CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích nhân tố
4.1.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Trước tiên, nhóm tác giả bắt đầu thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA theo những đề xuất của (Hair và cộng sự, 2006). Sau khi tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá của biến độc lập ta thu được kết quả của hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) bằng 0.903, điều này chứng tỏ việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá là hoàn toàn phù hợp. Đồng thời, kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) cho kết quả của giá trị Chi bình phương xấp xỉ (Chi-Square) 2
=3396.984, giá trị df = 171; giá trị Sig (Bartlett’s test) = 0.000 (0.000 < 0.05) thể hiện ý nghĩa thống kê; Nghĩa là, biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp trích là phương pháp phân tích thành phần chính (Principle component analysis) dựa trên giá trị Eigen value lớn hơn 1 (1.070 > 1) làm tiêu chuẩn trích, và có Varimax là phương pháp xoay được sử dụng.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) dựa vào kết quả phân tích sẽ có 5 biến được giữ lại trong các phân tích tiếp theo và tổng phương sai trích (Total variance explained) được tính toán bằng 71.031%, điều này cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp.
Kết quả của hệ số tải (Factor Loading) đối với các biến độc lập tương đối tách biệt nhau, đồng thời các chỉ biến của các biến độc lập đều tải lên trên một nhân tố, ngoại trừ biến KN1 “Tôi có kinh nghiệm làm nhân viên.”và KN2 “Tôi có kinh nghiệm quản lý” không tải lên ở nhân tố nào nên bị loại (Bảng 4.1 bên dưới sẽ trình bày chi tiết về kết quả các hệ số tải (Factor Loading) trên các nhân tố tương ứng).
51
Bảng 4.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá của các biến độc lập
Mã Chỉ biến NT 1 NT 2 NT 3 NT 4 NT 5
TD4 “Tôi không ngừng nâng cao kiến thức để thực hiện công việc của tôi tốt hơn”
0.774
TD2 “Tôi luôn nỗ lực hết mình để hoàn tất nhiệm vụ được giao.”
0.757
Mã Chỉ biến NT 1 NT 2 NT 3 NT 4 NT 5
TD3 “Phát triển nghề nghiệp là mục tiêu lớn trong cuộc đời của tôi.”
0.735
TD1 “Tôi luôn tự nguyện làm mọi việc để nâng cao kỹ năng nghề nghiệp.”
0.727
KN1 “Tôi có kinh nghiệm làm nhân viên.”
TN3 “Mức lương này đủ đáp ứng như cầu cuộc sống (ăn, mặc, ở…) của tôi.”
0.880
TN4 “Các khoản phụ cấp (xăng xe, cơm trưa, chuyên cần…) rất hợp lý (đáp ứng tốt như cầu).”
0.798
TN2 “Mức lương của tôi đang nhận cao hơn so với mặt bằng lương chung trên thị trường.”
0.788
TN1 “Mức lương hiện tại của tôi hoàn toàn tương xứng với công sức tôi bỏ ra.”
0.740
KN2 “Tôi có kinh nghiệm quản lý.”
DT2 “Khi mới vào làm, tôi được hướng dẫn tận tình các thao tác và quy trình làm việc.”
0.847
DT1 “Khi mới vào làm, tôi được đào tạo rất kỹ về nội quy công ty.”
0.811
52
DT3 “Các chương trình đào tạo để nâng cao năng lực làm việc của nhân viên rất hấp dẫn và bổ ích.”
0.721
DT4 “Quyền lợi có được khi thăng tiến thôi thúc tôi phấn đấu để hoàn thiện bản thân.”
0.553
Mã Chỉ biến NT 1 NT 2 NT 3 NT 4 NT 5
CQ4 “Nghề nghiệp của cha mẹ và người thân trong gia đình có ảnh hưởng đến sự phát triển nghề nghiệp của tôi.”
0.823
CQ3 “Nếu tôi quyết định phát triển nghề nghiệp, các thành viên trong gia đình sẽ cho tôi lời khuyên.”
0.821
KN3 “Tôi có kinh nghiệm kinh doanh.” 0.542
CQ2 “Nếu tôi quyết định phát triển nghề nghiệp, bạn bè sẽ ủng hộ tôi.”
0.716
CQ1 “Nếu tôi quyết định phát triển nghề nghiệp, các thành trong gia đình sẽ ủng hộ tôi.”
0.667
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) = 0.903 Giá trị Chi bình phương xấp xỉ (Chi-Square) 2 =3396.984
Giá trị Sig (Bartlett’s test) = 0.000
Tổng phương sai trích (Total variance explained) = 71.031%
Lưu ý: Hệ số tải (Factor loading) > 0,5 mới được thể hiện trong bảng này.
Nguồn: Tác giả tự tính toán tổng hợp
Từ kết quả của bảng 4.1 cho thấy hệ số tải (Factor loading) của các nhân tố thuộc biến độc lập đa số đều lớn hơn 0.5. Hệ số tải (Factor loading) của các chỉ biến trong các biến độc lập nằm trong khoảng (0.542, 0.880). Các hệ số tải trên các biến có độ tách biệt cao, lớn hơn mức chấp nhận được là 0.5 theo đề xuất của (Hair và cộng sự, 2006).
53
4.1.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo bằng việc tính toán và kiểm tra chỉ số Cronbach's Alpha thì ta thấy các chỉ biến đều đạt độ tin cậy phù hợp. Vì vậy, khi phân tích nhân tố khám phá tác giả đưa các biến YD1, YD2, YD3 vào mô hình. Sau đó, nhóm tác giả bắt đầu thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến phụ thuộc theo những đề xuất của (Hair và cộng sự, 2006). Kết quả phân tích thu được như sau: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) bằng 0.685.
Đồng thời, kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) cho kết quả của giá trị Chi bình phương xấp xỉ (Chi-Square) 2 = 441.504, giá trị df = 3; giá trị Sig (Bartlett’s test) = 0.000 (0.000 < 0.05) thể hiện ý nghĩa thống kê; Nghĩa là, biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Nhóm tác giả sử dụng phương pháp trích là phương pháp phân tích thành phần chính (Principle component analysis) dựa trên giá trị Eigen value lớn hơn 1 làm tiêu chuẩn trích. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) được giải thích là 77.745%.
Bảng 4.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc
Mã Chỉ biến Nhân tố 1
YD3 Ý định phát triển nghề nghiệp của tôi rất mạnh mẽ. 0.926
YD1 Tôi có ý định phát triển nghề nghiệp. 0.887
YD2 Nếu có cơ hội tôi sẽ phát triển nghề nghiệp. 0.830 Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) = 0.685
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ (Chi-Square) 2 = 441.504 Giá trị Sig (Bartlett’s test) = 0.000
Tổng phương sai trích (Total variance explained) = 77.745%
Lưu ý: Hệ số tải (Factor loading) > 0,5 mới được thể hiện trong bảng này.
Nguồn: Tác giả tự tính toán tổng hợp
Từ kết quả của bảng 4.2. cho thấy hệ số tải (Factor loading) của các nhân tố thuộc biến phụ thuộc đều lớn hơn 0.5. Hệ số tải (Factor loading) của các chỉ biến trong các biến phụ thuộc nằm trong khoảng (0.830, 0.926). Các hệ số tải trên các biến có độ tách biệt cao lớn hơn mức chấp nhận là 0,5 theo đề xuất của (Hair và cộng sự, 2006).
54
4.1.3. Tổng kết
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các chỉ biến thuộc biến độc lập và biến phụ thuộc, nhóm tác giả đã quyết định loại đi một số chỉ biến không phù hợp. Cụ thể hơn về các chỉ biến bị loại bỏ và các chỉ biến được giữ lại đều sẽ được trình bầy trong bảng 4.3 ở bên dưới:
Bảng 4.3 Các chỉ biến được giữ lại và các chỉ biến bị loại bỏ sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá
STT Tên biến
Số lượng chỉ biến ban đầu
Số lượng
chỉ biến bị loại bỏ
Số lượng chỉ biến
còn lại
Các chỉ biến được giữ lại phân tích
1 “Thái độ” 4 0 4 TD1, TD2, TD3, TD4
2 “Cơ hội đào tạo và phát triển”
4 0 4 DT1, DT2, DT3, DT4
3 “Quy chuẩn chủ quan” 4 0 4 CQ1, CQ2, CQ3,
CQ4
4 “Kinh nghiệm” 3 2 1 KN3
5 “Thu nhập” 4 0 4 TN1, TN2, TN3, TN4
6 “Ý định phát triển nghề nghiệp”
3 0 3 YD1, YD2, YD3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Bước tiếp theo, nhóm tác giả sẽ thực hiện định nghĩa lại các biến và sắp xếp lại các chỉ biến tương ứng với mỗi biến. Chi tiết của việc định nghĩa lại các biến lần lượt được thể hiện trong bảng 4.4
Bảng 4.4 Bảng định nghĩa các nhân tố
STT Nhân tố Các biến quan sát Loại
1 TD TD4, TD2, TD3, TD1 ( 4 biến ) Độc lập 2 TN TN3, TN4, TN2, TN1 ( 4 biến ) Độc lập 3 DT DT2, DT1, DT3, DT4 ( 4 biến ) Độc lập
4 KN CQ4, CQ3, KN3 ( 3 biến ) Độc lập
55
5 CQ CQ2, CQ1 ( 2 biến ) Độc lập
6 YD YD3,YD1, YD2 ( 3 biến ) Phụ thuộc
Tổng số lượng biến quan sát độc lập: 17 Tổng số biến quan sát phụ thuộc: 3
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Sau khi định nghĩa lại nhân tố, nhóm tác giả tiến hành tạo biến đại diện theo bảng nhân tố được định nghĩa lại ở trên. Các biến được định nghĩa bằng cách cộng lại chia trung bình , các giá trị trung bình được gom lại đưa vào phục vụ kiểm tra tương quan Pearson và Hồi quy tuyến tính đa biến về sau.