối quan hệ chặt chẽ với nhau thành một nhân tố mà không làm giảm thông tin các biến ban đầu.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có Sig <0.05, chúng ta từ chối giả thuyết Ho (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số tải nhân tố (factor loading) >0.5. Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Explained): tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng này phải đạt từ 50% trở lên và tiêu chí eigenvalue tối thiểu phải bằng 1 (>=1) thì mơ hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
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 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.3.1.Phân tích nhân tố đối với biến độc lập:
25 biến quan sát của thang đo được đưa vào phân tích nhân tố theo phương pháp trích Principal Component với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loadings) nhỏ hơn 0.5 hoặc có hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố gần bằng nhau sẽ bị loại. Phân tích nhân tố lần đầu có 1 biến quan sát bị loại: NOW1 (Xem phụ lục 5).
24 biến quan sát còn lại tiếp tục đưa vào phân tích lần 2, kết quả là có 5 nhân tố được trích ra với tổng phương sai trích được là 74.923% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 74.923% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.909 (>0.5) là đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân số của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0.5. Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0.000 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy, kết quả EFA là phù hợp (Xem phụ lục 6).
Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy có 24 biến quan sát được gom thành 5 nhóm nhân tố. Các hệ số tải nhân tố của mỗi biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Hệ số Cronbach alpha của từng nhóm nhân tố được tính lại và cho kết quả phù hợp.
Năm nhân tố trên được thể hiện như sau:
Nhân tố thứ nhất: được đặt tên là “bản chất công việc” (ký hiệu NOW)
gồm có 3 biến quan sát:
Bản chất cơng việc Ký hiệu
Anh chị hiểu rõ cơng việc của mình đóng góp như thế nào cho việc
hoàn thành kế hoạch chung của ngân hàng. NOW2
Anh/ chị có thường xun làm việc ngồi giờ. NOW3
Công việc của anh/ chị rất ổn định và anh/ chị không lo bị mất việc. NOW4
Nhân tố thứ hai: được đặt tên là “lương và phúc lợi” (ký hiệu PAY) gồm có 5 biến quan sát:
Lương và phúc lợi Ký hiệu
Anh/chị cảm thấy thu nhập hiện tại có thể đảm bảo được cuộc sống
của anh/chị. PAY1
Mức lương hiện tại của anh/chị là tương xứng với năng lực làm việc
và đóng góp của anh/chị đối với Ngân hàng. PAY2
Ngân hàng anh/chị việc trả lương, thưởng, trợ cấp cho nhân viên rất
cơng bằng. PAY3
Anh/chị hài lịng với những chế độ phụ cấp như trợ cấp ăn trưa, quà
tặng nhân dịp sinh nhật, tăng ca, … PAY4
Các chương trình phúc lợi khác của Ngân hàng (cho vay ưu đãi cán bộ nhân viên, hỗ trợ mua nhà, thưởng cổ phiếu, du lịch, nghỉ
Nhân tố thứ ba: được đặt tên là “Môi trường làm việc” (ký hiệu ENV) được đo lường bằng 4 biến quan sát
Môi trường làm việc Ký hiệu
Không gian làm việc của Ngân hàng anh/chị an toàn, sạch sẽ và tạo
cảm hứng làm việc. ENV1
Anh/chị được cung cấp đầy đủ trang thiết bị hỗ trợ cho công việc của
anh/chị ENV2
Công cụ làm việc, văn phịng phẩm,... được cung cấp nhanh chóng khi
có yêu cầu. ENV3
Ngân hàng thường tổ chức cho anh/chị được khám sức khỏe định kỳ ENV4
Nhân tố thứ tư: được đặt tên là “Cơ hội đào tạo và thăng tiến” (ký hiệu
PRO) gồm có 5 biến quan sát:
Cơ hội đào tạo và thăng tiến Ký hiệu
Ngân hàng anh/chị có kế hoạch rõ ràng về việc đào tạo và phát triển
nghề nghiệp. PRO1
Anh/chị được ngân hàng đào tạo đủ các nghiệp vụ chuyên môn và kỹ
năng cần thiết để thực hiện tốt cơng việc của mình. PRO2
Ngân hàng triển khai các chương trình đào tạo có hiệu quả. PRO3
Ngân hàng luôn tạo điều kiện để anh/chị được học tập để nâng cao
kiến thức và năng lực làm việc. PRO4
Chính sách đề bạt, thăng tiến của Ngân hàng là công bằng, minh
Nhân tố thứ năm: được đặt tên là “Quan hệ và đối xử nội bộ” (ký hiệu
REL) gồm có 7 biến quan sát:
Quan hệ và đối xử nội bộ Ký hiệu
Đồng nghiệp của anh/ chị thân thiện và có tinh thần hợp tác tốt. REL1
Đồng nghiệp của anh/ chị sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm và cho lời
khuyên khi anh/chị cần. REL2
Đồng nghiệp của anh/ chị có tinh thần đội nhóm, hành động vì lợi
ích chung của nhóm. REL3
Có sự cạnh tranh lành mạnh giữa các cá nhân trong lộ trình thăng
tiến của ngân hàng. REL4
Anh/ chị được cấp trên đối xử công bằng, không phân biệt REL5
Trong công ty, anh/chị luôn được cấp trên hỗ trợ, chỉ bảo, hướng dẫn
nghiệp vụ đúng lúc để hồn thành cơng việc. REL6
Cấp trên coi trọng tài năng và đóng góp của nhân viên. REL7
4.3.2.Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc:
Sau khi phân tích EFA, ba biến quan sát (LOY1, LOY2 và LOY3) của thang đo lòng trung thành của nhân viên trong các NHTM (gọi tắt là lịng trung thành) được nhóm thành một nhân tố. Khơng có biến nào bị loại và EFA phù hợp. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Thang đo lòng trung thành của nhân viến đối với cơng ty có phương sai trích bằng 79.667% cho thấy 79.667% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên. Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và hệ số KMO = 0.738 (>0.5) nên phân tích nhân tố là phù hợp (Xem phụ lục 7).
Vì 3 biến quan sát này đều nói lên mức độ gắn bó của nhân viên với cơng ty nên được đặt tên là “lòng trung thành” (ký hiệu LOY). Nhân tố này bao gồm các
4 0
Lòng trung thành Ký hiệu
Anh/chị sẵn lòng giới thiệu với mọi người về Ngân hàng của mình
như một nơi làm việc tốt. LOY1
Anh/chị cảm thấy tự hào giới thiệu với mọi người về sản phẩm/dịch
vụ của Ngân hàng mình. LOY2
Anh/chị sẽ ở lại Ngân hàng cho dù nơi khác có đề nghị mức lương
hấp dẫn hơn. LOY3
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố ta thấy các nhân tố “Bản chất công việc”, “Lương và phúc lợi”, “Môi trường làm việc”, “Cơ hội đào tạo và thăng tiến, “Quan hệ và đối xử nội bộ” vẫn giữ nguyên như mơ hình ban đầu với các giả thuyết như sau:
H1: Bản chất công việc phù hợp làm cho nhân viên trung thành với công ty hơn. H2: Lương và phúc lợi cao sẽ làm cho nhân viên trung thành với công ty hơn. H3: Môi trường làm việc chuyên nghiệp làm cho nhân viên trung thành với công ty hơn.
H4: Cơ hội đào tạo và thăng tiến làm cho nhân viên trung thành với công ty hơn. H5: Quan hệ và đối xử nội bộ tốt sẽ làm nhân viên trung thành với cơng ty hơn. 4.4Phân tích hồi quy
4.4.1Phân tích tương quan
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính chúng ta nên xem xét qua các mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Qua kết quả phân tích hệ số tương quan được thể hiện ở phụ lục 8 cho thấy giữa các biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan với nhau, điều này chứng tỏ chúng có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
41
Ma trận tương quan ở trên cho thấy biến phụ thuộc lịng trung thành của nhân viên có tương quan với 5 biến độc lập. Giữa các biến độc lập cung có tương quan với nhau nhưng hệ số tương quan khác 1 nên chúng khơng có quan hệ hồn tồn với nhau. Vì vậy, có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên.
4.4.2Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập: NOW (Bản chất công việc), PAY (Lương và phúc lợi), ENV (Môi trường làm việc), PRO (Cơ hội đào tạo và thăng tiến), REL (Quan hệ và đối xử nội bộ) và 1 biến phụ thuộc LOY (Lịng trung thành).
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp “Enter” tức là các biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để đo lường ảnh hưởng các biến này đến lòng trung thành của nhân viên. Các kiểm định được áp dụng thông qua hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F, đồng thời dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Cuối cùng là kiểm tra sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mơ hình phù hợp với lý thuyết hồi quy, bao gồm: Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư không đổi bằng biểu đồ phân tán Scatterplot, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durblin-Watson.
- Kiểm định sự phù hợp tổng thể của mơ hình hồi quy
Bảng phân tích ANOVA của mơ hình hồi quy cho thấy mơ hình hồi quy có kiểm định F = 113.437, Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy sự phù hợp về tổng thể của mơ hình hồi quy.
Bảng 4.2: Bảng phân tích ANOVAMơ hình Mơ hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương độ lệch Giá trị F Giá trị Sig. 1 Hồi quy 158.178 5 31.636 113.437 .000a Phần dư 59.681 214 .279 Tổng 217.859 219
a. Biến độc lập: REL, PRO, ENV, PAY, NOW b. Biến phụ thuộc: LOY
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập cho thấy hệ số 1 < Durbin-watson = 1.986 < 3 là thỏa điều kiện. Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau). Đồng thời các hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 cho thấy các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Bảng 4.3: Bảng tóm tắt mơ hình Model Summaryb
a. Biến độc lập: REL, PRO, ENV, PAY, NOW b. Biến phụ thuộc: LOY
- Kiểm định các vi phạm giả định hồi quy
Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính cung như hiện tượng phương sai thay đổi bằng sử dụng đồ thị phân tán Scatterplot như sau:
Mơ hình R R2 R2 Hiệu chỉnh Sai số ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 .852a .726 .720 .52809379 1.986
Hình 4.1: Đồ thị phân tán Scatterplot.
Đồ thị phân tán ở hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 và không tạo ra hình dạng nào. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai phần dư thay đổi không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định các phần dư phối chuẩn bằng sử dụng biểu đồ tần số Histogram ở hình 4.2 như sau:
.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram
Hình 4.3: Biểu đồ Q-Q PL OT
Biểu đồ tần số Histogram ở hình 4.2 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean =
5.31E-15) và độ lệch chuẩn (Std. Dev = 0.989) gần bằng 1 và biểu đồ tần số Q-Q Plot ở hình 4.3 cung cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Điều này cho phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn nên có thể kết luận rằng giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Nhìn vào bảng 4.4 ta thấy biến tố NOW (Bản chất cơng việc) có mức ý nghĩa bằng 0.508 > 0.05 và biến PRO (Cơ hội đào tạo và thăng tiến) có mức ý nghĩa bằng 0.098 > 0.05 nên khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, hai biến này bị loại khỏi mơ hình. Điều này có nghĩa là yếu tố bản chất cơng việc và cơ hội đào tạo và thăng tiến khơng có quan hệ tuyến tính với lịng trung thành của nhân viên về mặt ý nghĩa thống kê. Như vậy yếu tố bản chất công việc, cơ hội đào tạo và thăng tiến tăng hay giảm cung khơng ảnh hưởng đến lịng trung thành của nhân viên làm việc trong các NHTM trên địa bàn TP.HCM.
Bảng 4.4: Bảng tóm tắt kết quả hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa ch̉n
hóa Hệ số ch̉n hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Hệ số Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 Hằng số NOW PAY ENV PRO REL -.251 .197 -1.280 .202 -.032 .048 -.026 -.663 .508 .806 1.241 .596 .064 .522 9.371 .000 .413 2.422 .135 .047 .152 2.845 .002 .448 2.230 .121 .073 .104 1.660 .098 .325 3.076 .242 .067 .196 3.610 .000 .433 2.308
Mơ hình hồi quy còn lại 3 biến PAY (Lương và phúc lợi); ENV (Môi trường làm việc); REL (Quan hệ và đối xử nội bộ) đạt yêu cầu vì sig < 0.05. Ta có hệ số R2 hiệu chỉnh trong mơ hình là 0.72 tức là mơ hình giải thích được 72% sự thay đổi của biến lòng trung thành, đồng thời mức ý nghĩa của thống kê F tính được rất nhỏ (Sig = 0.000) cho thấy ta mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể (Xem phụ lục 9).
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập PAY, ENV, REL đều có Sig nhỏ hơn 0.05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (LOY) và các hệ số dốc lần lượt là 0.522, 0.196, 0.152 đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều với lòng trung thành của nhân viên.
Tầm quan trọng của các biến PAY, ENV, REL đối với biến LOY được xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến lòng trung thành của nhân viên đối với ngân hàng. Như vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy chỉ có 3 yếu tố có ảnh hưởng đến