NHĨM NHÂN TỐ BIÊN QUAN SÁT HỆSỐ TƯƠNG QUAN BIẾN - TỔNG Hệsố Cronbach’s alpha khi xóa biến Lịng trung thành Cronbach’s Alpha = .945
Anh/chị có ý định ởlại lâu dài cùng cơng ty. .881 .927
Tơi sẽgắn bó lâu dài với cơng ty ngay cảkhi có một cơng việc mới hấp dẫn hơn.
.900 .907
Tơi sẵn sàng cùng cơng ty vượt qua giai đoạn khó khăn.
.892 .923
(Nguồn: Kết qua xửlí SPSS)
Dựa vào 2 bảng trên ta thấy giá trị Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.6, ta có thể kết luận thang đo đủ điều kiện để sử dụng và trong 29 biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Mặt khác, các giá trị Cronbach’s Alpha khi loại biến đều nhỏ hơn giá trị Cronbach’s Alpha của nhân tố, vì vậy khơng loại biến nào ra khỏi mơ hình. Tất cảcác biến đều đủ điều kiện để đưa vào bước phân tích EFA.
Kết luận: Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho 7 thang đo (Bản chất công việc, Tiền lương, Đồng nghiệp, Lãnh đạo, Đào tạo thăng tiến, Khen thưởng phúc lợi, Môi trường làm việc) đều đạt độ tin cậy thang đo. Điều này chứng tỏcác thang đo đo lường các khái niệm nghiên cứu đạt độ tin cậy và dữ liệu thu thập thông qua các thang đo này đạt được độtin cậy nội bộcho các phân tích kếtiếp (phân tích nhân tốkhám phá EFA, phân tích hồi quy).
2.2.2.2 Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một trong những phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn nhiều biến quan sát với nhau thành một tập hợp các biến (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các thông tin của tập biến ban đầu (Hair, 1988). Các biến trong cùng một nhân tốsẽ được tính giá trịtrung bìnhđại diện cho nhân tố đó để thực hiện những phân tích khác như phân tích tương quan, hồi quy, ANOVA…
Tiêu chuẩn áp dụng phân tích nhân tố:
Kiểm định “KMO and Bartlett’s Test”: nhằm kiểm định sự phù hợp của dữ liệu (mẫu và các biến quan sát đầu vào có tương quan phù hợp) cho phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO > 0.50, và Sig. < 0.05) (Trọng và Ngọc, 2008).
Hệsốtải nhân tốchính lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và đảm bảo độhội tự của biến quan sát lên nhân tố đo lường. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, hệsốEigenvalues phải lớn hơn 1 (Trọng và Ngọc, 2008).
Khác biệt hệsốtải nhân tốcủa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 đểtạo giá trịphân biệt giữa các nhân tố(Trọng và Ngọc, 2008).
-Đối với biến độc lập: