v. Phương pháp nghiên cứu
2.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Ở bước kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên, ta đã phát hiện một số biến quan sát (R4 và C5) có hệ số tương quan biến-tổng thấp. Ta sẽ thực sự đi đến việc quyết định loại bỏ các biến này trong bước tiếp theo.
Ở bước tiếp đến, ta cần nhận diện xem những biến quan sát nào thuộc về một tập hợp biến đo lường cho cùng một yếu tố đại diện nào đó hay không. Trong 2 thang đo PSQ và Meyer, xét về mặt kế thừa lý thuyết đi trước, ta đã xác định được mỗi thành phần trong thang đo đã bao gồm những biến quan sát nào. Tuy nhiên trong điều kiện áp dụng tại Việt Nam có thể vẫn cịn tồn tại những điểm khác biệt. Vì thế ta cần tiếp tục tiến hành bước phân tích nhân tố khám phá để nhận diện lại các yếu tố thành phần trên cùng với các biến
quan sát liên quan.
2.4.1 Tóm tắt các điều kiện trong đánh giá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn để kiểm tra độ phù hợp của mơ hình như sau:
-Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett phải ≤ 0.05.
-Thứ hai, theo Anderson & Gerbing (1988), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ra từ mơ hình phải ≥ 50% và các nhân tố trích được đều phải có giá trị điểm dừng Eigenvalue lớn hơn 1 [21].
-Thứ ba, hệ số tải nhân tố (factor loading) phải > 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố cao nhất mà ≤ 0.5 thì sẽ bị loại [6].
-Thứ tư là khác biệt hệ số tải nhân tố cao nhất của một biến quan sát trên nhân tố mà nó đo lường so với các các nhân tố còn lại phải cao chênh lệch ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (nghĩa là phải tải mạnh lên nhân tố mà biến đó đo lường).
Khi phân tích EFA đối với thang đo PSQ và thang đo Meyer, phương pháp Phân tích mơ hình thành phần chính (PCA) với phép xoay trực giao Varimax và tiêu chí điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1 được sử dụng để diễn giải kết quả của EFA.
2.4.2 Phân tích EFA cho thang đo PSQ
Thang đo PSQ mà đề tài sử dụng gồm 18 biến nhằm đo lường 4 thành phần: Mức lương, Các phúc lợi, Tăng lương và Cơ chế lương. Qua kết quả kiểm định độ tin cậy sơ bộ thông qua hệ số Cronbach’s Alpha ở bước trên cho thấy vẫn còn đủ 18 biến đạt độ tin cậy. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích EFA để kiểm định sơ bộ thang đo.
Kết quả phân tích EFA sơ bộ với phép xoay Varimax ở bảng 2-4 cho ta thấy biến R4 (“Cách thức tổ chức xác định việc tăng lương cho tơi”) có hệ số tải cao nhất trên nhân tố Tăng lương là 0.413 và đồng thời biến này cũng có hệ số tải cao trên nhân tố Cơ chế lương là 0.430. Như vậy biến này vừa vi phạm điều kiện thứ ba (có hệ số tải cao nhất < 0.45) vừa vi phạm điều kiện thứ tư (mức độ chênh lệch cách biệt của hệ số tải cao nhất với các hệ số tải còn lại trên cùng dòng phải > 0.3).
Mã Biến quan sát Các nhân tố trích được 1 2 3 4 L1 Tiền lương thực lãnh sau thuế hàng kỳ của tôi. .784 L2 Mức lương hiện tại hàng kỳ của tôi trong tổ chức này. .846 L3 Tồn bộ thu nhập chính của tơi trong tổ chức này. .795
L4 Kích cỡ gói lương chính của tơi. .660
B1 Tất cả các phúc lợi mà tổ chức này đã dành cho tôi. .776 B2 Khoản tiền tổ chức chi trả cho các phúc lợi của tôi. .827 B3 Giá trị các khoản phúc lợi hiện tại của tôi. .813 B4 Số lượng các phúc lợi tôi nhận được ở tổ chức này. .781
R1 Đợt nâng lương gần đây nhất của tôi trong tổ chức này. .737 R2 Mức độ ảnh hưởng của người quản lý trực tiếp tác động đến sự tăng lương cho tôi. .764 R3 Những lần tôi được nâng lương điển hình trước đây trong tổ chức này. .788 R4 Tiêu chuẩn mà tổ chức áp dụng để tính tốn xác định cho những lần nâng lương cho tôi. .430
S1 Cấu trúc lương trong tổ chức của tôi. .696 S2 Thông tin tổ chức cung cấp về chế độ lương bổng mà tôi quan tâm. .704 S3 Thù lao tương xứng cho các vị trí cơng việc khác nhau trong tổ chức của tơi. .754 S4 Sự nhất quán trong việc áp dụng chính sách lương trong tổ chức của tơi. .735 S5 Mức độ chênh lệch lương giữa các vị trí cơng việc khác nhau trong tổ chức của tơi. .685 S6 Cách thức điều hành chế độ lương bổng trong tổ chức của tôi. .694
Bảng 2-4: Ma trận xoay nhân tố sơ bộ cho thang đo PSQ
Sau khi loại biến R4 để thực hiện lại EFA hiệu chỉnh (vui lòng xem chi tiết ở Phụ
lục 7), ta có thể kết luận thang đo PSQ trong đề tài này sau khi loại bỏ biến R4 là phù hợp
vì nó thỏa mãn được các điều kiện sau:
-Hệ số KMO = 0.912 là đạt u cầu vì > 0.5.
-Cả 4 nhân tố trích được đều có Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích từ mơ hình là 68.068. Nghĩa là 4 nhân tố mới đã giải thích được hơn 68% mơ hình.
-Các biến đều có hệ số tải cao nhất > 0.5 và các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó dự định đo lường.
-Các hệ số tải còn lại trên từng biến đều thấp hơn hệ số tải cao nhất của biến đó với mức chênh lệch cách biệt > 0.3.
Cũng từ bảng 2-4, ta thấy các biến L1, L2, L3, L4 có hệ số tải cao nhất tập trung vào cột nhân tố thứ 3. Điều này cho ta thấy chúng đã hình thành nên một nhân tố riêng biệt với các biến còn lại. Kết quả như vậy là đúng với dự tính ban đầu của ta trước khi kiểm định thang đo.
Ta có thể đặt tên cho nhân tố này là Mức lương. Tương tự như vậy, các biến B1, B2, B3, B4 hình thành nên cột nhân tố 2, ta đặt tên là Các phúc lợi, Tiếp theo các biến R1, R2, R3 hình thành nên cột nhân tố 4, ta đặt tên là Tăng lương. Cuối cùng các biến S1, S2, S3,
2.4.3 Phân tích EFA cho thang đo Meyer
Thang đo Meyer mà đề tài sử dụng gồm 16 biến nhằm đo lường 4 thành phần: gắn kết bằng cảm xúc, gắn kết bằng hành vi, gắn kết vì cảm thấy khan hiếm việc làm, và gắn kết bằng thái độ. Qua kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha ở bước trước đã cho thấy biến C5 có hệ số tương quan biến-tổng = 0.349 là không cao. Tuy nhiên ta chưa thể loại được biến này vì Cronbach’s Alpha của nhóm biến này là tương đối cao (= 0.804). Do vậy 16 biến này tiếp tục được đưa vào phân tích EFA để kiểm định sơ bộ thang đo.
Kết quả kiểm định EFA sơ bộ ở bảng 2-8 cho thấy biến C5 (“Một lý do khiến tôi tiếp tục làm việc cho tổ chức này là sự bỏ việc địi hỏi nhiều tổn thất cá nhân vì nơi khác có thể khơng đáp ứng thỏa đáng những quyền lợi mà tơi đã có ở đây”) có hệ số tải cao nhất trên nhân tố gắn kết bằng hành vi là 0.535 và đồng thời biến này cũng có hệ số tải trên nhân tố gắn kết bằng cảm xúc là 0.352. Như vậy biến này vi phạm điều kiện thứ tư (mức độ cách biệt của hệ số tải cao nhất với các hệ số tải còn lại trên cùng dòng phải > 0.3).
Mã Biến quan sát Các nhân tố trích được
1 2 3 4 A1 Tơi cảm thấy thích thú khi trị chuyện, giới thiệu về tổ chức của tôi với những người khác. .836
A2 Tôi cảm thấy tổ chức này như một gia đình thứ hai của mình. .835 A3 Tổ chức này mang một ý nghĩa quan trọng đối với cá nhân tôi. .777 A4 Tôi cảm thấy yêu mến tổ chức này hơn những nơi khác. .787
C1 Việc rời bỏ tổ chức vào lúc này sẽ khiến tôi mất đi nhiều quyền lợi. .752 C2 Tôi sẽ gặp nhiều thủ tục trở ngại, phiền phức nếu rời bỏ tổ chức này. .791 C3 Nếu rời bỏ tổ chức này tôi sẽ bị xáo trộn trong cuộc sống. .816 C4 Tơi phải ở lại tổ chức này vì thu nhập kiếm được ở đây giúp tơi hỗ trợ gia đình. .732 C5 Một lý do khiến tơi tiếp tục làm việc cho tổ chức này là sự bỏ việc địi hỏi nhiều hy sinh
cá nhân vì nơi khác có thể khơng đáp ứng thỏa đáng những quyền lợi mà tơi đã có ở đây. .535 C6 Tơi khơng thể rời bỏ tổ chức vì tơi chưa tìm ra chỗ làm nào khác phù hợp hơn. .863 C7 Tơi cảm thấy khơng có nhiều sự lựa chọn để tính đến việc rời bỏ tổ chức vào lúc này. .855 C8 Tình trạng khan hiếm việc làm tương tự khiến tôi không thể rời bỏ tổ chức này. .875 N1 Tôi chịu ơn rất nhiều đối với tổ chức của tôi. .785
N2 Tơi cảm thấy mình có lỗi nếu rời bỏ tổ chức vào lúc này. .868 N3 Tơi cảm thấy có một nghĩa vụ thơi thúc mình phải ở lại với tổ chức. .833 N4 Tôi không rời bỏ tổ chức vì cảm thấy có trách nhiệm tinh thần với những con người ở đây .763
Bảng 2-8: Ma trận xoay nhân tố sơ bộ cho thang đo Meyer
Sau khi loại biến C5 để thực hiện lại EFA hiệu chỉnh (vui lòng xem chi tiết ở Phụ
lục 8), ta có thể kết luận thang đo Meyer trong đề tài này sau khi loại bỏ biến C5 là phù
hợp vì nó thỏa mãn được các điều kiện:
-Cả 4 nhân tố trích được đều có Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích từ mơ hình là 71.269. Nghĩa là 4 nhân tố mới đã giải thích được hơn 71% mơ hình.
-Các biến đều có hệ số tải cao nhất > 0.5 và các biến trong cùng một nhóm đều thực sự tải mạnh trên nhân tố mà nó dự định đo lường.
-Các hệ số tải còn lại trên từng biến đều thấp hơn hệ số tải cao nhất của biến đó với mức chênh lệch cách biệt > 0.3.
Cũng từ bảng 2-8, ta thấy các biến A1, A2, A3, A4 có hệ số tải cao nhất tập trung vào cột 1. Điều này cho thấy chúng đã tạo nên một nhân tố riêng biệt với các biến còn lại. Kết quả như vậy là đúng với dự tính ban đầu của ta trước khi kiểm định thang đo. Ta có thể đặt tên cho nhân tố này là gắn kết bằng cảm xúc. Kế đến, các biến C1, C2, C3, C4 hình thành nên nhân tố gắn kết bằng hành vi, Tiếp theo các biến C6, C7, C8 hình thành nên nhân tố phụ gắn kết vì khan hiếm việc làm thay thế. Cuối cùng các biến N1, N2, N3, N4 hình thành nên nhân tố gắn kết bằng thái độ.