Phân tích nhân tố khám phá EFA

2.3.4.1.Phân tích EFA đối với thang đo các biến độc lập

Trước khi kiểm định giá trị các thang đo bằng kiểm định EFA, tác giả kiểm tra xem dữ liệu có đầy đủ điều kiện để phân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Bartlett’s.

Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến các tiêu chuẩn sau:

Hệ số KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.

Trị số KMO lớn (0,5 < KMO < 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 các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Các biến có hệ số tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi một nhân tố) > 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1998).

Bảng2.12: Kết quả phân tích nhân tố

Yếu tố đánh giá Giá trị kiểm định

HệsốKMO 0,810

Giá trịSig. trong kiểm định Bartlett 0,000

Tổng phương sai trích 65,77%

Giá trịEigenvalues 1,215

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Kết quả cho thấy KMO = 0,810 thõa mãn điều kiện KMO > 1. Như vậy có thể kết luận phân tích nhân tốnày là thích hợp.

Kết quả kiểm định Bartlett cho thấy p = 0,000 < 5%, có nghĩa các biến có quan hệvới nhau và có đủ điều kiện đểphân tích nhân tốbằng kiểm định EFA.

Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích rút 4 nhân tốtừ 15 biến quan sát với tổng phương sai trích = 65,77% > 50% (đạt yêu cầu).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng2.13: Ma trận xoay các biến độc lập Nhân tố

1 2 3 4

PCTC1 0,832

PCTC2 0,739

PCTC3 0,721

PL1 0,681

PL2 0,580

PL3 0,542

TL3 0,921

TL2 0,881

TL4 0,575

TL1 0,536

TT2 0,819

TT5 0,804

TT4 0,652

TT3 0,604

TT1 0,600

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Kết quả EFA cho tiền lương cho thấy có 4 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,536 trở lên, đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.

Kết quả EFA cho tiền thưởng cho thấy có 5 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,600 trở lên, đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.

Kết quảEFA cho phụcấp, trợ cấp cho thấy có 3 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cảcác hệsốtải đều từ0,721 trở lên, đạt tiêu chuẩn đềra và cho thấy các biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.

Kết quảEFA cho phúc lợi cho thấy có 3 tiêu chí đo lường được tải vào cùng một nhân tố. Tất cả các hệsốtải đều từ0,542 trở lên, đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các

Trường Đại học Kinh tế Huế

biến quan sát có quan hệý nghĩa với nhân tố.

Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5, kết quảphân tích nhân tốcho thấy 15 biến được nhóm vào 4 nhân tố như mô hình lý thuyết ban đầu và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Như vậy tất cả các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hình đều đảm bảo yêu cầu và có thểsửdụng trong các phân tích tiếp theo.

Nhân tốtiền lương bao gồm các biến quan sát TL1, TL2, TL3, TL4 có hệsốtải vềnhân tốtừ 0,536 đến 0, 921.

Nhân tố tiền thưởng bao gồm các biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 có hệ sốtải vềnhân tốtừ 0,536 đến 0, 921.

Nhân tốphụcấp, trợ cấp bao gồm các biến quan sát PCTC1, PCTC2, PCTC3 có hệsốtải vềnhân tốtừ 0,721 đến 0, 832.

Nhân tố phúc lợi bao gồm các biến quan sát PL1, PL2, PL3 có hệ số tải vềnhân tốtừ 0,600 đến 0, 819.

2.3.4.2.Phân tích EFA đối với thang đo các biến phụ thuộc

Bảng2.14: Kiểm định KMO đối với mức độ hài lòng chung của NLĐ KMO và Bartlett’s

HệsốKMO 0,676

Hệsố Bartlett’s

Kiểm định Chi-Square 108,779

Df 1

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) Nhóm mức độhài lòng chung gồm 2 biến quan sát. Thông qua 2 biến quan sát đề ra đánh giá các yếu tố ảnh hưởng sự hài lòng và từ đó dự đoán hành vi của người lao động.

Kết quả thu được như sau: HệsốKMO = 0,676 > 0,5 nên sửdụng phân tích nhân tố là phù hợp. Kết quả kiểm định Bartlett’s of Sphericity có Sig. = 0,000 nên sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp. Tại mức giá trị Eigenvalues = 2,374 lớn hơn 1, tổng phương sai trích = 79,128% lớn hơn 50% (đạt yêu cầu). Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tốlớn hơn 0,5.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng2.15: Tổng phương sai trích của nhóm biến phụ thuộc Nhân

tố

Hệ số Tổng phương sai trích

Hệ số

% phương sai

% phương sai tích lỹ

Hệ số

% phương sai

% phương sai tích lũy

1 2,374 79,128 79,128 2,374 79,128 79,128

2 0,473 20,871 100,000

(Nguồn: Kết quảphân tích sốliệu điều tra, 2020) 2.3.4.Đánh giá cácyếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của NLĐ về chính sách quản