Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thể thay thế mẫu ban đầu và đóng vai trò là đám đông. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Bootstrap với số lượng mẫu lặp lại N = 1000. Kết quả ước lượng được tính trung bình kèm theo độ chệch (Bias) trình bày trong Bảng 4.16. Kết quả cho thấy độ chệch có xuất hiện nhưng không nhiều và lớn. Như vậy, kết luận rằng là các ước lượng trong mô hình có thể tin cậy được.
Bảng 4. 16. Kết quả ước lượng bằng Bootstrap với N = 1000
Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-Bias
STM <--- DT 0.084 0.002 0.266 0.001 0.003 STM <--- SUH 0.079 0.002 0.184 0.001 0.003 KQCV <--- STM 0.087 0.002 0.141 - 0.003 0.003 KQCV <--- SUH 0.076 0.002 0.125 - 0.003 0.002 KQCV <--- DT 0.071 0.002 0.147 0.001 0.002
Ghi chú: se(se): sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; bias: độ chệch; se(bias): sai lệch chuẩn của độ chệch.
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Bảng 4.17 trình bày kết quả tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu. Nghiên cứu đưa ra có 5 giả thuyết, có 5 giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận.
Bảng 4. 17. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Nội dung
Kì
vọng Kết luận
H1
Giả thuyết H1a: Sự hỗ trợ của lãnh đạo ảnh hưởng cùng chiều đến sự thỏa mãn của viên chức trong việc ứng dụng CNTT;
+ Chấp nhận H2
Giả thuyết H1b: Sự hỗ trợ của lãnh đạo ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả công việc của viên chức trong việc ứng dụng CNTT;
+ Chấp nhận H3
Giả thuyết H2a: Đào tạo có ảnh hưởng cùng chiều đến sự thỏa mãn của viên chức trong việc ứng dụng CNTT;
+ Chấp nhận H4
Giả thuyết H2b: Đào tạo có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả công việc của viên chức trong việc ứng dụng CNTT;
+ Chấp nhận H5
Giả thuyết H3: Sự thỏa mãn có ảnh hưởng cùng chiều đến kết quả công việc của viên chức trong việc ứng dụng CNTT;
+ Chấp nhận
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả