Cronbach’S Alpha Của Biến “Hoạch Định Nghề Nghiệp Và Cơ Hội Thăng Tiến”

Như vậy các biến đo lường của biến nghiên cứu đào tạo đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.2.1.3 Cronbach’s Alpha của biến “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến”

Bảng 4.5 Cronbach’s Alpha của biến “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.862	4	nn1	0.684
		nn2	0.742
		nn3	0.797
		nn4	0.616

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.862 (>0.6)

- 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng khá lớn và đều lớn hơn 0.3 Như vậy các biến đo lường của biến nghiên cứu hoạch định nghề

nghiệp và cơ hội thăng tiến đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.2.1.4 Cronbach’s Alpha của biến “phân công giao việc”

Bảng 4.6 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “ phân công giao việc”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.669	5	cv1	0.551
		cv2	0.662
		cv3	0.582
		cv4	0.586
		cv5	-0.98

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “phân công giao việc” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.669 (>0.6)

- 4 biến quan sát ( từ cv1 đến cv4) có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3; riêng biến quan sát cv5 có hệ số tương quan biến tổng -0.98 <0.3 nên chúng ta loại biến này và đánh giá lại độ tin cậy.

Kết quả đánh giá độ tin cậy lần 2 với 4 biến quan sát từ cv1 đến cv4 của biến nghiên cứu phân công, giao việc thì thu được kết quả:

Bảng 4.7 Kết quả Cronbach’s Alpha lần 2 của biến “ phân công giao việc”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.824	4	cv1	0.547
		cv2	0.656
		cv3	0.702
		cv4	0.714

Với kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “phân công giao việc” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.824 (>0.6)

- 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3;

Như vậy 4 biến đo lường của biến nghiên cứu phân công giao việc ( từ cv1 đến cv4) đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố. Biến cv5 sẽ không được đưa vào phân tích nhân tố. Điều này có thể được giải thích bởi các ngân hàng TMCP quy định thời gian làm việc 1 ngày là 8 tiếng, thời gian nghỉ giữa ca 60 phút nhưng thực tế sự cạnh tranh ngày càng khốc liệt giữa các ngân hàng nên dịch vụ chăm sóc khách hàng là yếu tố được các ngân hàng ưu tiên hàng đầu nhằm thu hút khách hàng. Chính vì vậy, nhân viên ngân hàng phải làm việc theo yêu cầu của khách hàng, và phải hoàn tất công việc thì mới

được nghỉ ngơi. Mỗi một bộ phận có những tính đặc thù riêng nên thời gian làm việc và nghỉ ngơi của nhân viên cũng không giống nhau. Vì vậy về mặt quản trị cần có sự sắp xếp, phân công hợp lý cho nhân viên để có thời gian làm việc và nghỉ ngơi hợp lý, công bằng giữa nhân viên các bộ phận trong ngân hàng.

4.2.1.5 Cronbach’s Alpha của biến “đánh giá nhân viên”

Bảng 4.8 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “đánh giá nhân viên”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.802	4	dg1	0.722
		dg2	0.758
		dg3	0.481
		dg4	0.518

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “đánh giá nhân viên” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.802 (>0.6)

- 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3

Như vậy các biến đo lường của biến nghiên cứu đánh giá nhân viên đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.2.1.6 Cronbach’s Alpha của biến “tuyển dụng”

Bảng 4.9 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “tuyển dụng”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.780	4	td1	0.687
		td2	0.760
		td3	0.554
		td4	0.389

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “tuyển dụng” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.780 (>0.6)

- 4 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3

Như vậy các biến đo lường của biến nghiên cứu tuyển dụng đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.2.1.7 Cronbach’s Alpha của biến “động viên khuyến khích”

Bảng 4.10 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến “động viên khuyến khích”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.844	3	dv1	0.722
		dv2	0.669
		dv3	0.738

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến nghiên cứu “động viên khuyến khích” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.844 (>0.6)

- 3 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3

Như vậy các biến đo lường của biến nghiên cứu động viên khuyến khích đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.2.2 Đánh gia thang đo sự hài lòng của nhân viên ngân hàng

Bảng 4.11 Kết quả Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc “hài lòng”

Hệ số

Cronbach’s Alpha

Số biến	Ký hiệu biến	Hệ số tương quan biến tổng
0.908	6	hl1	0.698
		hl2	0.718
		hl3	0.720
		hl4	0.797
		hl5	0.695
		hl6	0.774

Theo kết quả phân tích trên cho thấy biến phụ thuộc “hài lòng” có:

- Hệ số Cronbach’s Alpha khá lớn 0.908 (>0.6)

- 6 biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3

Như vậy các biến đo lường của biến phụ thuộc hài lòng đã đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.

4.3 Kiểm định thang đo

Phân tích nhân tố được tiến hành sau khi kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát nhằm đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.

Phân tích nhân tố trong nghiên cứu này dùng phương pháp trích PAF (Principal Axis Factoring) và phép quay Promax. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát bằng phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha, mô hình còn lại 35 biến ( trong đó có 29 biến quan sát thuộc 7 biến nghiên cứu và 6 biến quan sát thuộc biến phụ thuộc, biến cv5 bị loại). Đưa 35 biến vào phân tích EFA, kết quả thu được như sau: ( Kết quả chi tiết được trình bày ở phụ lục 6)

- Hệ số KMO =0.929 > 0.8

- Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05

Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

bước đánh giá độ tin cậy của thang đo vì các biến cv1, td4, dv1, hl5 có hệ số tương quan thấp nhất trong các biến quan sát của mỗi biến nghiên cứu. Do chỉ loại các biến cv1, td4, dv1, hl5 nên chúng ta chỉ cần kiểm tra lại độ tin cậy của các biến ở phụ lục 4 mà không cần phải thực hiện lại việc đánh giá độ tin cậy của thang đo.

Sau khi loại bỏ 4 biến không đủ điều kiện, đưa 31 biến còn lại chạy lại phân tích nhân tố lần 2 theo quy trình ban đầu, kết quả thu được như sau:

- Hệ số KMO =0.915 > 0.8

- Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến

quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Nghiên cứu dựa vào hệ số Eigenvalue để tính ra số lượng nhân tố. Nhân tố được trích phải có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1. Theo kết quả của phân tích EFA cho thấy nhân tố thứ 6 có hệ số Eigenvalue = 1.022 > 1 nên tất cả các biến đo lường trích được 6 nhân tố, tổng phương sai trích (Extration Sums of Squared Loading (Cumulative%)) là 67.656% > 50%. Điều này chứng tỏ 67.656% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố; 31 biến quan sát được gom thành 6 nhân tố, và có 1 biến quan sát nn4 bị loại khỏi phân tích (vì có hệ số factor loading < 0.5). Kết quả này phù hợp với bước đánh giá độ tin cậy của thang đo khi các biến nn4 có hệ số tương quan thấp nhất trong các biến quan sát của mỗi biến nghiên cứu. Do chỉ loại biến nn4 nên chúng ta chỉ cần kiểm tra lại độ tin cậy của các biến ở phụ lục 4 mà không cần phải thực hiện lại việc đánh giá độ tin cậy của thang đo.

Sau khi loại bỏ biến nn4 không đủ điều kiện, đưa 30 biến còn lại chạy chạy lại phân tích nhân tố lần 3 theo quy trình ban đầu, kết quả thu được như sau:

- Hệ số KMO =0.911 > 0.8

- Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05

Điều này chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp ở mức tốt và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Pattern Matrixa

Factor
	1	2	3	4	5	6
tn1		0.734
tn2		0.830
tn3		0.792
tn4		0.790
tn5		0.712
tn6		0.835
dt1	0.730
dt2	0.964
dt3	0.862
dt4	0.886
nn1	0.846
nn2	0.773
nn3	0.537
cv2					0.677
cv3					0.654
cv4					0.871
dg1						0.540
dg2						0.825
dg3					0.370	0.634
dg4				0.600
td1				0.666
td2				0.974

Pattern Matrixa

Factor
	1	2	3	4	5	6
td3				0.589
dv2						0.777
dv3						0.551
hl1			0.750
hl2			0.557
hl3			0.866
hl4			0.782
hl6			0.747
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.

4.4. Điều chỉnh mô hình, giả thuyết nghiên cứu

Sau khi kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu không còn giữ nguyên như ban đầu. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, có sự hội tụ các biến trong thành phần khác nhau kết hợp thành một thành phần mới, cụ thể như sau:

 4 biến quan sát dt1, dt2,dt3, dt4 thuộc biến nghiên cứu đào tạo ghép chung với 3 biến nn1, nn2, nn3 thuộc biến nghiên cứu hoạch định nghề nghiệp và cơ hội thăng tiến tạo nên biến nghiên cứu mới là đào tạo và phát triển nghề nghiệp (dtnn).

 Biến dg4 thuộc biến nghiên cứu đánh giá nhân viên ghép chung với 3 biến td1, td2, td3 thuộc biến nghiên cứu tuyển dụng tạo nên biến nghiên cứu mới là Tuyển dụng và giám sát (dgtd).

 Biến phân công giao việc chỉ còn 3 biến quan sát là cv2, cv3, cv4.

 3 biến quan sát dg1, dg2, dg3 thuộc biến nghiên cứu đánh giá nhân viên ghép chung với 2 biến quan sát dv2, dv3 thuộc biến nghiên cứu động viên, khuyến khích tạo nên biến nghiên cứu mới là đánh giá, động viên (dgdv).

 Riêng biến thu nhập và chế độ đãi ngộ vẫn giữ nguyên (tn).