2.1.1 .Quy trình nghiên cứu
3.3. Thang đo các thành phần ảnh hưởng đến sự HL trong công việc của
Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu • Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát, nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
3.3.1. Thang đo các thành phần ảnh hưởng đến sự HL trong công việc củaNLĐ tại LTESOS ở KV phía Bắc Việt Nam NLĐ tại LTESOS ở KV phía Bắc Việt Nam
Theo mơ hình nghiên cứu có 06 nhóm nhân tố với 28 thành phần nghiên cứu ảnh hưởng đến sự HL của NLĐ đối với cơng việc. Sau khi khảo sát, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để phân tích 28 thành phần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát được.
Kết quả phân tích, hệ số KMO là 0,854 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết H0 trong phân tích này “các thành phần nghiên cứu khơng có tương quan trong tổng thể” sẽ bị bác bỏ, điều này có nghĩa là các thành phần nghiên cứu có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Các con số trong bảng Rotated Component Matrix (Phụ lục 4) thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi thành phần nghiên cứu. Để phân tích nhân tố EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các thành phần nghiên cứu có hệ số tải > 0,5; như vậy ta loại dần các thành phần nghiên cứu có hệ số tải < 0,5 thu được các kết quả tại bảng dưới đây:
Bảng 3.11: Tổng hợp các nhân tố nghiên cứu sau khi phân tích rút gọn
Tên nhân tố Ký hiệu Nhân Phương Biến quan sát
tố sai
F1. Cấp trên F_captren F1 33,332 QHCT1, QHCT2, QHCT3, QHCT4, QHCT5
F2. TIền lương F_TIenluong F2 15,850 TLPL2, TLPL1, TLPL3, TLPL6
F3. Đồng nghiệp F_dongnghiep F3 9,328 QHDN2, QHDN4, QHDN3, QHDN1 F4. Đào tạo F_daotao F4 6,136 DTTT2, DTTT1,
DTTT4, DTTT3
F5. TC F_TInhchat F5 4,450 TCCV2, TCCV3,
TCCV1, TCCV4 F6. Điều kiện F_dieukien F6 3,780 DKLV1, TLPL5, DKLV2, TLPL4, DKLV3
Nguồn: Kết quả phân tích EFA
3.3.2. Thang đo sự HL chung đối với cơng việc của NLĐ tại LTESOS ở KVphía Bắc Việt Nam phía Bắc Việt Nam
Tập hợp biến (HL1, HL2, HL3, HL4, HL5, HL6) đo lường mức độ thỏa mãn chung. Sau khi khảo sát, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để phân tích 6 biến đo lường. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát được.
Kết quả phân tích, hệ số KMO là 0,796 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết H0 trong phân tích này “các tiêu chí đo lường chung khơng có tương quan trong tổng thể” sẽ bị bác bỏ, điều này có nghĩa là 6 tiêu chí đo lường chung có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Nói một cách khác, các TIêu chí “HL với Tính chất cơng việc”,
“HL với TI’, “HL với Tiền lương và phúc lợi tại đơn vị”, “HL với chính sách đào tạo và cơ hội thăng tiến tại đơn vị”, “HL với cấp trên của mình”, “HL với đồng nghiệp của mình” có tương quan với nhau trong tổng thể “HL chung với công việc”.
Các con số trong bảng Rotated Component Matrix (Phụ lục 4) thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi tiêu chí đo lường. Để phân tích nhân tố EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các tiêu chí đo lường có hệ số tải > 0,5; như vậy ta loại dần các tiêu chí đo lường có hệ số tải < 0,5 thu được các kết quả tại bảng dưới đây:
Bảng 3.12: Tổng hợp các tiêu chí đo lường sau khi phân tích rút gọn
Tên nhân tố Ký hiệu Nhân Phương Biến quan sát
tố sai
HL với công việc HLcongviec Y 1 53,327 HL6, HL5, HL2, HL1
HL với chính sách HLchinhsach Y 2 19,884 HL3, HL4
Nguồn: Kết quả phân tích EFA
Sau khi phân tích rút gọn các tiêu chí đo lường, tập hợp hai tiêu chí “HL với cơng việc” và “HL với chính sách” giải thích được 73,211% sự biến thiên của dữ liệu.