6. Kết cấu của nghiên cứu
3.3.1Thang đo bản chất công việc
Ta thấy, hệ số tương quan biến tổng của các đều lớn hơn 0.3. Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha (.875) nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Mặc khác, hệ số Cronbach Alpha này lớn hơn 0.8 nên được đánh giá là đo lường tốt các mục hỏi của thang đo.
Bảng 3.7 Cronbach Alpha của thang đo bản chất công việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này BC1 14.70 8.741 .636 .867 BC2 14.66 8.813 .747 .839 BC3 14.71 8.691 .732 .842 BC4 14.89 8.765 .689 .853 BC5 14.77 8.713 .728 .843
Bản chất công việc (BC): Alpha = .875 3.3.2 Thang đo thu nhập và phúc lợi
Bảng 3.8 Cronbach Alpha của thang đo thu nhập và phúc lợi
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TN1 25.41 23.368 .619 .875 TN2 25.51 22.264 .685 .868 TN3 25.45 20.979 .709 .867 TN4 24.69 25.482 .454 .889 TN5 25.29 22.226 .656 .872 TN6 25.28 22.761 .713 .866 TN7 25.21 23.286 .660 .871 TN8 25.30 22.542 .770 .861
Thu nhập và phúc lợi (TN): Alpha = .886
Kết quả bảng 3.8 cho thấy: tất cả 8 biến đều có hệ số tương quan tổng biến > 0.3 (thỏa mãn điều kiện). Tuy nhiên biến TN4 bị vi phạm do có hệ số Cronbach Alpha nếu
loại biến (0.889) lớn hơn hệ số Alpha (0.886) của thang đo. Theo quan điểm của Trọng & Ngọc nên loại biến này để cải thiện hệ số Alpha của thang đo.
Như vậy, sau khi loại biến TN4 (xem bảng 3.9), hệ số Cronbach Alpha của thang đo đã tăng lên từ 0.886 lên 0.889. Ta thấy, tất cả các biến đều thỏa mãn điều kiện:
- Các hệ số tương quan tổng biến đều > 0.3.
- Các hệ số Cronbach Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo.
Và hệ số này lớn hơn 0.8 nên được đánh giá là đo lường tốt các mục hỏi của thang đo.
Bảng 3.9 Cronbach Alpha của thang đo thu nhập và phúc lợi (sau khi đã loại biến TN4)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TN1 21.22 19.895 .616 .880 TN2 21.33 18.906 .678 .873 TN3 21.26 17.682 .707 .871 TN5 21.11 18.697 .672 .874 TN6 21.10 19.404 .700 .871 TN7 21.03 19.812 .659 .876 TN8 21.12 19.083 .776 .863
Thu nhập và phúc lợi (TN): Alpha = .889 3.3.3 Thang đo thương hiệu tổ chức
Bảng 3.10 Cronbach Alpha của thang đo thương hiệu tổ chức
Biến quan sát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TH1 15.63 11.606 .624 .669 TH2 15.67 10.681 .665 .643 TH3 15.63 8.861 .333 .872 TH4 15.65 12.235 .607 .684 TH5 15.63 11.212 .701 .646
Thương hiệu tổ chức (TH): Alpha = .740
biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0.3). Tuy nhiên biến TH3 có hệ số alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số alpha của thang đo. Tương tự, nên loại biến này để cải thiện hệ số Alpha của thang đo.
Bảng 3.11 Cronbach Alpha của thang đo thương hiệu tổ chức (sau khi loại biến TH3)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TH1 11.71 5.262 .721 .839 TH2 11.75 4.731 .720 .845 TH4 11.73 5.777 .690 .853 TH5 11.71 5.017 .799 .807
Thương hiệu tổ chức (TH): Alpha = .872
Sau khi loại biến TH3 hệ số alpha của thang đo tăng từ 0.74 lên 0.872. Và tất cả các biến của thang đo đều thỏa mãn điều kiện nên được giữ lại để tiến hành các phân tích tiếp theo.
3.3.4 Thang đo điều kiện làm việc
Bảng 3.12 Cronbach Alpha của thang đo điều kiện làm việc
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này DK1 26.37 17.444 .211 .765 DK2 26.60 19.431 .340 .671 DK3 26.25 20.872 .284 .680 DK4 26.19 20.435 .492 .646 DK5 26.31 19.877 .575 .632 DK6 26.15 20.080 .579 .634 DK7 26.44 19.477 .512 .635 DK8 26.46 19.634 .543 .633
Điều kiện làm việc (DK): Alpha = .690
Dựa vào bảng 3.12 ta thấy: biến DK1, DK3 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 (nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3) nên phải loại 2 biến này ra để tính toán lại hệ số Cronbach Alpha cho thành phần này. Và biến DK2 có hệ số alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số alpha của thang đo nên cũng bị loại. Sau khi loại 3 biến DK1, DK2,
DK3 ta tính toán lại hệ số Cronbach Alpha cho thang đo này. Qua bảng kết quả tính toán lại (xem bảng 3.13) ta thấy:
- Các hệ số tương quan tổng biến đều > 0.3.
- Các hệ số Cronbach Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo.
Như vậy, kết quả tính toán lại hệ số Cronbach Alpha sau khi loại biến đã làm cho thang đo lường các khái niệm tốt hơn. Cụ thể hệ số Cronbach Alpha đã tăng từ 0.690 lên 0.834.
Bảng 3.13 Cronbach Alpha của thang đo điều kiện làm việc (sau khi loại biến DK1, DK2, DK3)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này DK4 15.08 7.168 .615 .805 DK5 15.19 7.056 .644 .798 DK6 15.04 7.173 .655 .796 DK7 15.33 6.499 .635 .802 DK8 15.35 6.783 .631 .801
Điều kiện làm việc (DK): Alpha = .834 3.3.5 Thang đo quan hệ với đồng nghiệp
Thang đo quan hệ với đồng nghiệp có hệ số Cronbach Alpha là 0.873 (> 0.8), thang đo này đo lường tốt các khái niệm. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này là đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3). Bên cạnh đó, hệ số Alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha nên các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.14 Cronbach Alpha của thang đo quan hệ đồng nghiệp
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này DN1 15.69 7.077 .664 .854 DN2 15.69 6.693 .727 .839 DN3 15.82 7.091 .643 .860 DN4 15.55 7.193 .677 .851 DN5 15.65 6.785 .794 .823
3.3.6 Thang đo quan hệ với cấp trên
Thang đo quan hệ với cấp trên có hệ số Cronbach Alpha là 0.905 (gần bằng 1), thang đo này đo lường tốt. Và các biến quan sát đều thỏa mãn 2 điều kiện (xem bảng 3.15):
- Các hệ số tương quan tổng biến đều > 0.3.
- Các hệ số Cronbach Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo.
Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.15 Cronbach Alpha của thang đo quan hệ với cấp trên
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này CT1 24.21 26.302 .577 .903 CT2 24.13 25.741 .665 .895 CT3 24.18 25.001 .736 .889 CT4 24.16 25.234 .693 .893 CT5 24.06 25.216 .727 .890 CT6 24.20 24.983 .681 .894 CT7 23.93 25.917 .692 .893 CT8 24.07 24.704 .810 .882
Quan hệ với cấp trên (CT): Alpha = .905
3.3.7 Thang đo cơ hội đào tạo và thăng tiến
Bảng 3.16 Cronbach Alpha của thang đo cơ hội đào tạo và thăng tiến
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này DT1 21.00 19.375 .672 .884 DT2 21.10 18.880 .690 .882 DT3 21.02 18.268 .724 .878 DT4 20.81 19.430 .656 .886 DT5 20.89 19.282 .713 .880 DT6 20.83 19.655 .667 .885 DT7 20.94 18.695 .772 .873 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Qua bảng 3.16 ta thấy hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Bên cạnh đó, hệ số alpha nếu loại bỏ biến của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha (.896) nên không có biến nào bị loại.
Vì vậy, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
3.3.8 Thang đo năng lực bản thân
Bảng 3.17 Cronbach Alpha của thang đo năng lực bản thân
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này NL1 12.03 4.417 .623 .842 NL2 11.98 3.530 .696 .818 NL3 11.85 3.903 .759 .787 NL4 11.92 3.819 .722 .801
Năng lực bản thân (NL): Alpha = .853
Thành phần năng lực bản thân có hệ số Cronbach alpha là 0.853. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0.3, đồng thời các hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến đều nhỏ hơn 0.849, do đó ta không loại biến nào trong thành phần. Các biến đo lường thành phần “đảm bảo” đều được sử dụng cho phân tích EFA.
3.3.9 Thang đo lòng trung thành
Bảng 3.18 Cronbach Alpha của thang đo lòng trung thành
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TT1 20.27 26.185 .664 .862 TT2 20.21 26.419 .696 .859 TT3 20.61 24.432 .758 .849 TT4 20.97 24.219 .702 .855 TT5 20.66 24.444 .730 .852 TT6 20.82 23.316 .759 .847 TT7 20.77 26.522 .410 .898 Lòng trung thành (TT): Alpha = .878
Thang đo lòng trung thành với tổ chức có hệ số Cronbach Alpha là 0.878 (> 0.8), thang đo này đo lường tốt các khái niệm. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến
đo lường thành phần này là đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3). Tuy nhiên, biến TT7 có hệ số alpha nếu loại biến (0.898) lớn hơn hệ số alpha (0.878) của thang đo này. Vì vậy, biến TT7 bị loại khỏi thang đo. Sau khi loại biến, hệ số alpha của thang đo đã tăng lên từ 0.878 lên 0.898. Và các biến quan sát đều đạt yêu cầu với hệ số tương quan biến tổng (có giá trị từ 0.662 đến 0.765) đều lớn hơn 0.3 và hệ số alpha nếu loại biến (giá trị nhỏ nhất 0.874, lớn nhất là 0.889) là đều nhỏ hơn hệ số alpha (xem bảng 3.19). Do đó, 6 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo
Bảng 3.19 Cronbach Alpha của thang đo lòng trung thành (sau khi loại biến TT7)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến này TT1 16.99 20.065 .662 .889 TT2 16.93 20.205 .704 .885 TT3 17.33 18.506 .760 .875 TT4 17.68 18.230 .713 .883 TT5 17.38 18.262 .764 .874 TT6 17.53 17.492 .765 .874 Lòng trung thành (TT): Alpha = .898
3.4 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg 1998).
Theo Hair & ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring pratical significance). Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng và khi > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 300, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75. Với nghiên cứu này, cỡ mẫu điều là 310 nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.4 để xét khi xoay nhân tố.
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman & Owen 2000). KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, KMO thỏa mãn 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett để xem các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể hay không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig. <0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phương pháp trích hệ số để sử dụng là Maximum Likelihood với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue từ 1 trở lên, các biến có trọng số Factoring Loading nhỏ hơn 0.4 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo sẽ được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson 1988).
3.4.1 Phân tích nhân tố đối với biến độc lập
Sau khi loại các biến không đạt độ tin cậy ở giai đoạn đánh giá độ tin cậy của các thang đo. Bao gồm 5 biến: TN4, TH3, DK1, DK2 và DK3, còn lại 45 biến của 8 thành phần độc lập của mô hình được đưa vào phân tích nhân tố theo phương pháp trích Principal Component với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố (factor loadings) nhỏ hơn 0.4 hoặc chênh lệch hệ số tải của một biến ở các nhân tố phải nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Ngoài ra, để thuận tiện cho việc đọc kết quả phân tích, các trọng số nhân tố được sắp xếp theo thứ tự giảm dần và những giá trị dưới 0.3 sẽ không được thể hiện trên bảng báo cáo.
Để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá, chỉ số Kaiser -Meyer - Olkin sẽ được báo cáo, điều kiện: KMO > 0.5 là phù hợp và kiểm định Bartlett để xem các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể hay không. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig. <0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hair et al. 2006).
Kết quả phân tích được trình bày ở bảng trên cho thấy hệ số KMO = 0.919 và mức ý nghĩa = 0.000 là hoàn toàn phù hợp. Do đó, phân tích nhân tố là phương pháp phù hợp để phân tích dữ liệu.
Căn cứ vào bảng phương sai trích (Total Variance Explained xem phụ lục 06) ta thấy có 9 nhóm nhân tố được trích tại eigenvalues là 1.063 và phương sai trích được là 68.431%. Như vậy, 9 nhóm này giải thích đến 68.431% sự biến thiên của dữ liệu. Tuy nhiên, các biến DT3, DT2, DT1, CT1, DT7, TN8, TN1, TN2, DK7 và DK8 có chênh
lệch hệ số tải của một biến ở các nhân tố nhỏ hơn 0.3. Vì vậy, các biến này bị loại. (Xem phụ lục 06).
Bảng 3.20 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến độc lập
Chỉ số KMO .919
Thống kê Chi bình phương 9.103E3
Bậc tự do 990
Kiểm định Bartlett
Mức ý nghĩa .000
Sau khi loại 10 biến đã nêu trên, kết quả phân tích nhân tố tốt hơn (xem phụ lục 06), với chỉ số Kaiser - Meyer - Olkin là 0.895 thuộc phạm vi được xem là thích hợp và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể (Sig. =0.000 < 0.05). Kết quả cũng chỉ ra rằng có 8 nhân tố được rút ra với tổng phương sai được giải thích bởi 8 nhân tố này là 69.484% > 50% là đạt yêu cầu (Hair et al. 1998). Tuy nhiên, biến quan sát TN1 tiếp tục bị vi phạm do có chêch lệch hệ số tải nhân tố lớn nhỏ hơn 0.3. Sau khi loại biến này, ta có kết quả EFA rất tốt (xem bảng 3.21 và bảng 3.22).
Bảng 3.21 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của các biến độc lập (sau khi loại biến lần 2)
Chỉ số KMO .892
Thống kê Chi bình phương 6.280E3
Bậc tự do 561
Kiểm định Bartlett
Mức ý nghĩa .000
Với hệ số KMO = 0.892 được xem là thích hợp (0.5 < KMO <1) và mức ý nghĩa = 0.000 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Kết quả cũng chỉ ra rằng có 8 nhóm nhân tố được rút ra và khả năng giải thích sự biến thiên của dữ liệu tăng lên 70.560% cao hơn (xem phụ lục 06). Đồng thời, các chỉ báo dự định đo lường các khái niệm cũng có trọng số rất cao lên các nhân tố dự định được rút ra (từ 0.630 đến 0.872) và không có trường hợp nào một chỉ báo có trọng số nhân tố cao trên ít nhất 2 nhân tố, điều đó bước đầu cho thấy dấu hiệu của tính đơn nghĩa, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang 2007).