CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
4.2 Kiểm định thang đo
Tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha là kiểm định đánh giá độ tin cậy, tính nhất quán của các biến. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính tốn hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào khơng đóng góp nhiều
cho sự mơ tả của khái niệm cần đo. Các biến quan sát nào có hệ số tương quan biến tổng thấp xem như khơng đóng góp ý nghĩa nhiều cho thang đo. Trong nghiên cứu, nếu hệ số Cronbach’s Alpha >0,75 thì thang đo chấp nhận được (Nguyễn Thống, 2013) và Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3)
Kết quả phân tích cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy (Hệ số Cronbach’s Alpha >0,75, hệ số tương quan biến tổng > 0,3). Điều này cho thấy thang đo có độ tin cậy cao, các biến quan sát đo lường cùng 1 khái niệm nghiên cứu. Các biến quan sát có sự liên kết chặt chẽ, đóng góp ý nghĩa nhiều cho thang đo và không phải loại biến nào ra khỏi thang đo. Tất cả các biền này phù hợp cho phân tích tiếp theo.
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo Thang đo Số biến Cronbach’s Thang đo Số biến Cronbach’s
Alpha
Tương quan biến - tổng nhỏ nhất
Bản chất công việc 4 0,885 0,663
Cơ hội đào tạo thăng tiến 4 0,874 0,659
Lãnh đạo 4 0,938 0,806
Đồng nghiệp 3 0,910 0,751
Thu nhập 4 0,918 0,766
Rủi ro nghề nghiệp 5 0,943 0,793
Quy mô ngân hàng 3 0,954 0,886
Thỏa mãn công việc 3 0,867 0,535
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin ) KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể . Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn . Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% . Thứ tư, điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 . Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
Kết quả chạy phân tích nhân tố EFA như sau:
Bảng 4.5: Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA
Tiêu chí Hệ số phù hợp BC DT LD DN TN RR QM TM KMO 0.5 ≤ KMO ≤ 1 0,830 0,726 0,823 0,729 0,821 0,881 0,767 0,615 Sig ≤ 0.05 0 0 0 0 0 0 0 0 Phương sai trích (%) ≥ 50 74,767 72,626 84,369 84,723 80,422 81,577 91,618 79,660 Eigenvalue ≥ 1 2,991 2,905 3,375 2,542 3,217 4,079 2,749 2,390 Hệ số tải nhân tố ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3 ≥ 0,3
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ số liệu thống kê)
Kết luận: các biến độc lập và phụ thuộc đều đáp ứng được các tiêu chuẩn kiểm định. Hệ số KMO trong khoảng [0.5;1] cho thấy nhóm các nhân tố là phù hợp. Phương sai trích ≥ 50% cho thấy giải thích ≥ 50% biến thiên của dữ liệu hệ số
Eigenvalue các nhân tố đều ≥ 1 và hệ số tải ≥ 0,3 cho thấy ý nghĩa thiết thực, quan trọng của các nhân tố.