CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá nhằm mục đích rút gọn một tập biến có n quan sát thành một nhân tố có k biến quan sát có ý nghĩa hơn ( Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo Hair và cộng sự (1998) thì hệ số tải nhân tố ( Factor loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố nếu lớn 0.3 được xem là đạt
mức tối thiểu, lớn 0.4 được xem là quan trọng và lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra các tiêu chuẩn lựa thích hợp đối với phân tích khám phá nhân tố là hệ số KMO tối thiểu 0.5, phương sai giải thích tối thiểu 50%, chênh lệch hệ số tải nhân tố lớn nhất và bất kì phải lớn hơn hoặc bằng 0.3. Phương pháp rút trích nhân tố là phương pháp thành phần chính PCA với phép xoay varimax để thu được số nhân tố là nhỏ nhất (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập:
Tập hợp 26 biến quan sát của 5 biến độc lập bao gồm sự hài lòng trong công việc có 6 biến quan sát JS1, JS2, JS3, JS4, JS5, JS6, sự công bằng trong phân phối có biến 4 biến quan sát DJ1, DJ2, DJ4, DJ5, sự công bằng trong thủ tục có 5 biến quan sát PJ1, PJ3, PJ4, PJ5, PJ6, sự công bằng trong tương tác có có 5 biến quan sát IJ1, IJ2, IJ3, IJ4, IJ6 và sự hỗ trợ của tổ chức có 6 biến quan sát PS1, PS3, PS4, PS6, PS7, PS8.
Kết quả phân tích nhân tố cho 5 biến độc lập này đều đạt yêu cầu, cụ thể theo Phụ lục 4 như sau:
+ Hệ số KMO = 0.85 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig = 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể.
+ Tổng phương sai trích là 69.474% ( lớn hơn 50%) và đạt yêu cầu, điều này cho thấy 5 nhân tố mới này giải thích được 69.474% biến thiên của dữ liệu.
+ Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với giá trị Eigenvalues là 2.032 >1 và các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn 0.5.
Như vậy kết quả phân tích nhân tố khám phá đạt yêu cầu và có 5 nhân tố được trích ra.
Nhân tố Tên biến
Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5
SỰ HÀI LÒNG TRONG CÔNG VIỆC
JS1 0.795 JS2 0.771 JS3 0.772 JS4 0.778 JS5 0.831 JS6 0.809 SỰ CÔNG BẰNG
TRONG PHÂN PHỐI
DJ1 0.765
DJ2 0.885
DJ4 0.838
DJ5 0.813
SỰ CÔNG BẰNG TRONG THỦ TỤC
PJ1 0.865
PJ3 0.730
PJ4 0.777
PJ5 0.814
PJ6 0.868
SỰ CÔNG BẰNG TRONG TƯƠNG TÁC
IJ1 0.707
IJ2 0.773
IJ3 0.774
IJ4 0.873
IJ6 0.869
SỰ HỖ TRỢ CỦA TỔ CHỨC
PS1 0.787
PS3 0.765
PS4 0.750
PS6 0.788
PS7 0.842
PS8 0.836
Bảng 4-7 – Kết quả phân tích nhân tố 5 biến độc lập
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS, 2018) 4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá biến Hành vi công dân tổ chức của thuyền viên:
Hành vi công dân tổ chức của thuyền viên bao gồm các biến OB2, OB3, OB4, OB6, OB8, OB9 được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá, kết quả phân tích nhân tố theo Phụ lục 4 như sau:
+ Hệ số KMO = 0.789 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig = 0.000 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Tổng phương sai trích là 66.178 % ( lớn hơn 50%) và đạt yêu cầu, điều này cho thấy nhân tố mới này giải thích được 66.178 % biến thiên của dữ liệu và các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn 0.5. Như vậy kết quả phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu và có 1 nhân tố trích ra được thể hiện như sau:
Nhân tố Tên
biến
Hệ số tải nhân tố
HÀNH VI CÔNG DÂN TỔ CHỨC CỦA THUYỀN
VIÊN
OB2 0.754
OB3 0.824
OB4 0.773
OB6 0.841
OB8 0.811
OB9 0.872
Bảng 4-8 – Kết quả phân tích nhân tố Hành vi công dân tổ chức của thuyền viên (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS, 2018) 4.4.3 Phân tích nhân tố khám phá biến Hiệu quả hoạt động của thuyền viên:
Hiệu quả hoạt động của thuyền viên bao gồm các biến EP1, EP2, EP3, EP4, EP5 được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá, kết quả phân tích nhân tố theo Phụ lục 4 như sau:
Nhân tố Tên
biến
Hệ số tải nhân tố
HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA THUYỀN VIÊN
EP1 .655
EP2 .719
EP3 .710
EP4 .769
EP5 .715
Bảng 4-9 – Kết quả phân tích nhân tố Hiệu quả hoạt động của thuyền viên (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS, 2018)
+ Hệ số KMO = 0.804 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig = 0.000 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu
+ Tổng phương sai trích là 51.051 % ( lớn hơn 50%) và đạt yêu cầu, điều này cho thấy nhân tố mới này giải thích được 51.051 % biến thiên của dữ liệu và các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn 0.5. Như vậy kết quả phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu và có 1 nhân tố được trích ra.