CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NĂNG SUẤT
2.3. Kết quả nghiên cứu
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Biến quan sát
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total
Correlation)
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
(Cronbach’s Alpha if Item Deleted)
NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG Cronbach’s Alpha = 0,793
NS1 0,650 0,722
NS2 0,642 0,712
NS3 0,639 0,719
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Sau khi phân tích dữ liệu, ta thấy biến phụ thuộc “Năng suất lao động” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,793 thỏa mãn tiêu chuẩn kiểm định (Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,7) và có các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc nên ta có thể kết luận các biến quan sát trên có sự tương quan chặt chẽ với nhau, đảm bảo cho các bước phân tích tiếp theo.
2.3.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không, trong đó:
- Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Vì vậy, để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA thì hệ số KMO cần phải lớn hơn 0,50. Theo Kaiser (1974) đề nghị:
KMO >= 0,90: Phân tích nhân tố rất tốt
0,80 <= KMO < 0,90: Phân tích nhân tố tốt
0,70 <= KMO < 0,80: Phân tích nhân tố được
0,60 <= KMO < 0,70: Phân tích nhân tố tạm được
0,50 <= KMO < 0,60: Phân tích nhân tố xấu
KMO < 0,50: Không thích hợp để phân tích nhân tố
- Kiểm định Bartlett’s Test: dùng để xem xét các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau hay không. Để thỏa mãn kiểm định này, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test phải nhỏ hơn 0,05.
Kết quả kiểm định như bảng sau:
Bảng 2.7: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) 0,818
Đại lượng thống kế (Bartlett’s Test)
Approx. Chi-Square 1467,042
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Dựa vào bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy hệ số KMO bằng 0,818 lớn hơn 0,5. Đồng thời, mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn
Trường Đại học Kinh tế Huế
0,05 nên các biến quan sát có sự tương quan với nhau. Vì vậy, nghiên cứu có thể thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu (nếu có), hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading >
0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading >
0,5 với cỡ mẫu là 120. [15]
Bảng 2.8: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát
NHÓM NHÂN TỐ
1 2 3 4 5
BANTHAN5 0,717
BAN THAN1 0,688
BANTHAN2 0,680
BANTHAN3 0,673
BANTHAN4 0,665
CAITIEN4 0,846
CAITIEN2 0,844
Trường Đại học Kinh tế Huế
CAITIEN3 0,642
CAITIEN1 0,630
DIEUKIEN2 0,866
DIEUKIEN4 0,806
DIEUKIEN3 0,638
DIEUKIEN1 0,620
QUANLY3 0,823
QUANLY1 0,700
QUANLY2 0,673
QUANLY4 0,551
MOITRUONG4 0,763
MOITRUONG2 0,633
MOITRUONG1 0,609
MOITRUONG3 0,599
Hệ số Eigenvalue 7,338 1,940 1,707 1,358 1,190
Phương sai tích lũy tiến (%)
14,034 27,689 40,870 53,742 64,444
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, dựa vào bảng kết quả trên ta thấy trong 21 biến quan sát ban đầu đều không có biến nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5. Vì vậy, đề tài quyết định vẫn giữ lại 21 biến quan sát để tiếp tục cho các phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi phải thỏa mãn các tiêu chuẩn như phương sai trích (Variance Explained Criteria) lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1. Như vậy, với kết quả ở trên cho thấy tổng phương sai trích là 64,444%
đã lớn hơn 50% và hệ số Eigenvalues của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 1. Do đó, ta có thể kết luận rằng việc phân tích nhân tố trên là phù hợp, được chấp nhận. [17]
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
Nhân tố 1 (Factor1): Bản thân người lao động
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bao gồm 5 biến quan sát: BANTHAN1; BANTHAN2; BANTHAN3;
BANTHAN4; BANTHAN5
Nhân tố 2 (Factor 2): Sự cải tiến trong sản xuất
Bao gồm 4 biến quan sát: CAITIEN1; CAITIEN2; CAITIEN3; CAITIEN4
Nhân tố 3 (Factor 3): Điều kiện làm việc
Bao gồm 4 biến quan sát: DIEUKIEN1; DIEUKIEN2; DIEUKIEN3;
DIEUKIEN4
Nhân tố 4 (Factor 4): Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên Bao gồm 4 biến quan sát: QUANLY1; QUANLY2; QUANLY3; QUANLY4
Nhân tố 5 (Factor 5): Môi trường làm việc
Bao gồm 4 biến quan sát: MOITRUONG1; MOITRUONG2; MOITRUONG3;
MOITRUONG4
2.3.3.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập, nghiên cứu sẽ tiếp tục kiểm định hệ số KMO và Bartlett’s Test để phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc, dựa vào các tiêu chuẩn tương tự như việc kiểm định của các biến độc lập ở bước trên.
Bảng 2.9: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) 0,712
Đại lượng thống kế (Bartlett’s Test)
Approx. Chi-Square 109,479
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Với kết quả kiểm định từ bảng trên ta có, hệ số KMO bằng 0,712 đã lớn hơn tiêu chuẩn đặt ra là 0,5 và mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, ta có thể kết luận kiểm định trên đã đạt tiêu chuẩn và điều kiện
Trường Đại học Kinh tế Huế
đặt ra. Cho thấy các biến quan sát của biến phụ thuộc có sự tương quan với nhau, phù hợp để phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc.
2.3.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc Bảng 2.10: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG HỆ SỐ TẢI
NANGSUAT1 0,849
NANGSUAT2 0,845
NANGSUAT3 0,842
Phương sai tích lũy tiến (%) 71,458
(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Theo kết quả có được từ bảng trên, ta nhận thấy cả 3 biến quan sát có hệ số tải lần lượt là: 0,849; 0,845; 0,842 đều lớn hơn 0,50 nên cả 3 biến quan sát trên được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Ngoài ra, ta thấy hệ số phương sai tích lũy tiến đạt 71,458% cũng đã lớn hơn 50% nên ta có kết quả từ việc phân tích nhân tố khám phá đã rút trích ra được một nhân tố. Nhân tố này được gọi tên là “Năng suất lao động” bao gồm 3 biến quan sát:
NANGSUAT1; NANGSUAT2; NANGSUAT3.
Nhận xét:
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, nghiên cứu đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất trực tiếp tại công ty SCAVI Huế, đó là các nhân tố: “Bản thân người lao động”; “Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên”; “Điều kiện làm việc”; “Sựcải tiến trong sản xuất”; “Môi trường làm việc”.
Như vậy, sau khi kết thúc quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, đề tài quyết định lựa chọn mô
Trường Đại học Kinh tế Huế
hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Bao gồm: 1 biến phụ thuộc có 3 biến quan sát và 5 biến độc lập với 21 biến quan sát.
Sơ đồ 2.9: Mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá