5. Cấu trúc nghiên cứu
3.5 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong phần này chúng ta sẽ lần lượt thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các thành phần cần thiết đối với sự thỏa mãn trong cơng việc của nhân viên cơng ty, đĩ là: 1. Hợp tác với đồng nghiệp ; 2. Lãnh đạo (cấp trên) ; 3. Cơ hội thăng tiến ; 4. Phúc lợi cơng ty ; 5. Mơi trường làm việc.
Để đảm bảo độ chính xác cao trong phân tích mẫu nghiên cứu (N=219) đã thu thập được, chúng ta thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) dựa trên các tiêu chí sau:
- Đánh giá chỉ số KMO (KMO and Bartlett's ) để xem sự thích hợp của phân
tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262)
- Kiểm định Bartlett để xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải cĩ ý nghĩa thống kê ( Sig < hoặc = 0.05 ) thì các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262)
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.6 (Hair & ctg, 1998, 111)
- Thang đo được chấp nhận khi tổng thể phương sai trích phải > hoặc = 50% và Eigenvalues cĩ giá trị lớn hơn 1 (Gerbing & Anderson 1988, An Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessment, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186 – 192).
- Sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > hoặc = 0.3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al – Tamimi 2003, Measuring perceived service quality at UEA commercial banks, International Journal of Quality and Reliability Management, 20,4).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA), phần mềm SPSS cho ta kết quả sau:
Kiểm định KMO and Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .706
Approx. Chi-Square 4311.759
df 120.000 Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Tổng phương sai trích tích lũy
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 6.808 42.552 42.552 6.808 42.552 42.552 2 3.260 20.372 62.924 3.260 20.372 62.924 3 1.725 10.782 73.707 1.725 10.782 73.707 4 1.200 7.498 81.204 1.200 7.498 81.204 5 .912 5.702 86.907 6 .572 3.577 90.484 7 .493 3.081 93.565 8 .296 1.849 95.414 9 .188 1.176 96.590 10 .175 1.092 97.681 11 .139 .869 98.551 12 .082 .510 99.060 13 .068 .428 99.488 14 .039 .245 99.734 15 .028 .173 99.907 16 .015 .093 100.000
Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Quan sát 1 2 3 4 ben3 .953 ben1 .951 ben4 .927 ben2 .877 prom3 .713 cow4 .787 env3 . .770 cow3 .729 env1 .712 env4 .619 sup3 .550 prom1 .903 prom2 .869 sup4 .675 sup2 .832 sup1 .735
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Đánh giá các chỉ số:
- Chỉ số KMO = 0.706 > 0.5, như vậy phân tích EFA hồn tồn thích hợp - Kiểm định Bartlett cho giá trị p- value (Sig) = 0.000 < 0.05, như vậy các biến
quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể
- Từ bảng ma trận xoay nhân tố, ta chỉ chọn các quan sát cĩ Hệ số tải nhân tố (Factor loading) từ 0.5 trở lên
- và sự khác biệt Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > hoặc = 0.3
Từ bảng phương sai trích tích lũy, giá trị của tổng phương sai trích tích lũy = 81.204