Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (Efa) Tác Động Đến Động Lực Làm Việc Của Đội Ngũ Hướng Dẫn Viên Du Lịch Tỉnh Bình Định.


biến còn lại có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 (> 0.3).

Thang đo nhân tố Được tham gia lập kế hoạch có hệ số Cronbach’s alpha = 0.860 đạt yêu cầu (> 0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều đạt tiêu chuẩn (> 0,3).

Thang đo nhân tố Chính sách khen thưởng và công nhận có hệ số Cronbach’s alpha = 0.851 đạt yêu cầu (> 0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều đạt tiêu chuẩn (> 0,3).

Thang đo nhân tố Thương hiệu và văn hóa công ty có hệ số Cronbach’s alpha = 0.828 đạt yêu cầu (> 0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều đạt tiêu chuẩn (> 0,3).

Thang đo nhân tố Động lực chung có hệ số Cronbach’s alpha = 0.879 đạt yêu cầu (> 0.6) và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường đều đạt tiêu chuẩn (> 0,3).

Bảng 4. 4: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các nhân tố


Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan biến - tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Thang đo nhân tố Lãnh đạo trực tiếp. Alpha = 0,886

LDTT1

26.18

27.690

.521

.885

LDTT2

26.22

26.498

.672

.870

LDTT3

26.22

24.768

.799

.857

LDTT4

26.12

27.985

.534

.883

LDTT5

26.23

27.150

.598

.878

LDTT6

26.21

24.544

.869

.850

LDTT7

26.17

26.208

.680

.869

LDTT8

26.23

27.150

.581

.879

Thang đo nhân tố Thu nhập và phúc lợi. Alpha = 0,887

TNPL1

14.21

18.216

.676

.875

TNPL2

14.28

15.749

.845

.835

TNPL3

14.36

15.978

.811

.843

TNPL4

14.14

17.745

.711

.868

TNPL5

14.53

15.706

.644

.892

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 167 trang tài liệu này.

Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của đội ngũ hướng dẫn viên du lịch tại Bình Định - 10


Thang đo nhân tố Môi trường làm việc. Alpha = 0,920

MTLV1

19.16

17.420

.861

.892

MTLV2

19.13

18.186

.803

.901

MTLV3

19.10

17.713

.830

.897

MTLV4

19.03

18.219

.734

.910

MTLV5

19.04

18.570

.736

.910

MTLV6

19.04

19.017

.666

.919

Thang đo nhân tố Đào tạo và thăng tiến. Alpha = 0,933

DTTT1

19.56

19.645

.673

.936

DTTT2

19.48

19.097

.831

.918

DTTT3

19.58

18.797

.823

.918

DTTT4

19.50

18.880

.823

.918

DTTT5

19.78

17.632

.818

.919

DTTT6

19.61

17.290

.865

.912

Thang đo nhân tố Công việc thú vị và thách thức. Alpha = 0,922

CVTV1

21.86

21.000

.879

.897

CVTV2

21.84

21.181

.873

.898

CVTV3

21.90

24.191

.515

.933

CVTV4

21.74

23.035

.634

.922

CVTV5

21.88

22.412

.740

.911

CVTV6

21.86

22.258

.769

.908

CVTV7

21.84

20.913

.893

.895

Thang đo nhân tố Được tham gia lập kế hoạch. Alpha = 0,860

TGKH1

7.02

4.346

.714

.825

TGKH2

7.05

4.186

.787

.757

TGKH3

7.02

4.383

.709

.829

Thang đo nhân tố Chính sách khen thưởng và công nhận. Alpha = 0,851

KTCN1

15.01

11.600

.650

.824

KTCN2

15.15

10.789

.769

.792

KTCN3

15.03

12.083

.539

.853

KTCN4

14.89

10.936

.787

.789

KTCN5

15.14

11.554

.585

.842

Thang đo nhân tố Thương hiệu và văn hóa công ty. Alpha = 0,828

THVH1

10.95

7.035

.439

.880

THVH2

10.84

6.374

.690

.768


THVH3

10.96

5.498

.828

.697

THVH4

10.84

6.353

.697

.765

Thang đo nhân tố Động lực chung. Alpha = 0,879

Chung1

18.59

15.626

.681

.860

Chung2

18.46

15.772

.636

.867

Chung3

18.49

15.006

.727

.852

Chung4

18.33

14.774

.750

.848

Chung5

18.67

15.091

.698

.857

Chung6

18.68

15.340

.632

.868

Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục C

4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) tác động đến động lực làm việc của đội ngũ hướng dẫn viên du lịch Tỉnh Bình Định.

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu này, phương pháp EFA dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để rút gọn thành những nhân tố có nghĩa hơn. Cụ thể, khi đưa tất cả các biến thu thập được (44 biến) vào phân tích, các biến có thể có liên hệ với nhau. Khi đó, chúng sẽ được gom thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng các nhân tố cơ bản tác động đến động lực làm việc của đội ngũ hướng dẫn viên du lịch tại Bình Định.

Nghiên cứu tiến hành sử dụng phương pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phương sai trích từ 50% trở lên là được chấp nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Tại mỗi khái niệm có chênh lệch trọng số (Factor loading) lớn nhất và bất kỳ phải đạt ≥ 0,3 (Jabnoun & AL-Tamini, 2003). Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1), điều này thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0,9 là rất tốt; 0,9 > KMO ≥ 0,8 là tốt; 0,8 > KMO ≥ 0,7 là được; 0,7 > KMO ≥ 0,6 là tạm được, 0,6> KMO ≥ 0,5 là xấu và KMO < 0,5 là không thể chấp nhận được (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc,2008).


Nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo từng bước. Lần đầu thực hiện EFA, 44 biến đã nhóm lại thành 8 nhân tố. Sau 2 lần thực hiện phép quay, vẫn có 8 nhóm chính thức được hình thành

4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần thứ nhất

Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:

Giả thuyết Ho: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.

Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan với nhau.

Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0,00 < 0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO = 0,752> 0,5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Phương sai trích là 71,138% > 50% là đạt yêu cầu. Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 8 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát (bảng 4.15). Điều này chứng tỏ 8 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 71,138% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể. (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008)

Thang đo được chấp nhận và được phân thành 08 nhóm. Vì yêu cầu hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến (>0,5) và hiệu số giữa các thanh phần trong cùng yếu tố phải lớn hơn 0,3 nên biến Thương hiệu và văn hóa công ty (THVH1) sẽ bị loại ở lần phân tích thứ hai.

4.3.2. Phân tích yếu tố khám phá EFA lần 2 (lần cuối)

Kết quả kiểm định Barlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0,00 < 0,05, bác bỏ H0, chấp nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO

= 0,762 > 0,5, chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.

Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 9 nhân tố được rút trích ra từ biến quan sát. Phương sai trích là 71,873% > 50% là đạt yêu cầu. Điều này chứng tỏ 9 nhân tố rút trích ra thể hiện được khả năng giải thích được 71,873% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể. (Hoàng Trọng - Mộng


Ngọc, 2008)


MA TRẬN XOAY

Biến quan sát




Nhân tố





1

2

3

4

5

6

7

8

CVTV7

.935








CVTV1

.924








CVTV2

.908








CVTV6

.843








CVTV5

.820








CVTV4

.730








CVTV3

.583








DTTT6


.880







DTTT2


.867







DTTT4


.858







DTTT3


.854







DTTT5


.834







DTTT1


.722







LDTT6



.924






LDTT3



.862






LDTT2



.776






LDTT7



.757






LDTT5



.661





.349

Bảng 4. 5: Kết quả phân tích nhân tố EFA lần hai Rotated Component Matrixa


LDTT8

.641

LDTT1

.624

LDTT4

.612

MTLV1

.894

MTLV2

.880

MTLV3

.877

MTLV4

.829

MTLV5

.811

MTLV6

.738

TNPL2

.897

TNPL3

.879

TNPL4

.789

TNPL1

.769

TNPL5

.753

KTCN4

.877

KTCN2

.841

KTCN1

.762

KTCN3

.689

KTCN5

.645

THVH4

.846

THVH2

.833

THVH3

.827

TGKH2

.825

TGKH1

.783

TGKH3

.738

Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục C


KẾT LUẬN:

Như vậy, qua 02 lần thực hiện phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, kết quả các nhóm yếu tố được gom lại lần cuối gồm 43 biến cụ thể như sau:

Nhóm 1 (nhân tố lãnh đạo trực tiếp) gồm 8 biến: LDTT1, LDTT2, LDTT3, LDTT4, LDTT5, LDTT6, LDTT7, LDTT8.

Nhóm 2 (yếu tố thu nhập và phúc lợi) gồm 5 biến: TNPL1, TNPL2, TNPL3, TNPL4, TNPL5.

Nhóm 3 (yếu tố môi trường làm việc) gồm 6 biến: MTLV1, MTLV2, MTLV3, MTLV4, MTLV5, MTLV6.

Nhóm 4 (yếu tố chính sách đào tạo và cơ hội thăng tiến) gồm 6 biến: DTTT1, DTTT2, DTTT3, DTTT4, DTTT5, DTTT6.

Nhóm 5 (yếu tố công việc thú vị và thách thức) gồm 7 biến: CVTV1, CVTV2, CVTV3, CVTV4, CVTV5, CVTV6, CVTV7.

Nhóm 6 (yếu tố được tham gia lập kế hoạch) gồm 3 biến: TGKH1, TGKH2, TGKH3.

Nhóm 7 (chính sách khen thưởng và công nhận) gồm 5 biến: KTCN1, KTCN2, KTCN3, KTCN4, KTCN5.

Nhóm 8 (yếu tố thương hiệu và văn hóa công ty) gồm 3 biến: THVH2, THVH3, THVH4.

4.3.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc

Kết quả kiểm định Bartlett's cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.000<0.05, bác bỏ Ho, nhận H1). Đồng thời, hệ số KMO =0.772 lớn hơn 0.5 (> 0.5), chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích.

Kết quả phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 1 yếu tố được rút trích ra từ biến quan sát. Phương sai trích 62.606% > 50% là đạt yêu cầu.

4.3.4. Kết luận phân tích nhân tố khám phá mô hình đo lường


Từ kết quả phân tích EFA và Cronbach‟s alpha như trên, mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh gồm 8 yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của đội ngũ hướng dẫn viên du lịch tại Bình Định. Cụ thể, mô hình này có 9 biến thành phần trong đó có 8 biến độc lập (Lãnh đạo trực tiếp, Thu nhập và phúc lợi, Môi trường làm việc, Chính sách đào tạo và cơ hội thăng tiến, Công việc thú vị và thách thức, Được tham gia lập kế hoạch, Chính sách khen thưởng và công nhận, Thương hiệu và văn hóa công ty) và một biến phụ thuộc (Động lực chung).

4.4. Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

4.4.1. Phân tích mô hình

Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa 8 yếu tố tác động (biến độc lập) và Động lực chung (biến phụ thuộc) có dạng như sau:

Y= ao+a1*X1+a2*X2+a3*X3+a4*X4+a5*X5+a6*X6+a7*X7+a8*X8.

Trong đó: Y: Động lực chung, X1: Lãnh đạo trực tiếp, X2: Thu nhập và phúc lợi, X3: Môi trường làm việc, X4: Chính sách đào tạo và cơ hội thăng tiến, X5: Công việc thú vị và thách thức, X6: Được tham gia lập kế hoạch, X7: Chính sách khen thưởng và công nhận, X8: Thương hiệu và văn hóa công ty

4.4.2. Kiểm định mô hình hồi quy tuyến tính đa biến

Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter), trong đó:

X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 là các biến độc lập theo thứ tự Lãnh đạo trực tiếp, Thu nhập và phúc lợi, Môi trường làm việc, Chính sách đào tạo và cơ hội thăng tiến, Công việc thú vị và thách thức, Được tham gia lập kế hoạch, Chính sách khen thưởng và công nhận, Thương hiệu và văn hóa công ty.

Y: Động lực chung. Thang đo của nhân tố này từ 1 đến 5 (1: Hoàn toàn không đồng ý, 2: Không đồng ý, 3: Bình thường, 4: Đồng ý, 5: Hoàn toàn đồng ý).

ao: Hằng số tự do

Bảng 4. 6: Thông số thống kê trong mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter

Xem tất cả 167 trang.

Ngày đăng: 15/09/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí