S th t Thang đo S bi n quan sát Cronbach’s Alpha H s t ng quan bi n - t ng th p nh t 1 S sáng t o tri th c (KC) 4 0,859 0,560 2 S tích l y tri th c (KA) 4 0,778 0,527 3 S chia s tri th c (KS) 4 0,873 0,624 4 S s d ng tri th c (KU) 4 0,870 0,661
5 S ti p thu tri th c (KI) 6 0,844 0,503
6 S th a mãn công vi c (JS) 6 0,873 0,600
Ngu n: K t qu x lý SPSS
4.3.2. Phân tích nhân t khám phá (EFA)
Phân tích nhân t khám phá (Exploratory Factor Analysis) là ph ng pháp phân tích th ng kê dùng đ rút g n m t t p h p nhi u bi n quan sát có m i t ng quan v i nhau thành m t t p bi n (g i là các nhân t ) ít h n đ chúng có ý ngh a h n nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u (Hair và c ng s , 1998).
Khi ti n hành phân tích nhân t khám phá, các nhà nghiên c u th ng quan tâm đ n m t s tiêu chu n sau:
H s KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) ≥ 0,5, m c ý ngh a c a ki m đ nh Barlett ≤ 0,05. Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2005), KMO là m t ch tiêu dùng đ xem xét s thích h p c a EFA, n u 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân t là thích h p. Ki m đ nh Bartlett xem xét gi thuy t v đ t ng quan gi a các bi n quan sát b ng không trong t ng th . N u ki m
đ nh này có ý ngh a th ng kê (sig ≤ 0,05) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th .
H s t i nhân t (Factor loading) ≥ 0,5, n u bi n quan sát nào có h s t i nhân t < 0,5 s b lo i. Theo Hair và c ng s (1998), h s t i nhân t là ch tiêu đ đ m b o m c ý ngh a thi t th c c a EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0,3 đ c xem là đ t đ c m c t i thi u, factor loading > 0,4 đ c xem là quan tr ng, ≥ 0,5 đ c xem là có ý ngh a th c ti n. Hair và c ng s (1998) c ng khuyên nh sau: n u ch n tiêu chu n factor loading > 0,3 thì c m u c a b n ít nh t ph i là 350, n u c m u kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n factor loading > 0,55, n u c m u kho ng 50 thì factor loading ph i > 0,75.
Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích ≥ 50%.
H s Eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson,1998, trích trong Tr n c Long, 2006).
Khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ 0,3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al- Tamimi, 2003, trích trong Bùi Nguyên Hùng và Võ Khánh Toàn, 2005).
Khi phân tích EFA đ i v i thang đo, tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép xoay Varimax và đi m d ng trích các y u t có eigenvalue >1.
4.3.2.1.Thang đo qu n lý tri th c
Sau khi ti n hành ki m đ nh thang đo b ng Cronbach’s Alpha, t t c 22 bi n quan sát c a thang đo qu n lý tri th c 5 thành ph n đ u đ t yêu c u và đ u đ c đ a vào phân tích EFA.
K t qu phân tích EFA cho th y 22 bi n quan sát đ c phân tích thành 5 nhân t . H s t i nhân t c a các bi n quan sát đ u > 0,5 nên các bi n quan sát đ u quan tr ng trong các nhân t . Khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n
quan sát gi a các nhân t đ u > 0,3 nên đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
K t qu KMO & Bartlett: h s KMO = 0,848 đ t yêu c u > 0,5 nên EFA phù h p v i d li u. Th ng kê Chi - Square c a ki m đ nh Bartlett đ t m c 3603 v i m c ý ngh a Sig = 0,00, do v y các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trên ph m vi t ng th .
H s Eigenvalue = 1,496 > 1 đ t yêu c u, đi m d ng t i nhân t th 5 v i ph ng sai trích đ t 66,875%, có ngh a là 5 nhân t đ c rút ra gi i thích đ c 66,875% bi n thiên c a d li u.