CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đươc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 – 1.0 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài việc sử dụng trị số KMO, có thể sử dụng kiểm định Barlett. Kiểm định Barlett xem xét giả thiết H0: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa trong thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Ngoài ra phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình.
Đại lượng Eigenvalue đai diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt
thông tin tốt hơn một biến gốc.
Factor loading (FL) – Hệ số tải nhân tố: là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA phụ thuộc và kích thước mẫu quan sát và mục đích nghiên cứu. Nếu FL > 0.3 là đạt mức tối thiểu với kích thước mẫu khoảng 350, FL > 0.4 là quan trọng và FL > 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Khi kích thước mẫu khoảng 100 thì nên chọn FL > 0.55, còn nếu kích thước mẫu 50 thì nên chọn FL > 0.75.
Component Matrix (Rotated Component Matrix) – Ma trận nhân tố (Ma trận nhân tố xoay): Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hoá bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
3.3.1. Phân tích EFA đối với các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc đối với nhân viên
Sau khi loại biến rác từ đánh giá độ tin cậy cronbach’s alpha số biến còn lại đưa vào phân tích EFA là 36 biến. Kết quả phân tích như sau:
Hệ số KMO and Bartlett's Test = 0.790>0.5 phân tích EFA có ý nghĩa.
Từ 36 biến quan sát trích được 8 nhân tố với phương sai trích 68.3%>50%, trị số Eigenvalue =1.299>1. Các hệ số Factor loading đều lớn hơn 0.5.
Bảng 3.13. Kết quả phân tích EFA các biến số ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên văn phòng tại công ty phần mềm FPT
Biến quan sát
Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8
DK1 .774
DK2 .775
DK3 .787
DK4 .763
CV1 .792
CV2 .718
CV4 .627
CV5 .798
CV6 .787
DT1 .857
DT2 .907
DT3 .892
DT4 .882
TL1 .744
TL2 .773
TL3 .748
TL4 .703
TL5 .778
TL6 .735
PL1 .773
PL2 .668
PL3 .758
PL4 .778
DN1
DN2 .706
DN3 .793
DN4 .704
DN5 .801
CT1 .816
CT2 .829
CT3 .824
CT4 .717
TT1 .847
TT2 .803
TT3 .794
TT4 .800
TT4 .784
Kết quả phân tích EFA cho thấy sau khi loại biến rác từ phân tích Cronbach’s Alpha nên không có biến nào bị loại khi phân tích EFA. Các nhân tố trích ra từ 36 biến số được xác định lại tên như sau.
Nhóm (1) gồm 6 biến quan sát TL1, TL2, TL3, TL4, TL5, TL6, được đặt tên là “Tiền lương”.
Nhóm (2) gồm 4 biến quan sát DT1, DT2, TDT3, DT4 được đặt tên là
“Đào tạo thăng tiến”.
Nhóm (3) gồm 5 biến quan sát CV1, CV2, CV4, CV5, CV6 được đặt tên là “Bản chất công việc”.
Nhóm (4) gồm 4 biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 được đặt tên là
“Đánh giá thành tích”.
Nhóm (5) gồm 4 biến quan sát CT, CT2, CT3, CT4 được đặt tên là “Cấp trên”.
Nhóm (6) gồm 5 biến quan sát DN1, DN2, DN3, DN4, DN5 được đặt tên là “Đồng nghiệp”.
Nhóm (7) gồm 4 biến quan sát DK1, DK2, DK3, DK4 được đặt tên là
“Điều kiện làm việc”.
Nhóm (8) gồm 4 biến quan sát PL1, PL2, PL3, PL4 được đặt tên là
“Phúc lợi”.
3.3.2 Phân tích EFA đối với các biến số động lực làm việc Bảng 3.14. Hệ số KMO của thành phần động lực làm việc
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy. .748
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 451.265
df 3
Sig. .000
Hệ số KMO của thành phần động lực =0.748>0.5 nên kết quả phân tích này có ý nghĩa.
Từ 3 biến quan sát trích được 1 nhân tố duy nhất với phương sai trích 82.911%. Trị số Eigenvalue = 2.487>1.Các hệ số loading đều lớn hơn 0.5.