Nhìn vào hình 4.1 tác giả nhận thấy rằng có 7 nhân tố được giải thích trong 35 nhân tố như trong bảng Total Variance Explained trong phụ lục E.1. Như vậy để biết
34 Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân Tích Dữ Liệu Nghiên Cứu Với SPSS, Nhà Xuất
làm rõ số lượng nhân tố được xác định tác giả sẽ sử dụng phương pháp xoay nguyên gốc các nhân tố (Varimax procedure) với điều kiện các biến có hệ số tải nhân lớn hơn 0,5. Bên cạnh đó phương pháp xoay Varimax cũng cho tác giả biết biến nào sẽ giải thích cho nhân tố nào, vì khi nhìn vào hệ số tải nhân trong bảng Component Matrix (ma trận nhân tố) tại phụ lục E.1 tác giả không biết biến nào giải thích cho nhân tố.
Nhìn vào bảng Rotated Component Matrix trong phụ lục E.1 tác giả có nhận xét như sau :
35 biến quan sát đều có hệ số tải nhân (factor loading) lớn hơn 0,5.
Có 7 nhân tố được xác định giống như biểu đồ dốc 4.1 đưa ra.
Có một nhân tố mới được hình thành từ sự kết hợp giữa nhân tố đồng nghiệp và cấp trên. Dựa vào hệ số tải nhân biến CT2 - Thoải mái khi giao tiếp với hệ số tải nhân = 0,823. Tác giả đặt tên cho nhân tố mới là Mối Quan Hệ Cấp Trên và Đồng Nghiệp.
Như vậy từ phân tích nhân tố ta có 7 nhân tố được rút ra. 7 nhân tố này giải thích được 70,955 % phần trăm phương sai. Bên cạnh đó cịn có 1 nhân tố mới được hình thành với tên gọi mối quan hệ cấp trên và đồng nghiệp.
Để xem thang đo mới này có thích hợp để đo lường sự thỏa mãn công việc hay không. Tác giả kiểm tra độ tin cậy của thang đo này thông qua hệ số Cronbach Alpha. Kết quả ở phụ lục D.10 tác giả nhận thấy rằng Cronbach’s Alpha = 0,923 thỏa điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,7. Bên cạnh đó tại cột Cronbach's Alpha if Item Deleted (hệ số tin cậy Cronbach Alpha nếu mục được xóa) của thang đo này cho thấy nếu ta xóa đi bất cứ mục nào trong thang đo cũng không làm tăng hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Bên cạnh đó tại cột Corrected Item-Total Correlation (tương quan biến tổng) đều lớn hơn 0,4, mục thang đo thấp nhất = 0,651 - mục bảo vệ trước những người khác. Như vậy thang đo này là thích hợp khơng có thay đổi do vậy khơng cần phân tích nhân tố lại.
Như vậy sau khi phân tích nhân 35 biến quan sát của tám nhân tố tác động đến sự thỏa mãn thì số lượng biến không thay đổi, nhưng số lượng nhân tố thay đổi thành 7 nhân tố . Trong đó có một nhân tố mới có tên gọi là mối quan hệ đồng
nghiệp và cấp trên (đo lường bởi 9 biến quan sát), các mục thang đo của nhân tố này cũng thích hợp để đo lường cho nhân tố này. Các nhân tố cịn lại khơng có sự thay đổi như Thu Nhập (4 biến quan sát), Cơ Hội Đào Tạo và Thăng Tiến (4 biến quan sát), Bản Chất Công Việc (6 biến quan sát), Điều Kiện Làm Việc (6 biến quan sát), Phúc Lợi (4 biến quan sát) và sự thỏa mãn công việc (3 biến quan sát).
4.3.2.2. Phân tích nhân tố cho thang đo kết quả cơng việc
Tương tự như những điều kiện đặt ra trong phần phân tích nhân tố cho thang đo ảnh hưởng đến sư thỏa mãn cơng việc. kết quả phân tích nhân tố thang đo kết quả thực hiện công việc tại phụ lụ E. 2 cho kết quả như sau :
− Kết quả kiểm định Bartlett’s tại dòng Sig. =0,000. Điều này cho thấy có sự tương quan giữa 7 biến quan sát. Bên cạnh đó chỉ số KMO = 0,8455 > 0,5. Như vậy phân tích nhân tố là phương pháp phù hợp để phân tích ma trận tương quan.
− Nhìn vào bảng Total Variance Explained trong phụ lục E. 2. Dựa theo điều kiện Eigenvalue lớn hơn 1 thì có hai nhân tố được rút ra với Eigenvalue của nhân tố thứ 2 = 1,154. Trong bảng này cột Cumulative % cho biết hai nhân tố đầu giải thích được 72,978 %, biến thiên của dữ liệu (phần trăm phương sai), kết quả này khá cao. Tác giả cũng sử dụng biểu đồ dốc để xác định số lượng nhân tố với điều kiện Eigenvalue lớn hơn 1. Biểu đồ được trình bày như dưới đây