Kiểm định KMO and Bartlett
Kiểm định KMO 0,886 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 1882,484
df 136
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu qua SPSS của tác giả.
Kiểm định KMO: hệ số KMO = 0,886 > 0,5 đạt yêu cầu, thể hiện phần chung giữa các biến.
Kiểm định Bartlett: giá trị p (Sig.) = 0,000 < 0,05; do vậy các biến độc lập có quan hệ với nhau.
50
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA các thành phần của thang đo thực tiễn QTNNL Tên các thành phần Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 Tuyển dụng và tuyển chọn (RS) RS1 0,825 RS2 0,793 RS3 0,799 RS4 0,808 Đào tạo và phát triển (TD) TD1 0,861 TD2 0,760 TD3 0,771 TD4 0,838 TD5 0,720 Hệ thống khen thưởng (CR) CR1 0,817 CR2 0,845 CR3 0,767 Đánh giá kết quả công việc (PA) PA1 0,826 PA2 0,842 PA3 0,849 PA4 0,881 PA5 0,838 Tiêu chí Eigenvalues 6,081 2,772 2,193 1,225
Phương sai tích lũy 72,18%
51
Kết quả bảng 4.4 cho thấy mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích nhân tố Principal Compoment Analysis và phép quay Varimax có 17 biến quan sát được nhóm thành 04 nhân tố, với tổng phương sai trích (TVE) 72,18% > 50%.
Để đảm bảo ý nghĩa của EFA, ta chọn những biến có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0,5. Kết quả cả 17 biến đạt yêu cầu, khơng loại biến nào.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo hiệu quả hoạt động của tổ chức tổ chức
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO and Bartlett
Kiểm định KMO 0,813 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 531,629
df 10
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu qua SPSS của tác giả.
Dựa vào bảng 4.5 với hệ số KMO = 0,813 và giá trị p (Sig) = 0,000 < 0,05; kết quả kiểm định KMO và Bartlett đã cho thấy các biến quan sát của thang đo hiệu quả hoạt động của tổ chức có mối quan hệ với nhau và đủ điều kiện để phân tích nhân tố.
52
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo hiệu quả hoạt động của tổ chức
Tên các thành phần Biến quan sát Nhân tố
1 Hiệu quả hoạt động của tổ chức
(OP) OP1 0,793 OP2 0,825 OP3 0,814 OP4 0,846 OP5 0,831 Tiêu chí Eigenvalues 3,377
Phương sai tích lũy 67,55%
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu qua SPSS của tác giả.
Kết quả bảng 4.6 cho thấy mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích nhân tố Principal Components Analysis và phép quay Varimax có 05 biến quan sát được nhóm thành 01 nhân tố, với tổng phương sai trích (TVE) 67,55% > 50%. Để đảm bảo ý nghĩa của EFA, ta chọn những biến có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0,5. Kết quả 05 biến đạt yêu cầu và 01 biến bị loại là OP6.
Tóm lại, sau khi loại biến OP6 khơng đạt u cầu, các biến cịn lại đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5; như vậy là đạt yêu cầu và thang đo đạt giá trị hội tụ.
Nhân tố Tuyển dụng và tuyển chọn (RS) gồm 04 biến quan sát: RS1, RS2, RS3, RS4.
Nhân tố Đào tạo và phát triển (TD) gồm 05 biến quan sát: TD1, TD2, TD3, TD4, TD5.
Nhân tố Hệ thống khen thưởng (CR) gồm 03 biến quan sát: CR1, CR2, CR3.
53
Nhân tố Đánh giá kết quả công việc (PA) gồm 05 biến quán sát: PA1, PA2, PA3, PA4, PA5
Nhân tố Hiệu quả hoạt động của tổ chức (OP) gồm 05 biến quán sát: OP1, OP2, OP3, OP4, OP5.
4.4. Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố và quyết định các biến có ý nghĩa để giữ lại phân tích hồi quy. Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, cho thấy 04 yếu tố của thực tiễn QTNNL đều ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của tổ chức. Phần tiếp theo, phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan này có tuyến tính hay không và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của tổ chức khu vực doanh nghiệp nhà nước.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 04 biến độc lập của thực tiễn QTNNL bao gồm: Tuyển dụng và tuyển chọn (RS), Đào tạo và phát triển (TD), Hệ thống khen thưởng (CR), Đánh giá kết quả công việc (PA) và 1 biến phụ thuộc Hiệu quả hoạt động của tổ chức (OP).
Mơ hình phân tích hồi quy như sau:
OP = β0 + β1RS+ β2TD + β3CR + β4PA + ɛ
Trong đó:
+ β0 là hằng số hồi quy.
+ β1, β2, β3, β4 là các hệ số hồi quy. + ɛ là sai số ngẫu nhiên.
4.4.1. Phân tích hệ số tương quan
Mục đích phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
54