7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
3.3.1.5. Đặc điểm công việc
Bảng 4.15: Hệ số Cronbach alpha của nhóm “đặc điểm công việc”
Giá trị Biến
Corrected Item-Total Correlation Alpha if Item Deleted
t21 .673 .904 t22 .834 .881 t23 .789 .887 t24 .697 .900 t25 .671 .904 t26 .835 .882 Cronbach alpha .905
Cảm nhận thành phần “đặc điểm công việc” trong Cronbach alpha (0.905).
Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này nhỏ nhất là
“t25” = 0.671, cao nhất là “t26” = 0.835, đồng thời các hệ số ở cột “Alpha if Item
Deleted” đều nhỏ hơn 0.905, do đó ta không loại biến nào trong thành phần Biến đo lường thành phần này nhỏ nhất vẫn lớn hơn 0.4 nên đạt yêu cầu. Các biến đo
lường thành phần “chi phí khám chữa bệnh” đều được sử dụng cho phân tích khám phá EFA.
3.3.1.6.Điều kiện làm việc
Bảng 4.16: Hệ số Cronbach alpha của nhóm “điều kiện làm việc"
Giá trị Biến Corrected Item-Total
Correlation Alpha if Item Deleted
t27 .680 .810 t28 .669 .812 t29 .638 .821 t30 .664 .813 t31 .629 .823 Cronbach alpha .847
Cảm nhận thành phần “điều kiện làm việc” trong Cronbach alpha (0.847).
Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này nhỏ nhất là
“t31” = 0.629, cao nhất là “t27” = 0.680, đồng thời các hệ số ở cột “Alpha if Item
Deleted” đều nhỏ hơn 0.847, do đó ta không loại biến nào trong thành phần Biến đo lường thành phần này nhỏ nhất vẫn lớn hơn 0.4 nên đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần “hài lòng” đều được sử dụng cho phân tích EFA.
3.3.1.7. Phúc lợi
Bảng 4.17: Hệ số Cronbach alpha của nhóm “Phúc lợi"
Giá trị Biến Corrected Item-Total
Correlation Alpha if Item Deleted
t32 .498 .853 t33 .713 .820 t34 .749 .812 t35 .657 .831 t36 .726 .817 t37 .635 .834 Cronbach alpha .856
Cảm nhận thành phần “Phúc lợi” trong Cronbach alpha (0.856). Các hệ số
tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này nhỏ nhất là “t32” =
0.498,cao nhất là “t34” =0.749, đồng thời các hệ số ở cột “Alpha if Item Deleted”
đều nhỏ hơn 0.856, do đó ta không loại biến nào trong thành phần Biến đo lường
thành phần này nhỏ nhất vẫn lớn hơn 0.4 nên đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần “hài lòng” đều được sử dụng cho phân tích EFA.
3.3.1.8. Sự thỏa mãn
Bảng 4.18: Hệ số Cronbach alpha của nhóm “thỏa mãn"
Giá trị Biến Corrected Item-Total
Correlation Alpha if Item Deleted
c1 .426 .640 c2 .423 .670 c3 .463 .639 c4 .410 .652 c5 .509 .629 c6 .406 .646 c7 .442 .636 c8 .844 .590 Cronbach alpha .683
Cảm nhận thành phần “Thỏa mãn” trong Cronbach alpha (0.683). Các hệ số
tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này nhỏ nhất là “c6” =
0.406, cao nhất là “c8” = 0.844, đồng thời các hệ số ở cột “Alpha if Item Deleted”
đều nhỏ hơn 0.683, do đó ta không loại biến nào trong thành phần Biến đo lường
thành phần này nhỏ nhất vẫn lớn hơn 0.4 nên đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần “hài lòng” đều được sử dụng cho phân tích EFA.
3.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích để rút gọn
một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn (gọi
là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung
Phương pháp trích hệ số để sử dụng là Maximum Likelihood với phép quay
Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue từ 1 trở lên, các biến có
trọng số Factoring Loading nhỏ hơn 0,4 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo sẽ được chấp
nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. Các tiêu chuẩn cần phải
xem xét trong phân tích nhân tố EFA (Gerbing & Anderson, 1988).
Theo Hair & ctg (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ýnghĩa thiết thực
của EFA (ensuring pratical significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được
mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và khi > 0,5 được xem
là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của
bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn
Factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải >
0,75.
Với cỡ mẫu điều tra 199 thì đề tài chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,4 để xét khi
xoay nhân tố.
- Bartlett’s test sphericity – kiểm tra các biến có tương quan trong tổng thể
hay không: giả thuyết Ho cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong
tổng thể hay ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là ma trận đơn vị đã bị
bác bỏ bởi kiểm định Bartlett’s test sphericity. Kết quả hệ số Sig = 0,000 < 0,05 –
tức bác bỏ Ho. Do đó, kiểm định cho thấy giữa các biến có mối tương quan trong
tổng thể.
- Kaiser – Meyer – Olkin (KMO): là chỉ số xem xét sự thích hợp của phân
tích nhân tố và phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1.
- Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi một nhân tố và Eigenvalue sau khi phân tích phải có giá trị lớn hơn 1.
Kết quả phân tích nhân tố ở 37 biến quan sát đo lường sự thỏa mãn, được
kiện làm việc, đặc điểm công việc, cấp trên . Có 37 biến có trọng số > 0.4 nên đều
quan trọng trong phân tích các nhân tố và các trọng số đều có ý nghĩa thiết thực.
Theo bảng KMO là một chỉ tiêu để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 <
KMO < 1 (Marija J.Norusis, 1993) thì phân tích nhân tố tổ hợp. Kiểm định Bartlett
xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng
thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát đó tương quan với nhau trong tổng thể. Điểm dừng Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Với mong muốn có được số lượng nhân tố là ít nhất để giải thíchphương sai
chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng. Phương
pháp trích được chọn để phân tích là Maximum Likelihood với phép xoay
varimax. Cách tiến hành phân tích được thực hiện như sau:
Phân tích tổ hợp của 37 biến quan sát, kết quả được là:
- Hệ số KMO = 0.921 ở mức ý nghĩa sigma là 0.000 trong kiểm định Bartlett’s test. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện trong
phân tích nhân tố.
Bảng4.19: KMO của 37 biến quan sát
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .921 Approx. Chi-Square 6587.159
df 465.000
Bartlett's Test of Sphericity
Bảng4.20: Phương sai trích
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Factor
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 9.272 25.059 25.059 9.272 25.059 25.059 2 3.135 8.473 33.532 3.135 8.473 33.532 3 2.636 7.124 40.656 2.636 7.124 40.656 4 2.434 6.578 47.233 2.434 6.578 47.233 5 2.118 5.725 52.959 2.118 5.725 52.959 6 2.030 5.486 58.444 2.030 5.486 58.444 7 1.697 4.586 63.030 1.697 4.586 63.030 8 .971 2.623 65.653 9 .963 2.603 68.256 10 .841 2.274 70.530 11 .834 2.255 72.785 12 .762 2.060 74.845 13 .741 2.001 76.846 14 .664 1.794 78.640 15 .621 1.679 80.319 16 .591 1.597 81.916 17 .583 1.577 83.493 18 .552 1.492 84.985 19 .515 1.391 86.376 20 .468 1.265 87.641 21 .456 1.233 88.874 22 .417 1.127 90.001 23 .382 1.032 91.033 24 .370 1.000 92.033 25 .353 .954 92.987 26 .318 .859 93.847 27 .305 .825 94.672 28 .285 .769 95.441 29 .275 .743 96.184 30 .256 .691 96.875 31 .236 .639 97.513 32 .232 .626 98.139 33 .202 .547 98.686 34 .187 .504 99.754
35 .164 .443 99.736
36 .136 .366 99.823
37 .108 .237 100.000
Theo bảng phương sai trích (phần trăm biến thiên được giải thích bởi các
nhân tố) cho thấy có 7 nhân tố được rút ra, con số phương sai trích là 63,030;
phương sai trích là 63,03%. Con số này cho biết 7 nhân tố giải thích được 63,03% biến thiên của quan sát.
Theo Hair & ctg (1998), tiêu chuẩn của phương sai trích, yêu cầu phương sai
trích phải đạt từ 50% trở lên.
Các thang đo được chấp nhận vì tổng phương sai trích được63,030% > 50%.
Bảng 4.21: Kết quả EFA của thang đo Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 t15 .754 t14 .753 t16 .719 t12 .713 t11 .710 t10 .695 t9 .631 t13 .593 t26 .852 t22 .852 t23 .831 t24 .720 t25 .652 t21 .641 t29 .781 t28 .778 t27 .767 t30 .763 t31 .708 t32 .530 t33 .821 t34 .790
t36 .763 t37 .725 t35 .668 t4 .813 t3 .801 t2 .767 t1 .695 t7 .782 t5 .737 t8 .710 t6 .704 t17 .779 t18 .715 t19 .692 t20 .665 Eigenvalue 9.272 3.135 2.636 2.434 2.118 2.030 1.697 Phương sai trích 25.059 33.532 40.656 47.233 52.959 58.444 63.030 Cronbach alpha .764 .746 .889 .737 .905 .845 .856
Extraction Method: Maximum likelihood.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
- Kết quả các thành phần cụ thể như sau:
* Nhân tố thứ nhất gồm 8 biến quan sát, ký hiệu là: F1 (Cấp trên)
gồm:t9, t10, t11, t12, t13, t14, t15, t16.
* Nhân tố thứ hai gồm 6 biến quan sát, ký hiệu là : F2 (Đặc điểm
công việc) gồm:t21, t22, t23, t24, t25, t26.
* Nhân tố thứ ba gồm5 biến quan sát, ký hiệu là:F4, (Điều kiện làm
việc) gồm: t27, t28, t29, t30, t31.
* Nhân tố thứ tư gồm 6 biến quan sát, ký hiệu làF3, (Phúc lợi) gồm: t32, t33, t34, t35, t36, t37.
* Nhân tố thứ năm gồm 4 biến quan sát, ký hiệu là F5, (Thu nhập) gồm:t1, t2, t3, t4.
* Nhân tố thứ sáu gồm 4 biến quan sát, ký hiệu là F5, (Cơ hội làm việc) gồm: t5, t6, t7, t8.
* Nhân tố thứ bảy gồm 4 biến quan sát, ký hiệu là F5, (Đồng nghiệp) gồm:t17, t18, t19, t20.
Bảng4.21 cho thấy EFA hài lòng các hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu từ 0.530 trở lên nên các biến có ý nghĩa, do đó tiếp tục đưa vào phân tích CFA.
3.5. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA thông qua phần mềm phân tích cấu trúc
tuyến tính AMOS. Trong kiểm định thang đo, phương pháp CFA có nhiều ưu điểm hơn so phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp
phân tích nhân tố khám phá EFA, (Bagozzi & Foxall 1996). Phương pháp CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường như mối quan hệ giữa một
khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường
(Steenkamp & Vantrijp 1991).
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình, nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu chi bình phương. Mô hình được gọi là thích hợp khi phép kiểm định chi bình
phương có giá trị P > 5%. Tuy nhiên chi bình phương có nhược điểm là nó phụ
thuộc vào kích thước mẫu, như vậy n là kích thước mẫu càng lớn thì giá trị thống kê chi bình phương càng lớn. Điều này làm giảm mức độ phù hợp của mô hình.
Nếu một mô hình nhận được giá trị TLI và CFI từ 0.9 đến 1, CMIN/df có
giá trị < 2, RMSEA yêu cầu < 0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong một số trường
hợp giá trị này ≤ 0.08, mô hình được chấp nhận (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993).
Theo Segar & Grover (1993) và Chin & Todd (1995), các giá trị CFI, TLI, NFI, GFI,…có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Nếu các giá trị này bằng 1, ta nói mô hình là hoàn hảo.
Trong nghiên cứu thực tế CMIN/df < 5 (với mẫu n ≥ 200); hay CMIN/df < 3
(khi cỡ mẫu n ≤ 200) thì mô hìnhđược xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995) + Thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều cao (> 0.50) và có ý nghĩa thống kê P < 5% (Gerbing & Anderson 1988)
+ P > 0.05 được xem là mô hình phù hợp tốt (Arbuckle & Wothke, 1999; Rupp & Segal, 1989). Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối
quan hệ nhân quả đề nghị có độ tin cậy ở mức 95% (p= 0.05) (Cohen, 1988).
3.5.1. Thang đoThu nhập
Mô hình 4.1: Mô hình CFA “Thu nhập”
Thang đo “Thu nhập” có 04 biến đạt yêu cầu về trọng số, cụ thểt1 (0.86), t2 (0.74), t3 (0.84), t4 (0.87). Kết quả CFA của “Thu nhập” cho thấy mô hình này có
độ phù hợp với dữ liệu rất cao.
- Cáctrọng số đều đạt tiêu chuẩn cho phép và có ý nghĩa thống kê (0.74) trở
lên so với mức thông thường cho phép là từ (0.5).
- Chi bình phương là4.473 với 2 bậc tự do.
- Mức xác suất có giá trịp = 0.007.
- Chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df = 2.236 < 5. - TLI = 0,981.
- CFI = 0,994. - RMSEA = 0,080.
các biến đềuđạt giá trị hội tụ, cóý nghĩa thống kê và thang đo này đạt được tiêu chuẩn thang đo được xem là phù hợp (tương thích) với dữ liệu.
3.5.2. Thang đo cơhội thăng tiến và đào tạo
Mô hình 4.2: Mô hình CFA“Cơ hội thăng tiến và đào tạo”
Thang đo “Cơ hội thăng tiến và đào tạo” có 04 biến đạt yêu cầu về trọng số,
cụ thểt5 (0.65), t6 (0.63), t7 (0.64), t8 (0.71). Kết quả CFA của “Cơ hội thăng tiến và đào tạo” cho thấy mô hình này cóđộ phù hợp với dữ liệu rất cao.
- Cáctrọng số đều đạt tiêu chuẩn cho phép và có ý nghĩa thống kê (0.63) trở
lên so với mức thông thường cho phép là từ (0.5).
- Chi bình phương là38.050 với9 bậc tự do.
- Mức xác suất có giá trịp = 0.00.
- Chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df = 4.228 < 5. - TLI = 0,941.
- CFI = 0,965. - RMSEA = 0,080.
các biến đềuđạt giá trị hội tụ, cóý nghĩa thống kê và thang đo này đạt được tiêu chuẩn thang đo được xem là phù hợp (tương thích) với dữ liệu.
3.5.3. Thang đo đồng nghiệp
Mô hình 4.3: Mô hình CFA“Đồng nghiệp”
Thang đo “Đồng nghiệp” có 04 biến đạt yêu cầu về trọng số, cụ thể t17 (0.84), t18 (0.68), t19(0.82), t20 (0.86). Kết quả CFA của “Đồng nghiệp” cho thấy
mô hình này cóđộ phù hợp với dữ liệu rất cao.
- Cáctrọng số đều đạt tiêu chuẩn cho phép và có ý nghĩa thống kê (0.68) trở
lên so với mức thông thường cho phép là từ (0.5). - Chi bình phương là4.278 với2 bậc tự do.
- Mức xác suất có giá trịp = 0.002.
- Chi bình phương điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df = 2.139 < 5. - TLI = 0,983.
- RMSEA = 0,077.
các biến đềuđạt giá trị hội tụ, cóý nghĩa thống kê và thang đo này đạt được tiêu chuẩn thang đo được xem là phù hợp (tương thích) với dữ liệu.
3.5.4. Thang đo điều kiện làm việc
Mô hình 4.4: Mô hình CFA “Điều kiện làm việc”
Thang đo “Điều kiện làm việc” có 05 biến đạt yêu cầu về trọng số, cụ thể t27 (0.70), t28 (0.77), t29 (0.76), t30 (0.78), t31 (0.65). Kết quả CFA của “Điều kiện
làm việc” cho thấy mô hình này cóđộ phù hợp với dữ liệu rất cao.
- Cáctrọng số đều đạt tiêu chuẩn cho phép và có ý nghĩa thống kê (0.65) trở
lên so với mức thông thường cho phép là từ (0.5).
- Chi bình phương là10.807 với 5 bậc tự do.
- Mức xác suất có giá trịp = 0.05.
- TLI = 0,967. - CFI = 0,984. - RMSEA = 0,078.
các biến đềuđạt giá trị hội tụ, cóý nghĩa thống kê và thang đo này đạt được tiêu chuẩn thang đo được xem là phù hợp (tương thích) với dữ liệu.
3.5.5. Thang đoCấp trên
Mô hình 4.5: Mô hình CFA “Cấp trên”
Thang đo “Cấp trên” có 08 biến đạt yêu cầu về trọng số, cụ thểt9 (0.94), t10