Phân tích nhân tố khám phá EFA

Theo Hair và ctg (1998), phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung cần thiết ban đầu.

Theo Hair và ctg (1998,111) Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, trong phân tích EFA, chỉ số Factor Loading có giá trị lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số thể hiện mức độ phù hợp của phương pháp EFA, hệ số KMO lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích nhân tố được coi là phù hợp.

Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test) xem xét giả thiết H0 độ tương quan bằng 0 trong tổng thể. Nếu như

Đại học kinh tế Huế

kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là sig <0.05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Tóm lại, phân tích nhân tố khám phá phải đáp ứng đủ các điều kiện:

-Factor Loading > 0.5 - 0.5 < KMO < 1

- Kiểm định Bartlett có Sig < 0.05 - Eigenvalue > 1

- Tổng phương sai trích > 50%

Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố sẽ giúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng 34 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động của các nhân tố đến tạo động lực làm việc cho nhân viên. Mô hình nghiên cứu ban đầu có 5 nhóm nhân tố với 34 biến ảnh hưởng đến động lực làm việc. Toàn bộ 34 biến đo lường này được đưa vào phân tích. Phân tích nhân tố được thực hiện với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát.

Qúa trình phân tích nhân tố để loại biến trong nghiên cứu này được thực hiện qua 4 lần.

Lần thứ 1:34 biến được đưa vào phân tích nhân tố. Kết quả:

+ Hệ số KMO = 0.872 > 0.5 do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố.

+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0.000 chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp.

+ Tiêu chuẩn Eigenvalues =1.204> 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.

+ Tổng phương sai trích = 73.858% > 50%, cho biết 5 nhân tố này sẽ giải thích được 73.858% biến thiên của dữ liệu.

Đại học kinh tế Huế

Bảng 2.7 Kết quả xoay nhân tố lần 1 Component

1 2 3 4 5

5.2 .823

5.3 .798

5.1 .789

4.4 .788

5.4 .763

4.2 .668

5.5 .661

4.1 .661 .566

4.3 .653

3.1 .580

3.2 .570 .550

1.5 .851

1.3 .802

1.10 .722

1.1 .715

1.4 .704

1.2 .690

1.8 .660

1.6 .660

1.9 .615

1.7 .544

3.6 .847

3.5 .813

3.3 .752

3.7 .690

3.4 .674

2.3 .806

2.1 .763

2.5 .658

2.7 .650

2.6 .645

2.8 .601

2.2 .521 .582

2.4 .602

( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Đại học kinh tế Huế

+Nhìn vào các kết quả trên, ta thấy rằng sau khi phân tích nhân tố với phương pháp rút trích nhân tố chính (Principal Component) và phép quay Varimax thì các nhân tố gộp cho ta thành 5 nhân tố. Hệ số Factor Loading của các biến đều có giá trị lớn hơn 0.5. Tuy nhiên, biến 4.1 (đồng nghiệp trong công ty sẵn sàng giúp đỡ hỗ trợ nhau khi cần thiết) và biến 3.2(nhân viên hiểu rõ công việc đang làm) có 2 hệ số tải ởnhân tố thứ 1 và thứ 3; biến 2.2(tiền lương xứng đáng với công sức bỏ ra của nhân viên) có 2 hệ số tải ở nhân tố thứ 3 và thứ 4; biến 2.4(tiền lương ngang bằng với công ty khác trong cùng lĩnh vực trên địa bàn) là biến duy nhất được tạo ra ở nhân tố thứ 5.Vì vậy ta cần phải loại 4 biến này ra và tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố lần 2.

Lần thứ 2:

Sau khi loại 4 biến ở lần 1, còn lại 30 biến được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố. Kết quả như sau:

+ Hệ số KMO = 0.871 >0.5 , do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố.

+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0.000, các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.

+ Tiêu chuẩn Eigenvalues = 1.984 > 1 đã có 4 nhân tố được tạo ra.

+ Tổng phương sai trích là71.343%, cho biết 4 nhân tố này sẽ giải thích được 71.343% biến thiên của dữ liệu.

Đại học kinh tế Huế

Bảng 2.8 Kết quả xoay nhân tố lần 2 Component

1 2 3 4

5.2 .826

5.1 .797

5.3 .796

4.4 .783

5.4 .778

5.5 .687

4.3 .671 .500

4.2 .664

3.1 .582

1.5 .853

1.3 .775

1.10 .747

1.8 .738

1.9 .669 .508

1.1 .653

1.4 .623

1.2 .609 .573

1.6 .562

1.7 .508

3.6 .877

3.5 .835

3.3 .727

3.7 .683

3.4 .647

2.3 .792

2.1 .755

2.7 .703

2.8 .663

2.6 .661

2.5 .649

( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS )

Đại học kinh tế Huế

+ Nhìn vào bảng trên, ta thấy sau khi phân tích nhân tố lần 2, các nhân tố đã gộp thành 4 nhân tố. Hệ số Factor Loading của các biến đều có giá trị lớn hơn 0.5. Tuy nhiên, biến 4.3 (đồng nghiệp là những tấm gương tốt để anh/chị học tập) có 2 hệ số tải ở nhân tố thứ 1 và thứ 3; biến 1.9 (quá trình đi lại từ nhà đến công ty thuận tiện) có 2 hệ số tải ở nhân tố thứ 2 và thứ 3; biến 1.2 ( nơi làm việc thoải mái, rộng rãi) có 2 hệ số tải ở nhân tố thứ 2 và thứ 4, vì vậy 3 biến này sẽ bị loại và tiến hành phân tích nhân tố lần thứ 3.

Lần thứ 3:

Sau khi loại 3 biến ở lần 2, còn lại 27 biến tiếp tục đưa vào phân tích lần 3. Kết quả như sau:

+ Hệ số KMO = 0.898 >0.5 , do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố.

+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0.000, các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.

+ Tiêu chuẩn Eigenvalues = 1.889 > 1 đã có 4 nhân tố được tạo ra.

+ Tổng phương sai trích là71.961%, cho biết 4 nhân tố này sẽ giải thích được 71.961% biến thiên của dữ liệu.

Bảng 2.9: Kết quả xoay nhân tố lần 3 Component

1 2 3 4

5.2 .828

5.3 .803

5.4 .799

5.1 .784

4.4 .769

5.5 .671

4.2 .642

3.1 .561 .509

1.5 .860

1.3 .780

1.10 .759

1.8 .728

Đại học kinh tế Huế

1.1 .673

1.4 .626

1.6 .572

1.7 .527

3.6 .878

3.5 .860

3.3 .748

3.7 .706

3.4 .683

2.3 .802

2.1 .763

2.7 .688

2.6 .661

2.5 .658

2.8 .654

( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) + Sau khi phân tích nhân tố lần 3, các nhân tố vẫn gộp thành 4 nhân tố. Hệ số Factor Loading của các nhân tố đều trên 0.5. Tuy nhiên, biến 3.1 (công việc được mô tả một cách rõ ràng) có 2 hệ số tải ở nhân tố thứ 1 và thứ 3 nên bị loại. Do đó, ta tiếp tục phân tích nhân tố lần thứ 4.

Lần thứ 4:

Sau khi loại thêm 1 biến ở lần 3, còn lại 26 biến tiếp tục được đưa vào phân tích.

Kết quả như sau:

+ Hệ số KMO = 0.893 >0.5 , do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố.

+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0.000, các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.

+ Tiêu chuẩn Eigenvalues = 1.878 > 1 đã có 4 nhân tố được tạo ra.

+ Tổng phương sai trích là71.924%, cho biết 4 nhân tố này sẽ giải thích được 71.924% biến thiên của dữ liệu.

Đại học kinh tế Huế

Bảng 2.10: Kết quả xoay nhân tố lần 4 Component

1 2 3 4

5.2 .824

5.3 .803

5.4 .803

5.1 .781

4.4 .771

5.5 .674

4.2 .641

1.5 .859

1.3 .777

1.10 .763

1.8 .728

1.1 .680

1.4 .609

1.6 .559

1.7 .517

3.6 .879

3.5 .860

3.3 .746

3.7 .708

3.4 .686

2.3 .807

2.1 .766

2.7 .692

2.6 .664

2.5 .663

2.8 .658

( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS )

Đại học kinh tế Huế

Nhìn vào các kết quả trên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố gộp cho ta thành 4 nhóm. Hệ số Factor Loading của các biến đều có giá trị lớn hơn 0,5. Như vậy sau quá trình thực hiện phân tích nhân tố, 26 biến quan sát được gộp thành 4 nhân tố.

Căn cứ vào kết quả ma trận nhân tố sau khi xoay (Bảng phân tích nhân tố lần thứ 4) ta có 4 nhân tố sau:

Nhân tố 1: Bao gồm 7 biến “Công ty tổ chức nhiều chương trình đào tạo kiến thức cho nhân viên”, “Công ty tạo cho nhân viên nhiều cơ hội thăng tiến trong công việc”, “Nhân viên được lựa chọn thăng tiến là hoàn toàn xứng đáng”, “Công ty luôn tạo điều kiện để nhân viên có cơ hội học tập, trau dồi kinh nghiệm”, “Đồng nghiệp là những người đáng tin cậy”, “Việc thăng tiến là động lực to lớn để nhân viên nổ lực làm việc, cống hiến cho công ty” và “Đồng nghiệp thân thiện, hòa đồng”.

Nhân tố này được đặt tên là: Đào tạo thăng tiến, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

 Nhân tố 2: Bao gồm 8 biến “Thời gian làm việc hợp lý”, “Nguồn thông tin để thực hiện công việc được cập nhật thường xuyên”, “Cấp trên đối xử tốt với nhân viên”,

“Bố trí không gian làm việc hợp lý”, “Không khí nơi làm việc thoáng đãng, trong lành”, “Máy móc, thiết bị phục vụ công việc được trang bị đầy đủ”, “Thời gian nghỉ ngơi phù hợp” và “Bầu không khí làm việc trong công ty thoải mái, vui vẻ”.

Nhân tố này được đặt tên là: Môi trường làm việc, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

 Nhân tố 3:Bao gồm 5 biến “Công việc phù hợp với năng lực nhân viên”,

“Công việc được bố trí phù hợp với ngành nghề đào tạo của nhân viên”, “Trách nhiệm công việc được phân công rõ ràng”, “Công việc sáng tạo và thú vị” và“Công việc đòi hỏi nhiều kiến thức, kỹ năng”.

Nhân tố này được đặt tên là:Đặc điểm công việc, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

Nhân tố 4:Bao gồm 6 biến “Tiền lương đáp ứng đủ nhu cầu cuộc sống của nhân viên”, “Cách thức trả lương thuận lợi cho nhân viên”, “Công ty thực hiện nghiêm thúc việc trả phụ cấp cho nhân viên”, “Tiền thưởng cho các nhân viên là hoàn toàn hợp

Đại học kinh tế Huế

lý”, “Công ty trả lương công bằng giữa các nhân viên” và “Công ty đảm bảo chế độ phúc lợi cho nhân viên”.

Nhân tố này được đặt tên là: Tiền lương, giá trị bình quân của các nhân tố thành viên sẽ cho ta giá trị biến mới dùng để phân tích hồi quy sau này.

2.3.4 Phân tích hồi quy tuyến tính

Trong tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐỘNG LỰC LÀM VIỆC CỦA NHÂN VIÊN TẠI CÔNG TY TNHH PHÁT ĐẠT (Trang 64-73)