Kết quả phân tích nhân tố EFA

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện công tác quản trị nguồn nhân lực tại công ty cổ phần đầu tư – dệt may thiên an phát (Trang 84 - 88)

Biến quan sát Nhân tố (Factor)

1 2 3 4 5 MTLV3 ,858 MTLV5 ,825 MTLV1 ,810 MTLV2 ,752 MTLV4 ,725 CTTD2 ,784 CTTD3 ,779 CTTD5 ,757 CTTD4 ,742 CTTD1 ,733 CTLT2 ,827 CTLT3 ,812 CTLT4 ,794 CTLT1 ,640 CTLT5 ,622 CTDG3 ,836 CTDG1 ,712 CTDG2 ,711 CTDG4 ,659 CTDT3 ,830 CTDT2 ,795 CTDT4 ,671 CTDT1 ,625 Giá trị Eigenvalue 4,091 3,220 2,662 2,077 1,822 Mức độ giải thích của các nhân tố (%) 17,789 14,000 11,572 9,030 7,923 Lũy kế (%) 17,789 31,789 43,361 52,391 60,314

(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)

Tiến hành chạy phân tích nhân tố khám phá với 23 biến được đưa vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue > 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích = 60,314 cho biết 5 nhân tố này giải thích được 60,314% biến thiên của biến phụ thuộc.

Nhìn vào bảng kết quả số liệu trên, ta thấy rằng sau khi phân tích nhân tố EFA (sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax with Kaiser Normalization.a) đã cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản trị nguồn nhân lực. Kết quả phân tích chỉ rõ các biến đều thỏa mãn điều kiện hệ số Factor loading > 0,5, điều này giải thích được rằng nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Như vậy sau q trình phân tích nhân tố, cho ra 5 nhân tố được trích tại giá trị Eigenvalue = 1,822 và phương sai trích được là 60,314%. Như vậy, các nhân tố mới này sẽ được sử dụng để tính tốn các biến mới cho việc phân tích hồi quy.

Bảng 17: Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc “Đánh giá chung về cơng tác QTNNL”

Tiêu chí Hệ số Factor

DG1 ,802

DG3 ,793

DG2 ,742

(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)

Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số Factor loading của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện là > 0,5 và khơng có biến quan sát nào bị loại.

Bảng 18: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test cho biến “Đánh giá chung về công tác QTNNL”

Hệ số KMO ,658

Kiểm định Bartlett

Khi bình phương (Chi-Square) 59,613 Độ lệch chuẩn (df) 3 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000

(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)

Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “Đánh giá chung về công tác QTNNL” cho ra hệ số KMO = 0,658 > 0,5 và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig= 0,000 < 0,05, thỏa mãn các yêu cầu.

Do đó, thang đo “Đánh giá chung về công tác QTNNL” cũng đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.

2.4.4 Phân tích tương quan Pearson

Trước khi tiến hành hồi quy, ta phân tích hệ số tương quan cho 5 biến độc lập với 1 biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập này có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.

Bảng 19: Kết quả kiểm định Pearson về mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu.

CTTD CTDT CTLT CTDG MTLV DG CTTD Pearson Correlation 1 ,018 -,049 ,023 ,121 ,519** Sig. (2-tailed) ,836 ,583 ,794 ,172 ,000 N 130 130 130 130 130 130 CTDT Pearson Correlation ,018 1 -,171 ,160 -,062 ,363** Sig. (2-tailed) ,836 ,052 ,070 ,482 ,000 N 130 130 130 130 130 130 CTLT Pearson Correlation -,049 -,171 1 ,003 ,247** ,202* Sig. (2-tailed) ,583 ,052 ,976 ,005 ,021 N 130 130 130 130 130 130 CTDG Pearson Correlation ,023 ,160 ,003 1 ,112 ,260** Sig. (2-tailed) ,794 ,070 ,976 ,203 ,003 N 130 130 130 130 130 130 MTLV Pearson Correlation ,121 -,062 ,247** ,112 1 ,271** Sig. (2-tailed) ,172 ,482 ,005 ,203 ,002 N 130 130 130 130 130 130 DG Pearson Correlation ,519** ,363** ,202* ,260** ,271** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,021 ,003 ,002 N 130 130 130 130 130 130

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS)

Từ kết quả của kiểm định Pearson, tác giả nhận thấy giá trị Sig (2-tailed) của các biến độc lập trên đều < 0,05, điều này chứng tỏ các biến độc lập này có sự tương quan với biến phụ thuộc (DG) nên việc đưa các biến độc lập vào mơ hình là đúng.

2.4.5 Phân tích hồi quy

2.4.5.1 Phân tích hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đếnđánh giá về công tác quản trị nguồn nhân lực đánh giá về công tác quản trị nguồn nhân lực

Mơ hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến (mơ hình hồi quy bội). Nghiên cứu muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng như thế nào đến “Công tác quản trị nguồn nhân lực ” tại CTCP Đầu tư dệt may Thiên An Phát, thông qua hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích từ phân tích nhân tố EFA.

Mơ hình hồi quy có dạng như sau:

DG = β0 + β1*CTTD + β2*CTDT +β3*CTLT + β4*CTDG + β5*MTLV + Ui

Trong đó:

DG: Đánh giá chung về công tác quản trị nguồn nhân lực của CTCP Đầu tư Dệt may Thiên An Phát

CTTD: Công tác tuyển dụng

CTDT: Công tác đào tạo và thăng tiến

CTLT: Công tác lương thưởng , phúc lợi đãi ngộ CTDG: Công tác đánh giá nhân viên

MTLV: Môi trường và điều kiện làm việc β0: Hằng số

βi: Các hệ số hồi quy (i > 0) Ui: Sai số

2.4.5.2 Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội

Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA. Tiến hành kiểm định dựa trên số liệu thu thập được theo phương pháp Variables Entered/Removed.

Bảng 20: Thống kê phân tích hệ số hồi quy (Model summary) Model Summaryb

Mơhình R R2 R2hiệu chỉnh Sai số ước tính 1 ,732a ,536 ,517 ,39669

(Nguồn: Số liệu điều tra được xử lý bằng phần mềm SPSS)

Tiến hành so sánh giá trị R2và R2hiệu chỉnh ta thấy R2hiệu chỉnh = 0,517 < R2 = 0,536 cho thấy mơ hình hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến Đánh giá chung về công tác QTNNL của Cơng ty (DG). Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) ta có hệ số R2hiệu chỉnh = 0,517> 0,5, điều này có nghĩa là các biến độc lập giải thích được 51,7% cho sự biến thiên của nhân tố phụ thuộc “DG”, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) hoàn thiện công tác quản trị nguồn nhân lực tại công ty cổ phần đầu tư – dệt may thiên an phát (Trang 84 - 88)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(132 trang)