Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả phải sử dụng hai công cụ chính là: Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA.
Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha đƣợc sử dụng để dánh giá độ tin cậy của thang đo và nhằm loại đi các biến rác không cần thiết khi nghiên cứu các bƣớc tiếp theo. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị lọai, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach‟s alpha từ 0,7 trở lên là thang đo lƣờng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).Tuy nhiên, lại có nhà nghiên cứu cho rằng hệ số này từ 0,65 trở lên là có thể sử dụng đƣợc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá(EFA) để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu bằng phƣơng pháp Principle Components với phép quay Varimax, nhân tố trích đƣợc có eigenvalue >1,0. Các biến có trọng số nhỏ hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị lọai. Thang đo đƣợc đánh giá là tốt khi tổng phƣơng sai trích đƣợc lớn hơn 50%.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach alpha: Mục đích của kiểm định Cronbach alpha để đánh giá giữa các biến trong cùng nhân tố có đạt độ tin cậy hay không, qua đó loại đi các biến rác.
2.2.3.1.Kiểm định Cronbach alpha đối với thành phần lƣơng bổng
Bảng 2.11: Kết quả kiểm định Crobach alpha đối với lương bổng
Nguồn: Kiểm định Crobach alpha về Lương
Trung bình nếu bỏ biến
Phƣơng sai nếu bỏ biến
Tƣơng quan với biến tổng
Giá trị Cronbach alpha nếu bỏ biến
LB1 11.9067 11.132 .742 .824
LB2 11.5867 10.647 .671 .843
LB3 11.8133 11.146 .813 .811
LB4 11.6133 10.829 .599 .865
LB5 11.6667 11.794 .662 .844
Từ kết quả bảng Reliability Statistics, Cronbach α tính đƣợc bằng 0.865, đây là kết quả khá tốt. Dựa vào kết quả thu đƣợc từ bảng Item-Total Statistics, ta nhận thấy rằng tất cả các biến quan sát đều có hệ số tƣơng quan với biến tổng khá cao, hầu hết lớn hơn 0.599, trong khi đó kết quả yêu cầu là lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy, nên không loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong các mục hỏi trên.