CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Phân tích kết quả khảo sát
4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các nhân tố độc lập
Kiểm định KMO
Bảng 4.8: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần KMO và kiểm định Barlett
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,794
Đại lượng thống kê Bartlett’s
Approx. Chi-Square 1920,579
df 253
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig. = 0,000 < 0,05). Đồng thời, hệ số KMO= 0,794 > 0,5, chứng tỏ phân tích yếu tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích yếu tố.
Kết quả này đạt yêu cầu và được phân tích ở bước tiếp theo. (Chi tiết xem phụ lục 6) Kết quả tổng phương sai trích khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1
Bảng 4.9: Kết quả tổng phương sai trích Biến
quan sát
Eigenvalues ban đầu Tổng hệ số nhân tố tải bình phương trích
Tổng hệ số nhân tố tải bình phương trích đã
xoay Tổng %
Phương sai
% Tích lũy
Tổng % Phương
sai
% Tích lũy
Tổng % Phương
sai
% Tích lũy 1 5,173 22,493 22,493 5,173 22,493 22,493 3,104 13,497 13,497 2 3,168 13,776 36,269 3,168 13,776 36,269 2,845 12,367 25,864 3 2,709 11,779 48,047 2,709 11,779 48,047 2,819 12,255 38,119 4 2,021 8,787 56,834 2,021 8,787 56,834 2,580 11,218 49,337 5 1,290 5,608 62,442 1,290 5,608 62,442 2,086 9,070 58,407 6 1,145 4,980 67,422 1,145 4,980 67,422 2,073 9,014 67,422 7 0,862 3,747 71,169
……….
23 0,173 0,753 100,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Hệ số tổng phương sai trích là 67,422% (> 50%). Kết quả bảng trên cho thấy, theo tiêu chuẩn Eigenvalue = 1.145 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi yếu tố biến phụ thuộc) > 1 thì yếu tố được rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. (Chi tiết xem phụ lục 6)
Ma trận xoay cho các nhân tố độc lập
Bảng 4.10: Ma trận xoay cho các nhân tố độc lập Biến
quan sát
Thành phần
1 2 3 4 5 6
CH3 0,905
CH2 0,904
CH1 0,860
CH4 0,818
TC2 0,871
TC3 0,842
TC4 0,802
TC1 0,796
QT3 0,796
QT2 0,732
QT1 0,731
QT4 0,654
MT4
TD2 0,835
TD3 0,761
TD1 0,714
TD4 0,662
MT1 0,801
MT2 0,755
MT3 0,693
TH1 0,846
TH3 0,815
TH2 0,793
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Như vậy, 23 biến trong thang đo được chia làm sáu yếu tố với các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 ngoại trừ biến (MT4). Vì vậy cần phải loại biến này và phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai. (Chi tiết xem phụ lục 6)
Phân tích nhân tố khám phá lần 2 Kiểm định KMO
Bảng 4.11: Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần KMO và kiểm định Barlett
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy) 0,787
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx. Chi-Square 1858,447
df 231
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig. = 0,000 < 0,05). Đồng thời, hệ số KMO= 0,787 > 0,5, chứng tỏ phân tích yếu tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích yếu tố.
Kết quả này đạt yêu cầu và được phân tích ở bước tiếp theo. (Chi tiết xem phụ lục 6) Kết quả tổng phương sai trích khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2
Bảng 4.12: Kết quả tổng phương sai trích Biến
quan sát
Eigenvalues ban đầu Tổng hệ số nhân tố tải bình phương trích
Tổng hệ số nhân tố tải bình phương trích đã
xoay
Tổng %
Phương sai
% Tích lũy
Tổng % Phương sai
% Tích lũy
Tổng % Phương
sai
% Tích
lũy 1 4,923 22,376 22,376 4,923 22,376 22,376 3,103 14,106 14,106 2 3,166 14,389 36,765 3,166 14,389 36,765 2,842 12,919 27,026 3 2,691 12,233 48,999 2,691 12,233 48,999 2,611 11,867 38,893 4 2,020 9,181 58,180 2,020 9,181 58,180 2,588 11,762 50,655 5 1,285 5,842 64,022 1,285 5,842 64,022 2,072 9,417 60,072 6 1,145 5,206 69,228 1,145 5,206 69,228 2,014 9,155 69,228 7 0,768 3,489 72,716
………..
22 0,174 0,790 100,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Hệ số tổng phương sai trích là 69,228% (> 50%). Kết quả trên cho thấy, theo tiêu chuẩn Eigenvalue = 1.145 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi yếu tố biến phụ thuộc) > 1 thì yếu tố được rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. (Chi tiết xem phụ lục 6)
Ma trận xoay cho các nhân tố độc lập
Bảng 4.13: Ma trận xoay cho các nhân tố độc lập Biến
quan sát
Thành phần
1 2 3 4 5 6
CH3 0,906
CH2 0,905
CH1 0,861
CH4 0,816
TC2 0,871
TC3 0,841
TC4 0,802
TC1 0,796
QT3 0,808
QT2 0,727
QT1 0,715
QT4 0,654
TD2 0,837
TD3 0,769
TD1 0,721
TD4 0,666
MT1 0,847
MT2 0,815
MT3 0,793
TH1 0,808
TH3 0,759
TH2 0,701
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS từ số liệu điều tra của tác giả
Như vậy, 22 biến quan sát còn lại trong thang đo được chia làm 6 yếu tố với các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Các yếu tố được giữ tên gọi tương ứng với sáu yếu tố đã xây dựng ban đầu, sáu yếu tố đó gồm cơ hội đào tạo, thăng tiến; thương hiệu, uy tín doanh nghiệp;
mức trả công và hình thức trả công; quy trình, thông tin tuyển dụng; chính sách và môi trường làm việc; sự thách thức/ thay đổi trong công việc. (Chi tiết xem phụ lục 6)