Biến quan sát Hệ số tương quanbiến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Bản chất công việc: Cronbach’s Alpha =0,761
BCCV1 0,574 0,697
BCCV2 0,63 0,663
BCCV3 0,56 0,703
BCCV4 0,475 0,747
Đào tạo và thăng tiến: Cronbach’s Alpha =0,743
ĐTVTT1 0,58 0,66
Page | 38
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐOÀN
ĐKLV1 0,684 0,737
ĐKLV2 0,694 0,732
ĐKLV3 0,645 0,784
Tiền lương Cronbach’s Alpha =0,779
TL1 0,663 0,65
TL2 0,641 0,676
TL3 0,55 0,777
Phúc lợi Cronbach’s Alpha =0,845
PL1 0,688 0,807
PL2 0,739 0,758
PL3 0,711 0,785
Đồng nghiệp Cronbach’s Alpha =0,834
ĐN1 0,69 0,786
ĐN2 0,716 0,757
ĐN3 0,696 0,77
Lãnhđạo Cronbach’s Alpha =0,799
LĐ1 0,632 0,739
LĐ2 0,673 0,693
LĐ3 0,627 0,743
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha với kết quả như bảng trên, ta thấy tất cả 5 biến độc lập đều có hệ số
Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệ số tương
quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số
Cronbach’s Alpha của biến độc lập tương ứng.
Vì vậy, dựa vào các tiêu chí kiểm định như trên ta có thể kết luận rằng thang đo
được sử dụng là đáng tin cậy nên đề tài quyết định giữ lại tất cả các biến quan sát như ban đầu để tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Biến quan sát
Hệ số tương quanbiến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Sự hài lòng chung: Cronbach’s Alpha =0,786
SHL1 0,637 0,716
SHL2 0,628 0,709
SHL3 0,636 0,702
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
Sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy biến phụ thuộc “Sự hài lịng chung” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,786 thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định (Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7) và có các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn
hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha
của biến phụ thuộc. Vì vậy, tất cả các biến đều được giữ lại cho phân tích tiếp theo.
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo ở bước trước, nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến ít hơn (gọi là nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa
hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu.
[15]
2.3.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành
kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay khơng, trong đó:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ
để phân tích nhân tố là thích hợp. Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích
Page | 40
SVTH: NGUYỄN VĂN ĐỒN
KMO >= 0,90: Phân tích nhân tố rất tốt
0,80 <= KMO < 0,90: Phân tích nhân tố tốt
0,70 <= KMO < 0,80: Phân tích nhân tố được
0,60 <= KMO < 0,70: Phân tích nhân tố tạm được
0,50 <= KMO < 0,60: Phân tích nhân tố xấu
KMO < 0,50: Khơng thích hợp để phân tích nhân tố
- Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét các biến quan sát được đưa vào mơ hình nghiên cứu có tương quan với nhau hay không. Để thỏa mãn kiểm định này, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.