CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, tiếp theo thực hiện phân tích nhân tố. Phương pháp trích hệ số sử dụng là phương pháp trích nhân tố với phép quay và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
3.3.1 Kiểm định thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực:
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (OTHAMAN & Owen, 2000), các biến có hệ số truyền tải (factors loading) nhỏ hơn 0.5 hoặc khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn hơn 0.3 sẽ bị loại. Điểm dừng Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Phương pháp trích “Principal Axis Factoring” với phép quay “Varimax”
được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Sau khi loại bỏ biến “tc3” ở giai đoạn đánh gía độ tin cậy của các thang đo, còn lại 28 biến của các thành phần độc lập tiến hành phân tích nhân tố.
Quá trình phân tích để loại biến trong nghiên cứu được thực hiện như sau:
Bước 1: Với giả thuyết Ho trong phân tích này là giữa 28 biến quan sát trong tổng thể không có mối quan hệ tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bác bỏ vì Sig.T=0.000 và hệ số KMO là 0.902 (>0.5). Vậy phân tích nhân tố là thích hợp. Đưa 28 biến quan sát vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được rút trích. Tổng phương sai trích bằng 62.287%, điều này cho biết 6 nhân tố này giải thích được 62.287% biến thiên của dữ liệu. Với phép quay Varimax và sau khi loại các biến có hệ số truyền tải < 0.5 hoặc khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn < 0.3 ta có kết quả 11 biến quan sát gồm “ptcv1”, “ptcv2”, “ptcv4”, “dt1”, “dg2”, “dg4”,
“tc1”, “tc5”, “mt1”, “qh1”, “qh4” bị loại. (Phụ lục 4: phân tích nhân tố)
Bước 2: Sau khi loại bỏ 11 biến quan sát ở bước 1, còn 17 biến quan sát tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố vơí điều kiện như trên. Kết quả có 5 nhân tố được rút trích. Tồng phương sai trích bằng 66.425%, điều này cho biết 5 nhân tố này giải thích được 66.425% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.843 (>0.5) là đạt yêu cầu. Và với phép quay Varimax có 1 biến quan sát “ptcv3” được loại bỏ vì khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn 0.3. (Phụ lục 4: phân tích nhân tố)
Bước 3: Sau khi loại bỏ 1 biến quan sát ở bước 2, còn 16 biến quan sát được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố với điều kiện trên. Kết quả phân tích cho thấy có 5 nhân tố được rút trích, phương sai giải thích được 68.732% biến thiên của dữ liệu.
Hệ số KMO = 0.838 (>0.5) là đạt yêu cầu. Với phép quay Varimax tất cả các biến quan sát đều có hệ số truyền tải lên các nhân tố thỏa mãn điều kiện đã đưa trên.
(Phụ lục 4: phân tích nhân tố)
Bảng 3.5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá của thang đo QTNNL Nhân tố
1 2 3 4 5
tc2 .781 .294 .116 -.095 -.122
tc4 .703 .156 .127 .196 .014
tc6 .690 .284 .034 .248 -.039
mt2 .762 .046 .144 .080 .158
mt3 .729 .107 .230 .234 -.127
qh2 .039 .828 .095 .088 -.071
qh3 .132 .782 -.014 .160 -.025
qh5 .328 .693 .136 -.048 .086
qh6 .221 .750 .151 .082 -.036
td1 .206 .230 .817 .013 -.020
td2 .290 .077 .784 .111 -.004
td3 .004 .023 .707 .343 .248
dg1 .260 .111 .199 .763 .081
Nhân tố
dg3 .157 .127 .117 .865 -.018
dt2 .186 -.013 -.028 -.044 .869
dt3 -.270 -.047 .176 .111 .749
Các biến nghiên cứu đã được phân hóa và ghép chung vào các thành phần khác nhau tạo nên thành phần mới cụ thể như sau:
Nhân tố 1 tập hợp các biến: anh/chị có thể sống hoàn toàn dựa vào thu nhập
“tc2”, tiền lương ngang bằng với các doanh nghiệp khác “tc4”; chính sách phúc lợi rõ ràng, hữu ích “tc6”; anh/chị không phải lo lắng về mất việc làm “mt2”, công ty đảm bảo tốt các điều kiện an toàn, bảo hộ lao động “mt3” vì vậy đặt tên trả công lao động.
Nhân tố 2 tập hợp các biến của thành phần “quan hệ đồng nghiệp” gồm lãnh đạo quan tâm cấp dưới “qh2”, đồng nghiệp giúp đỡ lẫn nhau “qh3”, ,người lao động được đối xử công bằng “qh5”, lãnh đạo coi trọng tài năng, sự đóng góp “qh6”. Đặt tên nhân tố này là: Quan hệ lao động.
Nhân tố 3 gồm tập hợp các biến của thành phần tuyển dụng. Vì vậy tên thành phần mới vẫn là Tuyển dụng.
Nhân tố 4 gồm đánh giá được thực hiện định kỳ “dg1”; kết quả đánh giá được sử dụng để xét lương thưởng và đề bạt “dg3”; tạo nên thành phần mới là Đánh giá kết quả làm việc.
Nhân tố 5 tập hợp các biến của thành phần “ Huấn luyện-đào tạo” từ biến dt1 và dt3 (huấn luyện đầy đủ kiến thức, kỹ năng “dt1”, kế hoạch huấn luyện của Nông trường phù hợp với Công ty “dt3”) vẫn đặt tên huấn luyện-đào tạo.
Bảng 3.6 Bảng tóm tắt cơ cấu thang đo thực tiễn QTNNL
Thành phần nghiên cứu Tên biến Số lượng biến Cronbach's Alpha
Trả công lao động
tc2
05 0.893 tc4
tc6 mt2 mt3
Quan hệ lao động
qh2
04 0.806 qh3
qh5 qh6
Tuyển dụng
td1
03 0.751 td2
td3 Đánh giá kết quả làm việc dg1
dg3 02
Huấn luyện – đào tạo dt1 dt3 02
3.3.2 Kiểm định thang đo sự thỏa mãn trong công việc của người lao động:
Thành phần sự thỏa mãn trong công việc gồm 4 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, các biến đều đảm bảo độ tin cậy, không biến nào bị loại.
Phân tích nhân tố dùng để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần.
Với giả thuyết đặt ra trong phân tích này là giữa 4 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương với nhau. Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố có kết quả Sig.=0.000 và hệ số KMO = O.757 >0.5, qua đó bác bỏ giả thuyết trên, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này.
Kết quả phân tích EFA cho thấy với phương pháp trích nhân tố đã trích được 1 nhân tố duy nhất tại eigenvalue là 2.228 và phương sai trích được là 55.711%
(>50%) đạt yêu cầu.(Phụ lục 4)