Bảng Kết Quả Phân Tích Thang Đo Tính Hòa Đồng Lần 1

Bảng 4.14: Bảng kết quả phân tích thang đo Tính hòa đồng lần 1

Độ tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha

Có thể bạn quan tâm!

• Tính Hòa Đồng Và Căng Thẳng Trong Công Việc
• Phân Tích Tương Quan Và Phân Tích Hồi Quy Đa Biến
• Bảng Thống Kê Mô Tả Nhân Tố”Khả Năng Tự Kiểm Soát”
• Bảng Kiểm Định Spearman Các Nhân Tố Với Trị Tuyệt Đối Phần Dư
• Kiểm Định Giả Thuyết Về Trị Trung Bình Của Hai Tổng Thể
• Các Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Xem toàn bộ 124 trang tài liệu này.

Tổng số biến trong thang đo

Tên biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Sau khi loại biến HD5, thang đo “tính hòa đồng” còn lại năm biến quan sát và được tiếp tục phân tích thang đo. Kết quả có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,882 cao hơn lần 1 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Các biến quan sát còn lại tiếp tục được sử dụng để phân tích nhân tố EFA tiếp theo.

Bảng 4.15: Bảng kết quả phân tích thang đo Tính hòa đồng lần 2

Độ tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha

Tổng số biến trong thang đo

Tên biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Thang đo “hạnh phúc” gồm sáu biến quan sát ký hiệu từ HP1 đến HP6 có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha = 0,834> 0,6, hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng của biến HP1= 0,293< 0,3, vì vậy tác giả loại bỏ biến HP1.

Bảng 4.16: Bảng kết quả phân tích thang đo Hạnh phúc lần 1

Độ tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha

Tổng số biến trong thang đo

Tên biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS

Sau khi loại biến HP1, thang đo “hạnh phúc” còn lại năm biến quan sát và được tiếp tục phân tích thang đo. Kết quả phân tích lần hai có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,914> 0,834 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.

Bảng 4.17: Kết quả phân tích thang đo Hạnh phúc lần 2

Độ tin cậy của thang đo

Tổng số biến trong thang đo

Tên biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Thang đo “căng thẳng trong công việc” gồm chín biến quan sát ký hiệu từ CT1 đến CT9 có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha = 0,908> 0,6, hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, đồng thời nhìn vào cột Cronbach’s Alpha nếu loại biến thấy được không có biến nào có Cronbach’s Alpha> 0,908, vì vậy thang đo “căng thẳng trong công việc” đạt độ tin cậy và không cần loại biến.

Bảng 4.18: Bảng kết quả phân tích thang đo Căng thẳng trong công việc

Độ tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha

Tổng số biến trong thang đo

Tên biến

Tên biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Kết quả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều lớn hơn 0,6. Do đó tất cả thang đo bốnthành tố của trí tuệ cảm xúc với 24 biến quan sát này đều được sử dụng tiếp tục trong bước phân tích nhân tố EFA tiếp theo.

4.2.2 Phân tích nhân tố EFA

Tập hợp 24 biến quan sát của bốn biến độc lập sau khi được kiểm tra độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), kết quả thu được tất cả các biến đều đạt yêu cầu, cụ thể như sau:

 Hệ số KMO = 0,814> 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.

 Kết quả kiểm định Barlert’s là 4923,486 với mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể.

 Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích 65,963% (lớn hơn 50%), điều này thể hiện rằng bốn nhân tố trong mô hình giải thích được 65,963% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả đạt yêu cầu.

 Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ tư với Eigenvalue là 2,970>1.

 Các biến quan sát có hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (> 0,5).

 Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0,3.

Kết quả cho thấy 24 biến quan sát sau khi phân tích nhân tố đã thõa mãn tất cả các điều kiện.

Bảng 4.19: Bảng kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo Trí tuệ cảm xúc

Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's

Hệ số KMO - Kaiser-Meyer-Olkin

Tổng phương sai trích

Thành phần

Ma trận xoay nhân tố

Các biến

Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Có thể thấy các biến trong từng thang đo có sự xáo trộn vị trí sau khi phân tích nhưng vẫn giữ nguyên nhóm nhân tố. Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố và đều lớn hơn 0,3 nên bảo đảm được sự phân biệt giữa các nhân tố.

4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố EFA, bốn nhân tố “tính đa cảm, khả năng tự kiểm soát, tính hòa đồng, hạnh phúc” được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.

Phân tích tương quan (Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các nhân tố vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H4.

4.3.1 Phân tích tương quan

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.

Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao.

Kết quả phân tích tương quan được được nêu tại bảng 4.20 như sau:

Bảng 4.20: Bảng kết quả phân tích tương quan

Ma trận hệ số tương quan

*. Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa 0,05 (2 - Đuôi)

**. Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa 0,01 (2 - Đuôi)

Xem xét ma trận hệ số tương quan, hệ số tương quan giữa căng thẳng trong công việc và các biến độc lập tương đối cao. Trong đó nhân tố khả năng tự kiểm soát tương quan mạnh nhất với căng thẳng trong công việc (-0,455), tiếp theo là tính hòa đồng (-0,367), tính đa cảm (-0,336) và cuối cùng là hạnh phúc (-0,230). Có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc căng thẳng trong công việc.

4.3.2 Phân tích hồi quyđa biến

Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập gồm: (1) tính đa cảm; (2) khả năng tự kiểm soát; (3) tính hòa đồng; (4) hạnh phúc. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến để xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Khi phân tích hồi quy, kết quả sẽ cho thấy được ảnh hưởng của những nhân tố đến căng thẳng trong công việc và mức độ tác động chúng.

Với giả thuyết ban đầu cho mô hình lý thuyết, phương trình hồi quy có dạng như sau:

Y = β0 + β1*F1 + β2*F2 + β3*F3 + β4*F4

Trong đó:

 Y là căng thẳng trong công việc

 β0 là hệ số hồi quy

 F1, β1 là giá trị và hệ số hồi quy của nhân tố tính đa cảm

 F2, β2 là giá trị và hệ số hồi quy của nhân tố khả năng tự kiểm soát

 F3, β3 là giá trị và hệ số hồi quy của nhân tố tính hòa đồng

 F4, β4 là giá trị và hệ số hồi quy của nhân tố tình trạng hạnh phúc.

4.3.3 Kiểm định các giả định hồi quy

4.3.3.1Giả định phương sai của phần dư không đổi

Kiểm định tương quan hạng Spearman được sử dụng để kiểm định phương sai của phần dư không đổi.Kết quả cho thấy giá trị Sig. của các biến tính đa cảm, khả năng tự