Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0,05. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm
định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Hệ số Eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson,1998, trích trong Trần Đức Long, 2006).
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al- Tamimi, 2003, trích trong Bùi Nguyên Hùng và Võ Khánh Toàn, 2005).
Khi phân tích EFA đối với thang đo, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
4.3.2.1.Thang đo quản lý tri thức
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 22 biến quan sát của thang đo quản lý tri thức 5 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA cho thấy 22 biến quan sát được phân tích thành 5 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến
quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả KMO & Bartlett: hệ số KMO = 0,848 đạt yêu cầu > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi - Square của kiểm định Bartlett đạt mức 3603 với mức ý nghĩa Sig = 0,00, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Hệ số Eigenvalue = 1,496 > 1 đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ 5 với phương sai trích đạt 66,875%, có nghĩa là 5 nhân tố được rút ra giải thích được 66,875% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.3 Kết quả EFA thang đo quản lý tri thức
Nhân tố
STT Biến quan sát 1 2 3 4 5 Tên nhân tố
1 KI4 0,836 2 KI6 0,789 3 KI2 0,745 4 KI1 0,727 5 KI3 0,626 6 KI5 0,570
Sự tiếp thu tri thức (KI) 7 KS3 0,840 8 KS4 0,835 9 KS1 0,794 10 KS2 0,709 Sự chia sẻ tri thức (KS) 11 KU2 0,815 12 KU1 0,806 13 KU4 0,798 14 KU3 0,746 Sự sử dụng tri thức (KU) 15 KC2 0,894 16 KC4 0,873 17 KC3 0,764 18 KC1 0,618 Sự sáng tạo tri thức (KC) 19 KA3 0,818 20 KA1 0,763 21 KA4 0,738 22 KA2 0,657 Sự tích lũy tri thức (KA) Eigenvalue 1,496 Phương sai trích 66,875% Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Nhân tố thứ nhất gồm có 6 biến quan sát sau: KI1 Tôi nắm vững công việc của mình
KI2 Tôi được tạo cơ hội học tập, đào tạo để nâng cao khả năng thích ứng với công việc mới
KI3 Thông tin của công ty được lưu trữ tốt và cập nhật thường xuyên KI4 Tôi có thể tìm hiểu những thông tin cần thiết cho công việc mới
KI5 Tôi có thể tìm hiểu cách tốt nhất thực hiện công việc và áp dụng chúng KI6 Tôi có thể sử dụng Internet để thu được các tri thức cần thiết cho công việc
Nhân tố này được đặt tên là sự tiếp thu tri thức và ký hiệu là KI
Nhân tố thứ hai gồm có 4 biến quan sát:
KS1 Tôi chia sẻ thông tin và tri thức cần thiết cho công việc với đồng nghiệp KS2 Tôi cải thiện hiệu quả công việc bằng cách chia sẻ thông tin và tri thức với đồng nghiệp
KS3 Công ty phát triển hệ thống thông tin, thông qua mạng nội bộ, các bản tin điện tử để chia sẻ thông tin và tri thức cho người lao động
KS4 Công ty thúc đẩy việc chia sẻ thông tin và tri thức giữa các nhóm (đội/phòng/ban) với nhau
Nhân tố này được đặt tên là sự chia sẻ tri thức và ký hiệu là KS
Nhân tố thứ ba gồm có 4 biến quan sát:
KU1 Công ty có các chương trình đào tạo cho người lao động
KU2 Công ty có chính sách ưu đãi và phần thưởng cho những người lao động đưa ra ý tưởng mới
KU3 Công ty khuyến khích việc chia sẻ thông tin, kinh nghiệm, sự hiểu biết giữa người lao động với nhau
KU4 Công ty có bảng mô tả công việc và người lao động sử dụng bảng mô tả đó khi thực hiện công việc
Nhân tố này được đặt tên là sự sử dụng tri thức và ký hiệu là KU
Nhân tố thứ tư gồm có 4 biến quan sát:
KC1 Người tiền nhiệm/người hướng dẫn giới thiệu đầy đủ về công việc cho tôi
KC2 Tôi hiểu biết đầy đủ về những tri thức và phần mềm cần thiết cho công việc
KC3 Tôi có thể tìm kiếm thông tin cho công việc từ các nguồn thông tin khác nhau do công ty quản lý
KC4 Tôi đã sẵn sàng chấp nhận tri thức mới và áp dụng nó vào công việc khi cần thiết
Nhân tố này được đặt tên là sự sáng tạo tri thức và ký hiệu là KC
Nhân tố thứ năm gồm có 4 biến quan sát:
KA1 Tôi thường tìm hiểu về các tài liệu, thông tin, cơ sở dữ liệu cần thiết trước khi thực hiện công việc
KA2 Tôi cố gắng bồi dưỡng chuyên môn để thiết kế và phát triển công việc mới
KA3 Tôi thường tóm tắt và tích lũy các tri thức thu thập được trong quá trình làm việc
KA4 Tôi có thể quản lý các tri thức cần thiết cho công việc một cách hệ thống và lưu trữ chúng lại để sử dụng trong tương lai
Nhân tố này được đặt tên là sự tích lũy tri thức và ký hiệu là KA 4.3.2.2.Thang đo sự thỏa mãn công việc
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự thỏa mãn công việc cho thấy 6 biến quan sát JS1, JS2, JS3, JS4, JS5, JS6 nhóm thành 1 nhân tố được rút trích ra, không có biến quan sát nào bị loại và EFA là phù hợp. Với hệ số KMO = 0,812, thống kê Chi - Square của kiểm định Bartlett đạt mức 1005 với mức ý nghĩa Sig = 0,00. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,5 (hệ số
tải nhân tố của biến JS3 có giá trị thấp nhất trong các hệ số tải nhân tố của thang đo này và bằng 0,739) , phương sai trích là 62,331%.