Tr c khi đ a vào phân tích nhân t khám phá, d li u nghiên c u s đ c ki m đ nh thang đo b ng công c Cronbach Alpha b ng ph n m m SPSS m c tiêu là ki m đ nh đ tin c y c a thang đo. H s Cronbach Alpha s đ c s d ng đ lo i các bi n “rác”, các bi n có h s t ng quan t ng
bi n (Corrected Item – Total Correlation) nh h n 0,3 s b lo i và thang đo s đ c ch n khi h s Cronbach Alpha l n h n 0,6. K t qua đ y đ đ c trình bày đ y đ ph l c 4.
4.2.1 Thang đo các bi n đ c l p
Thang đo các bi n đ c l p g i t t là thang đo thành ph n công vi c g m có 5 y u t thành ph n v i 21 bi n quan sát.
Thành ph n thu nh p cao có h s Cronbach Alpha = 0,949 và h s t ng quan t ng bi n (Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
Thành ph n đ ng nghi p ng h có h s Cronbach Alpha = 0,933 và h s t ng quan t ng bi n (Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
Thành ph n công tác qu n lý có h s Cronbach Alpha = 0,949 và h s t ng quan t ng bi n (Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
Thành ph n môi tr ng làm vi c tích c c có h s Cronbach Alpha = 0,892 và h s t ng quan t ng bi n (Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
Thành ph n h tr t c p trên có h s Cronbach Alpha = 0,894 và h s t ng quan t ng bi n (Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
4.2.2 Thang đo lòng trung thành
Thành ph n lòng trung thành có h s Cronbach Alpha = 0,927 và h s t ng quan t ng bi n ( Corrected Item – Total Correlation) đ u l n h n 0,3 nên đ t yêu c u đ a vào phân tích ti p theo.
B ng 4.1: Ki m đ nh các thang đo lý thuy t b ng Cronbach Alpha S T T Thang đo S bi n quan sát Cronbach Alpha H s t ng quan bi n t ng th p nh t 1 Thành ph n thu nh p cao (PAY) 5 0,949 0,830 2 Thành ph n đ ng nghi p ng h (PER) 4 0,933 0,781 3 Thành ph n công tác qu n lý (MAN) 5 0,949 0,797 4 Thành ph n môi tr ng làm vi c tích c c (WEN) 4 0,892 0,703 5 Thành ph n h tr t c p trên (SUP) 3 0,894 0,731 6 Thành ph n lòng trung thành (LOY) 3 0,927 0,846 (Ngu n: i u tra c a tác gi tháng 11/2011 đ n tháng 12/2011)
4.3 Phân tích nhân t khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá s b các thang đo thành ph n công vi c và thang đo lòng trung thành b ng h s Cronbach Alpha, toàn b các bi n quan sát s đ c đ a vào phân tích nhân t khám phá (EFA), vi c phân tích nhân t EFA s giúp khám phá các c u trúc khái ni m nghiên c u, giúp lo i b đi các bi n đo l ng không đ t yêu c u và đ m b o cho thang đo có tính đ ng nh t. M c đích c a phân tích nhân t là rút g n t p h p các bi n có m i quan h ch t ch v i nhau thành m t nhân t mà không làm gi m thông tin các bi n ban đ u.
Trong quá trình phân tích nhân t có nh ng tiêu chu n và yêu c u c n ph i chú ý:
H s t i nhân t (factor loading) ph i l n h n 0,45, n u bi n nào có h s t i nhân t nh h n ho c b ng 0,45 thì s b lo i, factor loading l n nh t c t nào thì thu c vào nhân t đó (Theo Hair & ctg ,1998).
Ph ng sai trích l n h n ho c b ng 50% và eigenvalue có giá tr l n h n 1 thì thang đo đ c ch p nh n.
H s KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là tr s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Do v y h s KMO ph i n m gi a kho ng 0,5 và 1 (0,5<KMO<1) thì m i phù h p v i d li u thu th p đ c, còn n u KMO nh h n 0,5 thì không phù h p (Tr ng & Ng c, 2008).
M c ý ngh a c a ki m đ nh Barlles sig ≤ 0,05 thì m i có ý ngh a th ng kê.
Các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trong ph m vi t ng th , khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ 0,3 đ t o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
Khi phân tích nhân t đ i v i các thang đo tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Compoment Analysis v i phép xoay Varimax và đi m d ng khi trích các y u t có eigenvalue l n h n 1.
4.3.1 Ki m đ nh thang đo thành ph n công vi c b ng EFA
Các thang đo thành ph n công vi c mà đ tài s d ng g m 5 thành ph n v i 21 bi n quan sát. Sau khi ki m đ nh thang đo b ng công c h s Cronbach Alpha t t c 21 bi n quan sát c a 5 thang đo thành ph n ti p t c đ a vào phân tích nhân t EFA . K t qua đ y đ đ c trình bày đ y đ ph l c 5.
Sau khi phân tích nhân t EFA có đ c k t qu là 21 bi n quan sát đ c phân tích thành 5 nhân t do Factor loading đ u l n h n 0,5 và sai l ch gi a các bi n quan sát gi a các nhân t < 0,3 k t qu tóm l c EFA đ c trình bày b ng 4.2
B ng 4.2: K t qu ki m đ nh thang đo thành ph n công vi c b ng EFA STT Bi n quan sát Nhân t Tên nhân t 1 2 3 4 5 PAY1 ,795
Thu nh p cao (PAY)
PAY2 ,760 PAY3 ,798 PAY4 ,822 PAY5 ,730 PER1 ,763 ng nghi p ng h (PER) PER2 ,744 PER3 ,823 PER4 ,890 MAN1 ,756 Công tác qu n lý (MAN) MAN2 ,863 MAN3 ,871 MAN4 ,863 MAN5 ,761 WEN1 ,695 Môi tr ng làm vi c tích c c (WEN) WEN2 ,573 WEN3 ,651 WEN4 ,890 SUP1 ,895 H tr t c p trên (SUP) SUP2 ,807 SUP3 ,773 (Ngu n: i u tra c a tác gi tháng 11/2011 đ n tháng 12/2011)
K t qu phân tích nhân t cho th y 21 bi n quan sát đ c nhóm thành 5 nhân t . H s t i nhân t (Factor loading) đ u > 0,5 nên các bi n quan sát đ u quan tr ng trong các nhân t , chúng đ u có ý ngh a. M i bi n quan sát có sai bi t v h s t i nhân t gi a các nhân t đ u ≥ 0,3 nên đ m b o s phân bi t gi a các nhân t . H s KMO = 0,861 nên EFA phù h p v i d li u. Th ng kê Chi-square c a ki m đ nh Bartlett đ t giá tr 6111,734 v i m c ý ngh a là 0,000 do v y các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trên ph m vi t ng th . Ph ng sai trích đ t 84,822% th hi n r ng 5 nhân t rút ra gi i thích đ c 84,822% bi n thiên c a d li u, do v y các thang đo rút ra ch p nh n đ c. i m d ng trích các y u t t i nhân t th 5 v i giá tr eigenvalue b ng 1,041.
• Nhân t th 1 g m có 5 bi n quan sát:
MAN1 Tôi luôn c m th y thú v v i công vi c mà t ch c giao phó MAN2 Tôi luôn đ c t ch c đánh giá đ y đ công vi c c a mình MAN3 Công ty luôn c g ng đ m b o công vi c làm cho nhân viên
MAN4 T i công ty tôi, các c p qu n lý luôn t o c h i cho nhân viên
đ c th ng ti n
MAN5 Tôi c m th y mình đang làm nh ng vi c có ích cho t ch c Nhân t này đ c đ t tên là Công tác qu n lý ký hi u là MAN
• Nhân t th 2 g m có 5 bi n quan sát:
PAY1 Tôi c m th y thu nh p hi n t i có th đ m b o đ c cu c s ng c a tôi.
PAY2 Tôi c m th y hài lòng v i các kho n ti n th ng mà tôi nh n đ c.
PAY4 Các kho n ph c p ngoài tr cho tôi làm tôi r t hài lòng. PAY5 Tôi hài lòng khi nh n đ c các ph n th ng phi tài chính c a
công ty
Nhân t này đ c đ t tên là Thu nh p cao ký hi u là PAY
• Nhân t th 3 g m có 4 bi n quan sát:
PER1 Tôi và các đ ng nghi p trong công ty có m i quan h r t t t. PER2 Các đ ng nghi p và tôi luôn h p tác t t cùng nhau đ th c hi n
công vi c c a t ch c.
PER3 Tôi và các đ ng nghi p luôn có đ c s đ ng thu n khi cùng nhau ra quy t đ nh.
PER4 Khi ph i làm vi c theo nhóm thì tôi và đ ng nghi p luôn hoàn thành t t công vi c.
Nhân t này đ c đ t tên là ng nghi p ng h ký hi u là PER
• Nhân t th 4 g m có 4 bi n quan sát:
WEN1 i u ki n làm vi c và trang thi t b h tr t i công ty tôi r t t t. WEN2 Tôi th ng xuyên đ c công ty cho t p hu n đ nâng cao k
n ng làm vi c.
WEN3 Tôi hoàn toàn tin t ng vào các quy t đ nh c a c p trên. WEN4 Các xung đ t x y ra trong công ty tôi luôn đ c c p trên gi i
quy t th a đáng.
Nhân t này đ c đ t tên là Môi tr ng làm vi c tích c c ký hi u là WEN
• Nhân t th 5 g m có 3 bi n quan sát:
SUP1 Trong công ty, tôi luôn đ c c p trên h tr đ hoàn thành công vi c.
SUP2 C p trên và tôi luôn trao đ i ý t ng c ng nh thông tin cho nhau trong công vi c.
SUP3 Trong công vi c, c p trên c a tôi và tôi hoàn toàn tin t ng nhau.
Do sau khi phân tích nhân t EFA thì tên các nhân t và th t các m c h i không thay đ i nên không c n ph i ki m đ nh l i thang đo b ng công c Cronbach Alpha.
4.3.2 Ki m đ nh thang đo lòng trung thành b ng EFA
Sau khi phân tích EFA, ba bi n quan sát (LOY1, LOY2 và LOY3) c a thang đo lòng trung thành c a nhân viên trong các công ty ch ng khoán (g i t t là lòng trung thành) đ c nhóm thành m t nhân t . Không có bi n nào b lo i và EFA phù h p. K t qu cho th y các h s t i nhân t c a ba bi n quan sát đ u trên 0,5 (h s t i nhân t c a bi n LOY3 có giá tr th p nh t là
0,827), h s KMO = 0,715, ph ng sai trích b ng 87,877%, m c ý ngh a c a ki m đ nh Bartlett là 0,000. K t qua đ y đ đ c trình bày đ y đ ph l c 6.
4.4 Phân tích h i quy
Sau khi ki m đ nh đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach Alpha và phân tích nhân t EFA, mô hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u c n ph i đ c ki m đ nh b ng ph ng pháp phân tích h i quy. Ph ng pháp th c hi n h i quy là ph ng pháp đ a vào l n l t (Enter). Phân tích h i quy s đ c th c hi n v i 5 bi n đ c l p: MAN (Công tác qu n lý); PAY (Thu nh p cao); PER ( ng nghi p ng h ); WEN (Môi tr ng làm vi c tích c c); SUP (H tr t c p trên) và 1 bi n ph thu c LOY (Lòng trung thành).
Giá tr các nhân t MAN, PAY, PER, WEN, SUP và LOY là trung bình
c a các bi n quan sát thành ph n thu c nhóm đó. K t qu c a phân tích h i
quy đ c dùng đ ki m đ nh các gi thuy t c a nghiên c u.
Tr c khi ti n hành phân tích h i quy tuy n tính chúng ta nên xem xét qua các m i t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c, xem xét t ng quát m i quan h gi a t ng bi n đ c l p v i bi n ph thu c và gi a các bi n đ c l p v i nhau
Qua k t qu phân tích h s t ng quan đ c th hi n b ng 4.3 cho th y gi a các bi n đ c l p và ph thu c đ u có t ng quan v i nhau, đi u này ch ng t chúng có m i quan h tuy n tính v i nhau.
B ng 4.3: Ma tr n t ng quan
MAN PAY PER WEN SUP LOY MAN Pearson Correlation 1 ,670 ,513 ,552 ,536 ,737 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 PAY Pearson Correlation ,670 1 ,654 ,680 ,507 ,746 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 PER Pearson Correlation ,513 ,654 1 ,667 ,499 ,600 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 WEN Pearson Correlation ,552 ,680 ,667 1 ,553 ,678 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 SUP Pearson Correlation ,536 ,507 ,499 ,553 1 ,710 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 LOY Pearson Correlation ,737 ,746 ,600 ,678 ,710 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 a. Listwise n =232 (Ngu n: i u tra c a tác gi tháng 11/2011 đ n tháng 12/2011) C th chúng ta th y r ng h s t ng quan gi a bi n ph thu c (LOY) và các bi n đ c l p (PAY, PER, MAN, WEN, SUP) t ng đ i cao. i u này cho th y chúng có m i liên h khá ch t ch , s b có th k t lu n các bi n đ c l p này có th đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n lòng trung thành c a nhân viên (LOY).
4.4.1 ánh giá s phù h p c a mô hình h i quy
đánh giá s phù h p c a mô hình, các nhà nghiên c u s d ng h s xác đ nh R² (R – quare) đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình nghiên c u, h s xác đ nh R² đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi n đ c l p đ a vào mô hình, tuy nhiên không ph i ph ng trình càng có nhi u bi n s càng phù h p h n v i d li u, R² có khuynh h ng là m t y u t l c quan c a th c đo phù h p c a mô hình đ i v i d li u trong tr ng h p có 1 bi n gi i thích trong mô hình. Nh v y, trong h i quy tuy n tính b i th ng dùng h s R- quare đi u ch nh (Adjusted R quare) đ đánh giá đ phù h p c a mô hình vì nó không th i ph ng quá m c m c đ phù h p c a mô hình. Bên c nh đó, c ng c n ki m tra hi n t ng t ng quan b ng h s Durbin- Watson (1< Durbin < 3) và không có hi n t ng đa c ng tuy n b ng h s phóng đ i ph ng sai VIF ( VIF < 10). H s Beta chu n hóa đ c dùng đ đánh giá m c đ quan tr ng c a t ng nhân t , h s Beta chu n hóa c a bi n nào càng cao thì m c đ tác đ ng c a bi n đó vào s th a mãn chung càng l n (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2008).
th hi n tính thuy t ph c và t o s tin t ng hoàn toàn vào k t qu c a phân tích h i quy ta l n l t ki m tra m t s gi đ nh sau:
- Mô hình h i quy không có hi n t ng đa c ng tuy n - Các ph n d có phân ph i chu n
- Gi đ nh v tính đ c l p c a sai s (không có s t ng quan gi a các ph n d )
- Gi đ nh ph ng sai c a ph n d không đ i
+ Gi đnh mô hình h i quy không có hi n t ng đa c ng tuy n
ph n phân tích h s t ng quan gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c và gi a các bi n đ c l p v i nhau, ta th y r ng gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c có quan h t ng quan v i nhau bên c nh đó gi a các bi n
đ c l p c ng có quan h t ng quan v i nhau. Khi t ng quan gi a các bi n khá ch t ch s d d n đ n hi n t ng đa c ng tuy n c a mô hình. Do v y chúng ta ph i dò tìm hi n t ng đa c ng tuy n b ng cánh tính đ ch p nh n c a bi n (Tolerance) và h s phóng đ i ph ng sai (VIF).
Qua b ng k t qu phân tích t b ng 4.4, ta th y VIF l n nh t ch b ng 2,662 do đó ta có th k t lu n mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Ch khi nào VIF v t quá 10 thì mô hình m i x y ra hi n t ng đa c ng tuy n (Hoàng Tr ng & M ng Ng c, 2008).
(Ngu n: i u tra c a tác gi tháng 11/2011 đ n tháng 12/2011) + Gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do sau: s d ng sai mô hình, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng c a ph n d không đ nhi u đ phân tích… Vì v y chúng ta th c hi n nhi u cách khác nhau cách kh o sát khác nhau đ dò tìm vi ph m. Nghiên c u này th c hi n kh o sát phân ph i chu n c a ph n d b ng cánh xây d ng bi u đ t n s
