CHƢƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tố là phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầụ
Phân tích nhân tố chỉ đƣợc sử dụng khi hệ số KMO( Kaiser –Meyer- Olkin ) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2000), Các biến có hệ số truyền tải ( Factor loading ) nhỏ hơn 0,5 hoặc khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loạị Điểm dừng Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% . Phƣơng pháp trích „„ Principal Axis Factoring ‟‟ với phép quay „„ Varimax ‟‟ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các biến độc lập.
3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá thang đo các biến độc lập
ạ Phân tích nhân tố lần 1
Bảng 3.11. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's lần 1 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacỵ .807
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2500.793
df 595
Kiểm định KMO và Bartlett's lần 1 cho thấy hệ số KMO khá cao (0.807 > 0.5 và df= 595) với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig =0.000) cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFẠ
Bảng 3.12. Bảng xác định số lƣợng nhân tố lần 1 Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.260 20.743 20.743 7.260 20.743 20.743 3.201 9.147 9.147 2 3.751 10.716 31.459 3.751 10.716 31.459 2.974 8.497 17.644 3 2.149 6.141 37.600 2.149 6.141 37.600 2.961 8.459 26.103 4 1.944 5.555 43.156 1.944 5.555 43.156 2.640 7.542 33.645 5 1.583 4.523 47.679 1.583 4.523 47.679 2.169 6.198 39.843 6 1.428 4.079 51.758 1.428 4.079 51.758 2.146 6.131 45.974 7 1.257 3.591 55.350 1.257 3.591 55.350 1.979 5.653 51.627 8 1.164 3.325 58.675 1.164 3.325 58.675 1.683 4.809 56.436 9 1.081 3.088 61.763 1.081 3.088 61.763 1.622 4.635 61.071 10 1.016 2.902 64.665 1.016 2.902 64.665 1.258 3.594 64.665 11 .940 2.685 67.350 … ….. …… ……. 35 .190 .543 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Với phƣơng pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 10 nhân tố từ 35 biến quan sát của các biến độc lập với phƣơng sai trích 64.665%(>50%) nên đạt yêu cầụ
Bảng 3.13. Bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 1 Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ĐCV4 .780 ĐCV5 .765 ĐCV3 .750 ĐCV2 .670 ĐCV1 .597 CT7 .681 CT2 .665 CT3 .658 CT1 .642 CT6 .635 CT4 DTTT2 TLPL4 .727 TLPL6 .717 TLPL1 .667 TLPL2 .553 TLPL8 DTTT3 .668 CT5 .665
DTTT4 .647 DTTT1 .627 MTLV2 .827 MTLV1 .798 MTLV4 .777 DN3 .836 DN1 .823 DG2 .728 DG1 .702 DG3 .631 DN4 .860 DN2 .673 TLPL3 .681 TLPL7 .506 .598 TLPL5 TLPL9 .638
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. ạ Rotation converged in 21 iterations.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay thì các biến quan sát CT4, DTTT2, TLPL8, DN3, DN1, DN4, DN2, TLPL3, TLPL7, TLPL5, TLPL9 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 hoặc khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn 0,3 hay nhóm dƣới 2 biến quan sát.Do đó 24 biến quan sát cịn lại sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố lần 2.
b. Phân tích nhân tố lần 2
Bảng 3.14. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's lần 2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacỵ .809
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1475.642
df 276
Sig. .000
Những biến quan sát trải qua phân tích nhân tố lần 1 thành cơng (24 biến quan sát ) đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố lần 2 cho kết quả KMO = 0.809 > 0.5 và df= 276 với mức ý nghĩa bằng 0 (Sig =0.000) cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố EFẠ
Bảng 3.15. Bảng xác định số lƣợng nhân tố lần 2 Total Variance Explained
Componen t Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varianc e Cumulativ e % Total % of Varianc e Cumulativ e % Total % of Varianc e Cumulativ e % 1 5.49 3 22.889 22.889 5.49 3 22.889 22.889 2.96 9 12.371 12.371 2 2.79 8 11.660 34.549 2.79 8 11.660 34.549 2.61 0 10.875 23.246 3 2.00 4 8.350 42.899 2.00 4 8.350 42.899 2.38 6 9.941 33.187 4 1.61 1 6.714 49.613 1.61 1 6.714 49.613 2.35 0 9.792 42.979 5 1.26 8 5.285 54.898 1.26 8 5.285 54.898 2.10 0 8.751 51.730 6 1.15 9 4.828 59.726 1.15 9 4.828 59.726 1.91 9 7.996 59.726 7 .925 3.855 63.581 ….. ….. …. ……. 24 .254 1.059 100.000
Với phƣơng pháp rút trích Principal Components và phép xoay Varimax, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 6 nhân tố từ 24 biến quan sát của các biến độc lập với phƣơng sai trích 59.726%(>50%) nên đạt yêu cầụ
Bảng 3.16. Bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 2 Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 ĐCV4 .771 ĐCV5 .765 ĐCV3 .762 ĐCV2 .688 ĐCV1 .630 CT1 .798 CT2 .689 CT6 .644 CT3 .601 CT7 .544 TLPL6 .747 TLPL4 .719 TLPL1 .699 TLPL2 .597 CT5 .830 DTTT4 .689 DTTT3 .654
DTTT1 .510 MTLV2 .832 MTLV1 .790 MTLV4 .762 DG2 .779 DG1 .737 DG3 .607
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. ạ Rotation converged in 7 iterations.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận nhân tố đã xoay lần 2 thì tất cả 24 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5.
Nhƣ vậy sau 2 lần phân tích nhân tố thì xác định đƣợc 6 nhân tố thuộc biến độc lập ảnh hƣởng đến sự hài lòng của ngƣời lao động trong công việc tại công ty TNHH MTV Con Đƣờng Xanh Quảng Nam, gồm có:
(1) : Nhân tố đ : gồm có 5 biến quan sát của thành phần
đ (ĐCV1, ĐCV2, ĐCV3, ĐCV4, ĐCV5).
(2) : Nhân tố cấp trên: gồm 5 biến quan sát của thành phần cấp trên (CT1, CT2, CT3, CT6, CT7).
(3) : Nhân tố tiền lƣơng và phúc lợi : gồm 4 biến quan sát của thành phần tiền lƣơng và phúc lợi (TLPL1, TLPL2, TLPL4, TLPL6).
(4) : Nhân tố đào tạo và thăng tiến: gồm 3 biến quan sát của thành phần đào tạo và thăng tiến (DTTT1, DTTT3, DTTT4) và 1 biến quan sát của thành cấp trên (CT5).
(5) : Nhân tố môi trƣờng làm việc: gồm 3 biến quan sát của thành phần môi trƣờng làm việc (MTKV1, MTLV2, MTLV4).
(6) : Nhân tố đánh giá thành tích: gồm 3 biến quan sát của thành phần đánh giá thành tích (DG1, DG2, DG3).
Bảng 3.17. Đặt tên các biến (factor)
Nhóm Tên nhân tố Các chỉ báo quan sát
F1 Đặc điểm công việc
ĐCV1- Sử dụng các kỹ năng khác nhau ĐCV2- Nhân viên hiểu rỏ về công việc
ĐCV3- Nhân viên đƣợc quyền quyết định một số vấn đề công việc nằm trong năng lực
ĐCV4- Nhân viên nhận đƣợc phản hồi của cấp trên về hiệu quả công việc
ĐCV5- Công việc phù hợp với năng lực của nhân viên
F2 Cấp trên
CT1- Sự dễ giao tiếp với Cấp trên
CT2- Sự hổ trợ của Cấp trên khi cần thiết CT3- Sự quan tâm của Cấp trên
CT6- Nhân viên đƣợc quyết định cách thức thực hiện công việc và nhiệm vụ của mình, CT7- Cấp trên đối xử công bằng với cấp dƣới
F3 Tiền lƣơng và
phúc lợi
TLPL1- ực và
đóng góp
TLPL2- Nhân viên nhận đƣợc các khoản thƣởng thỏa đáng từ hiệu quả công việc
TLPL4- Lƣơng thƣởng trợ cấp của công ty đƣợc phân phối khá công bằng
TLPL6- Công ty có chế độ bảo hiểm y tế , bảo hiểm xã hội tốt
F4 Đào tạo và thăng tiến
DTTT1- Công ty đào tạo đầy đủ các kỹ năng để thực hiện tốt công việc
DTTT3- Công ty tạo nhiều cơ hội thăng tiến DTTT4- Chính sách thăng tiến của cơng ty cơng bằng
CT5- Cấp trên là ngƣời có năng lực
F5 Mơi trƣờng
làm việc
MTKV1- Thời gian làm việc phù hợp
MTLV2- Không phải làm thêm giờ quá nhiều MTLV4- Nơi làm việc đảm bảo tính an toàn và thoải mái F6 Đánh giá thành tích DG1- DG2- DG3-
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo biến phụ thuộc Bảng 3.18. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Bảng 3.18. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacỵ .610
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 442.346
df 3
Sig. .000
Ta thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá với KMO =0.610>0.5 và sig 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 3.19. Bảng xác định số lƣợng nhân tố Total Variance Explained
Compo nent
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.318 77.266 77.266 2.318 77.266 77.266 2 .614 20.475 97.741 3 .068 2.259 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.20. Bảng ma trận thành phần nhân tố đã xoay Component Matrixa Component 1 HL1 .953 HL2 .940 HL3 .725
Extraction Method: Principal Component Analysis. ạ 1 components extracted.
Phân tích đã rút trích từ 3 chỉ báo thành một nhân tố có Eigenvalue=2.318 và tổng phƣơng sai tích lũy là 77.266%>50% với các hệ số tải đều lớn hơn 0.5, nhƣ vậy các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theọ
Kết luận chung: Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá , thì các nhân
tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của ngƣời lao động từ 7 nhân tố chỉ còn 6 nhân tố và số biến quan sát từ 35 biến giảm xuống còn 24 biến.
3.4. PHÂN TÍCH CROBACH’S ALPHA SAU EFA
Bảng 3.21. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Đặc điểm công việc
Cronbach's Alpha = 0.807 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến ĐCV1 14.95 4.238 .468 .804 ĐCV2 15.24 3.995 .564 .778 ĐCV3 15.20 3.503 .672 .743 ĐCV4 15.12 3.729 .631 .757 ĐCV5 15.07 3.503 .632 .757
Qua phân tích hệ số Cronbach's Alpha, cho thấy Cronbach's Alpha =0.807>0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 5 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.22. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Cấp trên
Cronbach's Alpha = 0.780 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CT1 13.64 4.505 .532 .711
CT2 13.77 4.568 .522 .715
CT3 13.68 4.731 .528 .712
CT6 13.41 4.818 .506 .720
Qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, cho thấy Cronbach‟s Alpha =0.757 > 0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 5 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.23. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Tiền lƣơng và phúc lợi
Cronbach's Alpha = 0.756 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
TLPL1 11.28 1.950 .563 .694
TLPL2 11.26 1.846 .536 .710
TLPL4 11.14 1.982 .568 .693
TLPL6 11.21 1.862 .551 .700
Qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, cho thấy Cronbach‟s Alpha =0.756 >0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 3 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.24. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Đào tạo và thăng tiến
Cronbach's Alpha = 0.733 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
DTTT1 11.09 2.326 .440 .730
DTTT3 11.08 2.554 .598 .647
DTTT4 11.11 2.213 .596 .630
Qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, cho thấy Cronbach‟s Alpha =0.733 > 0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 3 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.25. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Môi trƣờng làm việc
Cronbach's Alpha = 0.760 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
MTLV1 6.34 1.703 .547 .730
MTLV2 6.36 1.750 .662 .608
MTLV4 6.34 1.660 .573 .700
Qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, cho thấy Cronbach‟s Alpha =0.760 >0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 3 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.26. Hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố Đánh giá thành tích
Cronbach's Alpha = 0.660 Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
DG1 6.95 1.128 .543 .462
DG2 7.07 1.324 .459 .581
Qua phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, cho thấy Cronbach‟s Alpha =0.660 >0.6 nên nhân tố đạt yêu cầụ Cả 3 biến quan sát trên đều có hệ số tƣơng quan biến tổng phù hợp đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều đƣợc chấp nhận.
Kết quả : Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố sau EFA cho thấy các
nhóm nhân tố mới đều đạt yêu cầu về độ tin cậy nên những nhân tố này đƣợc sử dụng để phân tích hồi quy tiếp theọ
3.5. MƠ HÌNH HIỆU CHỈNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 3.5.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh 3.5.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Trong khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập đƣợc thông qua các bƣớc phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố, phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha sau khi chạy EFA, lúc này mơ hình nghiên cứu điều chỉnh gồm 6 biến độc lập bao gồm: Đặc điểm công việc, Cấp trên, Tiền lƣơng và phúc lợi, Đào tạo và thăng tiến, Mơi trƣờng làm việc, Đánh giá thành tích để đo lƣờng biến phụ thuộc là sự hài lòng của ngƣời lao động. Cả 6 biến này đều tác động làm tăng hoặc giảm sự hài lòng của ngƣời lao động. Và mơ hình nghiên cứu tổng quát sẽ đƣợc hiệu chỉnh nhƣ hình 3.1.
Hồi quy
Hình 3.1. Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh Biến nhân tố điều chỉnh
- Đặc điểm công việc - Cấp trên
- Tiền lƣơng và phúc lợi - Đào tạo và thăng tiến - Môi trƣờng làm việc - Đánh giá thành tích Biến phụ thuộc SHL Các yếu tố cá nhân - Độ tuổi - Giới tính -Tình trạng hơn nhân - Trình độ - Vị trí cơng tác - Mức lƣơng hiện tại - Thời gian làm việc Các kiến nghị
3.5.2. Các giả thuyết
Giả thuyết H1: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Đặc điểm cơng việc thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H2: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Cấp trên
thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H3: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Tiền lƣơng và phúc lợi thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H4: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Đào tạo
và thăng tiến thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H5: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lịng với Mơi trƣờng làm việc thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H6: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lịng với Đánh
giá thành tích thì họ càng hài lịng với cơng việc.
Giả thuyết H7: Có sự khác biệt về sự hài lịng của ngƣời lao động theo Độ tuổị
Giả thuyết H8: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo Giới tính .
Giả thuyết H9: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo Tình trạng hơn nhân.
Giả thuyết H10: Có sự khác biệt về sự hài lịng của ngƣời lao động theo
Trình độ.
Giả thuyết H11: Có sự khác biệt về sự hài lịng của ngƣời lao động theo
Vị trí cơng tác.
Giả thuyết H12: Có sự khác biệt về sự hài lịng của ngƣời lao động theo
Mức lƣơng hiện tạị
Giả thuyết H13: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo