6. Cấu trúc của luận văn
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, p. 364) thì "phƣơng pháp phân tích EFA thuộc nhóm Phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó phụ thuộc vào mối tƣơng quan giữa
các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thuỷ (biến quan sát)".
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì không nên loại bỏ các biến có trọng số nhân tố lớn hơn 0.4 và chênh lệnh trọng số giữa 2 nhân tố >0.3. Tổng phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên (từ 60% trở lên là tốt). Hệ số KMO phải lớn hơn 0.5.
Sau khi kiểm định ý nghĩa ban đầu của các biến bằng hệ số Cronbach alpha đã loại bỏ 4 biến: TCCV6, DTPT3, DTPT2, QHLV3, còn lại 45 biến (42 biến thuộc về các nhân tố độc lập và 3 biến là các quan sát về mức độ hài lòng chung), đem tiến hành phân tích nhân tố bằng phần mềm PASW STATISTICS 18.
a) Phân tích nhân tố các biến quan sát thuộc nhóm biến độc lập
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho thấy có 9 yếu tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.08 và phƣơng sai trích đƣợc 60.75 %, với chỉ số KMO là 0.898. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên, có 4 biến có chênh lệch trọng số giữa 2 nhân tố nhỏ hơn 0.3, đó là các biến: “TLPL1- Lƣơng, thƣởng của tôi tƣơng xứng với tính chất công việc đang làm và sức lực bỏ ra”, "DTPT1- Tôi đƣợc tham gia các khoá huấn luyện để phát triển chuyên môn, nghề nghiệp", "PTAT6- Ban lãnh đạo luôn quan tâm cải thiện môi trƣờng và phƣơng tiện làm việc cho công nhân viên", "CSQT3- Tôi thƣờng xuyên có các buổi họp nhóm/tổ/phòng ban để giải quyết công việc". Vì vậy cần loại bỏ các biến này.
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy có 9 yếu tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.036 và phƣơng sai trích đƣợc 61.183%, với chỉ số KMO là 0.893. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên, có 2 biến có chênh lệch trọng số giữa 2 nhân tố nhỏ hơn 0.3, đó là các biến: “TCCV2- Công việc của tôi ổn định và bền vững” và "HQCV2- Công ty tôi có các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả công việc đầy đủ, rõ ràng và minh bạch". Vì vậy cần loại bỏ các biến này.
Kết quả phân tích EFA lần 3 cho thấy có 8 yếu tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.044 và phƣơng sai trích đƣợc 59.275%, với chỉ số KMO là 0.889. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên, có 4 biến có trọng số nhân tố <0.4, đó là các biến: "CSQT1- Công ty tôi có chính sách xử lý kỷ luật công bằng và nhất quán", "CSQT2- Các chính sách đề bạt, thăng tiến, đánh giá công việc trong công ty tôi luôn
minh bạch, công khai vài rõ ràng", "HQCV5- Việc đánh giá đƣợc thực hiện định kỳ", "HQCV1- Tôi đƣợc công ty đánh giá và ghi nhận đầy đủ thành tích công việc". Vì vậy cần loại bỏ các biến này.
Kết quả phân tích EFA lần 4 cho thấy có 7 yếu tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.08 và phƣơng sai trích đƣợc 58.35%, với chỉ số KMO là 0.885. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Tuy nhiên, có 1 biến có trọng số nhân tố <0.4, đó là biến: "HQCV3- Phƣơng thức đánh giá hiệu quả công việc ở công ty tôi là hợp lý, khách quan". Vì vậy cần loại bỏ các biến này.
Kết quả phân tích EFA lần 5 cho thấy có 7 yếu tố đƣợc trích tại eigenvalue là 1.036 và phƣơng sai trích đƣợc 59.09%, với chỉ số KMO là 0.881. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp. Các biến quan sát đều có trọng số nhân tố lớn nhất từ 0.4 trở lên. Quá trình phân tích EFA hoàn tất vì đã đạt độ tin cậy về mặt thống kê. Kết quả tính toán cuối cùng nhƣ ở bảng 4.21 dƣới đây và PL.Bảng 1, PL.Bảng 2 phần phụ lục.
Bảng 4.21: Phân tích nhân tố biến độc lập, kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO về sự thích hợp của mẫu 0.881
Kiểm định Bartlett
về cấu hình của mẫu
Tƣơng đƣơng Chi2 3063.226
df 465
mức ý nghĩa. 0.000
b) Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy chỉ có 1 yếu tố đƣợc trích, với chỉ số KMO là 0.676. Nhƣ vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp, phân tích EFA hoàn tất vì đã đạt độ tin cậy về mặt thống kê. Kết quả tính toán nhƣ ở bảng 4.22 và bảng 4.23 dƣới đây.
Bảng 4.22: Phân tích nhân tố biến phụ thuộc, kiểm dịnh KMO và Bartlett
Kiểm định KMO về sự thích hợp của mẫu 0.676 Kiểm định Bartlett
về cấu hình của mẫu
Tƣơng đƣơng Chi2 212.583
df 3
Bảng 4.23: Phân tích nhân tố biến phụ thuộc, ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát
Nhân tố 1
SAT3: Tôi cảm thấy hạnh phúc với môi trƣờng làm việc của mình 0.871
SAT2: Tôi muốn gắn bó với công việc hiện tại 0.842
SAT1: Tôi hài lòng với công việc hiện tại 0.777
Phƣơng pháp trích: Phân tích nhân tố chính.
a. 1 Nhân tố đã trích đƣợc.
c) Mô hình điều chỉnh
Nhƣ vậy sau khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, ta có thể nhóm các biến quan sát thành 7 nhân tố. Việc giải thích các nhân tố đƣợc thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố.
1. “Tính chất công việc” gồm 5 biến: TCCV1, TCCV3, TCCV4moi, TCCV5moi, TCCV7moi.
TCCV = “Tính chất công việc”
= Mean(TCCV1, TCCV3, TCCV4moi, TCCV5moi, TCCV7moi)
2. “Cơ hội phát triển/thăng tiến", gồm 3 biến: DTPT4, DTPT5, DTPT6. Qua phân tích cho thấy: tại TVĐ3, cơ hội thăng tiến đƣợc nhiều ngƣời coi trọng và trả lời tập trung, cơ hội đào tạo có kết quả trả lời phân tán, không tập trung. Điều này đƣợc lý giải có thể là do tỷ lệ CBCNV có trình độ Đại học và trên Đại học rất cao, các cán bộ đã có trình độ này rồi nhiều ngƣời chỉ mong muốn đƣợc thăng tiến, không coi trọng cơ hội đƣợc đào tạo hoặc coi việc đào tạo thuộc về chính sách của Công ty, nên kết quả trả lời phân tán. Do vậy, trong nhân tố "Đào tạo phát triển, cơ hội thăng tiến", các câu hỏi về "Đào tạo phát triển" có kết quả trả lời phân tán, không tập trung. Kết quả phân tích EFA loại bỏ hết các quan sát về "Đào tạo phát triển", chỉ còn lại các quan sát về "Cơ hội thăng tiến". Và do đó, nhân tố "Đào tạo phát triển, cơ hội thăng tiến" đƣợc lƣợc bỏ bớt đi và đƣợc điều chỉnh thành nhân tố "Cơ hội phát triển/thăng tiến".
PTTT = “Cơ hội phát triển/thăng tiến"
= Mean(DTPT4, DTPT5, DTPT6)
3. “Đánh giá hiệu quả công việc", gồm 2 biến: HQCV4, HQCV6. HQCV = “Đánh giá hiệu quả công việc"
= Mean(HQCV4, HQCV6)
4. “Lƣơng, thƣởng, phúc lợi", gồm 6 biến: TLPL2, TLPL3, TLPL4, TLPL5, TLPL6, TLPL7.
TLPL = “Lƣơng, thƣởng, phúc lợi"
= Mean(TLPL2, TLPL3, TLPL4, TLPL5, TLPL6, TLPL7)
5. “Quan hệ nơi làm việc", gồm 6 biến: QHLV1, QHLV2, QHLV4, QHLV5, QHLV6, QHLV7.
QHLV = “Quan hệ nơi làm việc"
= Mean(QHLV1, QHLV2, QHLV4, QHLV5, QHLV6, QHLV7)
6. “Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động", gồm 5 biến: PTAT1, PTAT2, PTAT3, PTAT4, PTAT5.
PTAT = “Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động" = Mean(PTAT1, PTAT2, PTAT3, PTAT4, PTAT5)
7. “Chính sách và quy trình làm việc", gồm 4 biến: CSQT4, CSQT5, CSQT6, CSQT7.
CSQT = “Chính sách và quy trình làm việc"
= Mean(CSQT4, CSQT5, CSQT6, CSQT7)
8. "Mức độ hài lòng chung", gồm 3 biến: SAT1, SAT2, SAT3. SAT = "Mức độ hài lòng chung"
= Mean(SAT1, SAT2, SAT3)
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố
d) Các giả thuyết mới
Giả thuyết H1: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với tính chất công việc đang làm thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H2: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với cơ hội phát triển, thăng tiến hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H3: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với việc đánh giá hiệu quả công việc hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H4: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với lƣơng, thƣởng, phúc lợi từ công việc đang làm thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H5: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với quan hệ nơi làm việc hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H6: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc;
- Giả thuyết H7: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với chính sách và quy trình làm việc hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc;