CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo và phân tố nhân tố khám phá
4.2.2 Kiểm định nhân tố khám phá EFA
Sau khi độ tin cậy của thang đo đã được đánh giá bằng hệ số Cronbach's Alpha, bước tiếp theo là tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để kiểm tra giá trị khái niệm của thang đo (Lê Ngọc Đức, 2008).
Phương pháp trích xuất được sử dụng phổ biến nhất trong phân tích nhân tố, cùng với phép quay Varimax, là Phân tích thành phần chính (Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J., 2000). Trong dự án nghiên cứu cụ thể này, việc phân tích nhân tố khám phá được tiến hành đồng thời với biến độc lập. Tiêu chí phân tích cho phân tích này bao gồm hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5, giá trị riêng lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998), phương sai được trích xuất tối thiểu là 50%, hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) lớn hơn 0,5, a p- giá trị (sig) nhỏ hơn 0,05 đối với thử nghiệm Bartlett và chênh lệch về tải nhân tố ít nhất là 0,3 để thiết lập giá trị khác biệt giữa các yếu tố (Jabnoun và Tamimi, 2003).
4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
9Bảng 4.5: Kết quả phân tích EFA
Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số KMO .786
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 121.524
df 66.000
Sig. .000
Biến quan sát
Ma trận các thành phần
1 2 3 4 5 6 7
DK1 .677
DK3 .858
DK2 .774
HTCT4 .671
HTCT3 .693
HTCT1 .682
HTCT2 .506
DTTT2 .850
DTTT3 .790
DTTT1 .782
DTTT4 .762
TLPL3 .881
TLPL2 .840
TLPL4 .609
TLPL1 .594
BC2 .838
BC3 .834
HTDN2 .857
HTDN5 .846
HTDN1 .833
HTDN3 .629
HTDN4 .774
CT1 .564
CT2 .603
CT3 .619
Eigenvalues 11.595 4.369 3.498 2.637 2.073 1.448 1.024
Phương sai
trích (%) 38.651 14.562 11.659 8.791 6.909 4.826 3.414
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2023 Kết quả từ dữ liệu thu được từ phân từ phân tích nhân tố EFA cho thấy:
- Kiểm định Bartlctt’s Sig = 0,00003 < 0,05. Suy ra các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với tổng thể.
- Hệ số KMO = 0,786 > 0,5 đáp ứng tiêu chuẩn phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
- Có 7 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA.
- Hệ số Cumulative % = 88,812% cho biết 7 nhân tố trên giải thích cho sự biến thiên 88,812% biến thiên của dữ liệu
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố lớn hơn 1 đạt thỏa mãn.
- Từ bảng trên ta thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải (factor loading) lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu.
47
Kết quả phân tích EFA của nghiên cứu này trải qua 2 lần kiểm định. Trong lần kiểm định đầu tiên, hệ số tải của biến quan sát BC1 không xuất hiện, tức là Factor Loading của biến này nhỏ hơn 0,5. Sau khi loại bỏ biến BC1 và kiểm định lần 2, nghiên cứu đã cho ra kết quả hoàn chỉnh với 25 biến quan sát, giảm 1 biến BC1 và vẫn giữ nguyên 7 thành phần nguyên gốc ban đầu. Kết quả kiểm định nhân tố EFA cho cả 2 lần chạy bằng SPSS 22 được trình bày ở Phụ lục.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến phụ thuộc
Kết quả chạy lần đầu tiên bằng SPSS 22 cho biến phụ thuộc YDNV gồm 5 biến trong đó hệ số KMO = 0,604, kiểm định Bartlett đạt giá trị 49,618, mức ý nghĩa Sig = .000 và phương sai trích là 88,612 %. Phụ lục trình bày kết quả kiểm định EFA cho biến phụ thuộc YDNV lần đầu. Tuy nhiên hệ số tải của biến YDNV1 không xuất hiện nghĩa là hệ số tải của biến này nhỏ hơn 0,5. Điều này cho thấy biến chưa tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể, cần loại biến YDNV1 và kiểm định lại nhân tố khám phá cho các biến phụ thuộc. Kết quả kiểm định lần thứ hai được trình bày trong bảng sau:
10Bảng 4.6. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số KMO .728
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 34.508
df 6.000
Sig. .000
Biến quan sát
Nhân tố 1
YDNV3 .961
YDNV4 .893
YDNV5 .873
YDNV2 .712
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng hệ số tải bình phương rút trích nhân tố Tổng
cộng
% của
phương sai % tích luỹ Tổng
cộng % của phương sai % tích luỹ
1 2.989 74.730 74.730 2.989 74.730 74.730
2 .649 16.218 90.948
3 .251 6.268 97.216
4 .111 2.784 100.000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2023
Kết quả phân tích nhân tố EFA của thang đo “Quyết định nghỉ việc” với giá trị Eigenvalues là 2,989 > 1 và tổng phương sai trích là 74,730% > 50% chứng tỏ nhân tố này giải thích 74,730% sự biến thiên của tập dữ liệu. Nghiên cứu chấp nhận thang đo này. Bảng trên trình bày tóm tắt các biến quan sát của nhân tố phụ thuộc như sau:
- Hệ số KMO = 0,728 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị 34,508 với Sig = 0,0005 < 0,05 đáp ứng các biến quan sát cho nhân tố phụ thuộc có mối tương quan với nhau và có thể áp dụng phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát từ YDNV2 đến YDNV5 được sắp xếp trong cùng cột tương đương với cùng một thang đó như đã đề xuất.
- Hệ số tải của các biến quan sát từ YDNV2 đến YDNV5 đều lớn hơn 0,5 nên đạt giá trị phân biệt và được dùng để đưa vào xây dựng mô hình hồi quy nhằm kiểm định giả thuyết đã đặt ra.
Tóm lại, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình nghiên cứu của đề tài giữ lại 07 nhân tố độc lập ban đầu với 25 biến quan sát, lược bỏ 01 biến quan sát của nhân tố “Bản chất công việc” và giữ lại 01 nhân tố phụ thuộc với 04 biến quan sát (loại bỏ 01 biến quan sát không có giá trị phân biệt trong cùng một thang đo). Phụ lục trình bày chi tiết các lần kiểm định nhân tố EFA của các biến quan sát. ‘