PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.3. Đánh giá của các đối tượng điều tra về chính sách đãi ngộ nhân sự tại Công ty
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Rút trích các nhân tố ảnh hưởng đến đánh giá chung về chính sách đãi ngộ nhân sự tại công ty TNHH MTV TM Thành Phát
Trước khi tiến hành rút trích các nhân tố ảnh hưởng đến chính sách đãi ngộ nhân sự tại công ty TNHH MTV thương mại Thành Phát em đã tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo với kết quả kiểm định hệ số cronbach’s alpha của tất cả các khái niệm nghiên cứu đều lớn hơn 0,6 và các biến hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (Xem phụ lục 3: Kiểm định crobach’s alpha các thang đo).
Trường Đại học Kinh tế Huế
Quá trình kiểm tra độ tin cậy, có bốn biến quan sát bị loại bỏ đó làthăng tiến 3:
Do biến thăng tiến 3 có hệ số cronbach’s alpha nếu mục đã xóa = 0,842 lớn hơn hệ số cronbach’s alpha chung = 0,836. Tiếp theo là phúc lợi 4: Do biến phúc lợi 4 có hệ số cronbach’s alpha nếu mục đã xóa = 0,986 lớn hơn hệ số cronbach’s alpha chung = 0,981, phúc lợi 5: Do biến phúc lợi 5 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu mục đã xóa = 0,984 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung = 0,981 và cơ hội đào tạo 1: Do biến cơ hội đào tạo 1 có hệ số cronbach’s alpha nếu mục đã xóa = 0,982 lớn hơn hệ số cronbach’s alpha chung = 0,966 (Xem phụ lục 3, bảng 3.1.3). Còn lại tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu mục đã xóa nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung.
Hệ số KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. 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 (Trọng & Ngọc, 2008)
Sau khi tiến hành xoay nhân tố, kết quả kiểm định KMO thu được:
Bảng 2.8: kiểm định KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,547
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3521,862
df 190
Sig. ,000
(Nguồn:kết quả xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO = 0,547nằm trong khoản từ 0,5 –1 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp, kiểm định Bartlett có Sig < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Ta có thể kết luận rằng dữ liệu khảo sát đã đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mô hình nghiên cứu, 5 nhân tố này giải thích được77,787% của biến động. Tất cả các hệ số tải của các nhân
Trường Đại học Kinh tế Huế
tố trong từng yếu tố đều lớn hơn 0.5. (Xem phụ lục 4: Kết quả phân tích nhân tố EFA, bảng 4.1.2)
Theo kết quả phân tích nhân tố EFA:
• Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng sẽ bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Kết quả có 5 nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 được giữ lại trong mô hình phân tích.
• Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%. (Theo Gerbing &
Anderson (1988))
Dựa theo bảng Total Variance Explained thuộc phụ lục 3 “Kết quả phân tích nhân tố EFA, bảng 3.1.2”, tổng phương sai trích là 77,787% > 50%. Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp. Sau khi tiến hành xoay nhân tố, kết quả 5 nhân tố được xác định trong Bảng Rotated Component Matrixa thuộc phụ lục 4 “Kết quả phân tích nhân tố EFA, bảng 4.1.3” được mô tả như sau:
Nhóm nhân tố thứ nhất:Chế độ phúc lợi đúng quy địnhcó giá trị Eigenvalue = 8,377 >1. Nhân tố này được diễn giải qua sự tác động của các tiêu chí:
Chế độ bảo hiểm theo quy định của luật
Phụ cấp (bảo hộ lao động, ăn giữa ca, xăng dầu) đầy đủ
Trợ cấp xã hội ( mất việc, thôi việc) đúng quy định
Phúc lợi (chăm sóc sức khỏe, tặng quà nhân các ngày lễ) đầy đủ
Chế độ nghĩ ngơi (thời gian làm việc, nghỉ phép, thai sản, nghĩ lễ, nghĩ mát) đầy đủ
Nhóm nhân tố thứ hai: Cơ hội đào tạo có giá trị Eigenvalue = 3,221 >1. Được thể hiện qua các tiêu chí:
Cơ hội đào tạo bìnhđẵng đối với mọi người
Cơ hội đào tạo bìnhđẵng đối với mọi người
Hình thức đào tạo linh hoạt và phù hợp
Chế độ hỗ trợ đào tạo là thỏa đáng
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhóm nhân tố thứ ba: Thông qua bản thân công việc có giá trị Eigenvalue = 2,298 >1. Nhân tố này được diễn giải thông qua sự tác động của các tiêu chí:
Bảng hướng dẫn công việc rõ ràng
Trang phục của công ty phù hợp
Nhóm nhân tố thứ tư: Điều kiện, môi trường làm việc có giá trị Eigenvalue = 1,569>1. Được thể hiện qua các tiêu chí:
Trang thiết bị đầy đủ, hiện đại
Đồng nghiệp thân thiện, sẵn sàng giúp đỡ lẫn nhau
Ý kiến của anh/chị được lắng nghe và hồi đáp
Được công nhận về trình độ và năng lực
Các yếu tố hỗ trợ (tài liệu, thông tin) tốt
Cấp trên có trìnhđộ chuyên môn, năng lực quản lí cao
Nhóm nhân tố thứ năm: Cơ hội thăng tiến có giá trị Eigenvalue = 1,311 >1.
Được thể hiện qua các tiêu chí:
Điều kiện thăng tiến hợp lý
Cơ hội thăng tiến công bằng
Lạc quan về tiềm năng phát triển trong tương lai
Rút trích nhân tố đánh giá chung về chính sách đãi ngộ nhân sự tại công ty TNHH MTV TM Thành Phát
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố đánh giá chung về chính sách đãi ngộ tài chính tại công ty Cổ phần Sợi Phú Bài,em tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo.
Kết quả kiểm định hệ số crobach’s alpha = 0,936 >0,6, các biến có tương quan biến tổng đều > 0,3 và các biến Cronbach’s Alpha nếu mục đã xóa đều nhỏ hơn biến Cronbach’s Alpha chung.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.9: Thống kê độ tin cậy Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
N of Items
,936 3
Biến quan sát Tương quan biến Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Đánh giá chung 1 ,809 ,930
Đánh giá chung 2 ,920 ,863
Đánh giá chung 3 876 ,901
Nguồn:kết quả xử lý số liệu điều tra bằngSPSS
Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá đối với các chỉ tiêu đo lường đánh giá chung về chính sách đãi ngộ nhân sự tại công ty TNHH Thành Phát, kết quả nghiên cứu cho thấy Eigenvalues = 2,658 thỏa mãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phương sai rút trích là 88,606% > 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát.
Bảng 2.10: Kết quả phân tích nhân tố đánh giá chung của nhân viên
Biến quan sát Component
ĐGC1 ,911
ĐGC2 ,967
ĐGC3 ,945
Eigenvalues = 2,658 Phương sai trích: 88,606%
(Nguồn:kết quả xử lý số liệu SPSS) Ngoài ra, kết quả kiểm định Kaiser –Meyer –Olkin cho ta hệ số KMO = 0.717
> 0,5 và kết quả kiểm định Bartlett’s – test cũng cho thấy Sig < 0.05 với mức ý nghĩa
Trường Đại học Kinh tế Huế
5% đã bác bỏ giả thuyết các biến không tương quan với nhau nên việc phân tích nhân tố là phù hợp.
2.3.4.Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến đánh giá chungcủa