Nghiên cứu này đã sử dụng mô hình của Tseng (2010) để khám phá những ảnh hƣởng của các hình thức tổ chức học tập đến sự gắn kết với tổ chức và hiệu quả của tổ chức trong các doanh nghiệp may mặc xuất khẩu tại Tp.HCM. Tuy nhiên, mô hình này khi áp dụng vào một ngành sản xuất cụ thể ở một quốc gia khác với những đặc điểm và điều kiện khác biệt, cần phải có điều chỉnh, bổ sung cho phù hợp với bối cảnh tại Việt Nam. Vì lý do đó, các thang đo đƣợc sử dụng để đo lƣởng các khái niệm nghiên cứu trong đề tài này cần phải đƣợc kiểm định lại trong bối cảnh Việt Nam và ngành may mặc xuất khẩu là hết sức cần thiết.
Công cụ Cronbach Alpha đƣợc sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của từng thành phần của thang đo các hình thức tổ chức học tập, gắn kết tổ chức và hiệu quả tổ chức. Sau đó, toàn bộ các biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để khám phá cấu trúc thang đo của các hình thức tổ chức học tập. Công việc này cũng đƣợc thực hiện cho các thang đo khái niệm về gắn kết tổ chức và hiệu quả tổ chức. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đƣợc đƣa ra bằng phƣơng pháp hồi quy đa biến, hồi quy đơn biến các khái niệm nghiên cứu.
3.1.3.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo
Trƣớc khi đƣa vào phân tích nhân tố, nghiên cứu sẽ kiểm định thang đó bằng công cụ Cronbach Alpha của chƣơng trình phần mềm SPSS để kiểm tra độ tin cậy của thang đo các hình thức tổ chức học tập, gắn kết tổ chức, hiệu quả tổ chức và sự tƣơng quan giữa các biến quan sát. Thông thƣờng, Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lƣờng tốt, tuy nhiên, cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Nghiên cứu vể hình thức tổ chức học tập đƣợc xem nhƣ mới tại Việt Nam, cho nên kết quả Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 là có thể chấp nhận đƣợc. Ngoài ra, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan giữa biến – tổng nhỏ hơn 0,4 cũng bị loại.
3.1.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu và tính độ tin cậy (Sig) của các biến quan sát có quan hệ chặt chẽ với nhau hay không. Một số tiêu chuẩn kiếm định mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) gồm 5 tiêu chuẩn: (1) hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0,8 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; (2) hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0,5; (3) thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích phải ≥ 60%; (4) hệ số Eigen value > 1; (5) khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá (EFA) phù hợp khi 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể, nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoảng Trọng và Mộng Ngọc, 2005, p.262).
Theo Hair và đồng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0,4 đƣợc xem là quan trọng và ≥ 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0,3 thì cỡ mẫu nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố cần > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0,75.