4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax.
Thang đo thỏa mãn trong công việc
Thành phần thang đo thỏa mãn trong công việc của giảng viên được đo bằng 25 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, thì 24 biến đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố khám phá EFA (Phụ lục 6) cho thấy hệ số KMO bằng 0,880 (lớn hơn 0,5), giá trị kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa (Sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05) cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 24 biến quan sát và với phương sai trích là 69,995% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (Phụ lục 6) các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, các biến có trọng số không đạt độ phân biệt cao giữa các nhân tố, cụ thể là nhỏ hơn 0,3 cũng sẽ bị loại. Kết quả có 6 biến là A41, A42, A43, A71, A72, A73 bị loại ra khỏi mô hình. Các biến này thuộc thành phần qua hệ với đồng nghiệp và quan hệ với sinh viên.
Sau khi loại các biến không thỏa mãn, trong thành phần thỏa mãn với công việc còn 18 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy tổng phương sai rút trích dựa trên 5 nhân tố có Eigenvanlues lớn hơn 1 là bằng 75,578% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
Biến Nhân tố
1 2 3 4 5
A11 ,103 ,289 ,203 ,729 ,186
A12 ,169 ,219 ,164 ,873
A13 ,189 ,245 ,183 ,823 ,163
A21 ,156 ,189 ,200 ,799
A22 ,290 ,142 ,226 ,735
A23 ,182 ,216 ,150 ,108 ,825
A31 ,719 ,122 ,231 ,254 ,207
A32 ,884 ,132 ,205
A33 ,820 ,180 ,176 ,240
A35 ,770 ,261 ,270 ,250
A51 ,140 ,759 ,119 ,170
A52 ,164 ,122 ,797 ,178
A53 ,290 ,129 ,734 ,182
A54 ,113 ,331 ,695 ,170
A61 ,303 ,700 ,356 ,146
A62 ,169 ,780 ,207 ,340
A63 ,204 ,843 ,106 ,147 ,201
A64 ,802 ,217 ,155 ,271
Thang đo dự định nghỉ việc
Thang đo Dự định nghỉ việc của giảng viên được đo bằng 4 biến quan sát.
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, thì 4 biến này đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố (Phụ lục 6) cho thấy hệ số KMO là bằng 0,810 (lớn hơn 0,5), giá trị kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa (Sig. = 0,000 < 0,05) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 4 biến quan sát và với phương sai trích là 72,818% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (Bảng 4.5) các biến có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố với thang đo dự định nghỉ việc
Biến Nhân tố
1
A81 ,892
A82 ,880
A83 ,746
A84 ,887
4.3.2 Đặt tên và giải thích nhân tố
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy thang đo thỏa mãn trong công việc được được xác định bởi 5 nhân tố với 18 biến quan sát. 5 nhân tố được xác định là:
- Nhân tố 1: Tập hợp các biến A31 đến A35, đặt tên nhân tố này là :Lãnh đạo - Nhân tố 2: Tập hợp các biến các biến từ A61 đến A64, đặt tên nhân tố này
là: Điều kiện làm việc
- Nhân tố 3: Tập hợp các biến từ A51 đến A54, đặt tên nhân tố này là: Tính chất công việc
- Nhân tố 4: Tập hợp các biến A11 đến A13, đặt tên nhân tố này là: Lương - Nhânt tố 5: Tập hợp các biến A21 đến A23, đặt tên nhân tố này là: Đào tạo
và thăng tiến.
4.3.3 Điều chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Mô hình nghiên cứu mới được đưa ra với biến phụ thuộc là Dự định nghỉ việc;
5 biến độc lập là: Lãnh đạo, Điều kiện làm việc, Tính chất công việc, Lương, Đào tạo và Thăng tiến
Hình 4.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh Các giả thuyết cho mô hình điều chỉnh
Giả thuyết HA1: Thỏa mãn với quan hệ với lãnh đạo có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của giảng viên.
Giả thuyết HA2: Thỏa mãn với điều kiện làm việc có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của giảng viên.
Lãnh đạo Điều kiện làm
việc
Lương
Đào tạo và thăng tiến
Dự định nghỉ việc của
giảng viên H1 ( - ) H2 ( - )
H3 ( - )
H4 ( - )
H5 ( - ) Tính chất công
việc
Biến kiểm soát:
Giới tính
Trình độ chuyên môn Vị trí công tác
Giả thuyết HA3: Thỏa mãn với tính chất công việc có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của giảng viên.
Giả thuyết HA4: Thỏa mãn với lương có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của giảng viên.
Giả thuyết HA5: Thỏa mãn với đào tạo và thăng tiến có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của giảng viên.