2.3 .1Kiểm định độ tin cậy thang đo nghiên cứu
3.2 Kết quả đánh giá quan hệ giữa năng lực học tập và kết quả kinh doanh
3.2.3 Phân tích khám phá nhân tố
Do với mẫu đánh giá sơ bộ khá nhỏ (n = 100) với mục đích đánh giá sơ bộ tính tin cậy và kiểm chứng tính đơn hƣớng của các nhân tố trong mô hình nên tác giả sử dụng phân tích khám phá nhân tố lần lƣợt cho từng nhân tố trong mô hình mà không phân tích cùng một lƣợt. Do cơ mẫu sơ bộ chƣa đủ đạt tính tin cậy cho các ƣớc lƣợng của phân tích khám phá nhân tố nếu phân tích khám phá nhân tố cùng một lúc. Kết quả phân tích khám phá nhân tố cho dữ liệu thu đƣợc nhƣ sau (bảng 3.6):
Bảng 3.6 Kết quả phân tích khám phá nhân tố cho các nhân tố trong mô hình
1.Quản lý học tập: KMO = 0.734; p = 0.000; Eigenvalue = 2.201; Phƣơng sai
giải thích= 55.037%,
4.Kết quả kinh doanh: KMO = .742; p-value = 0.000; Eigenvalue =2.393;
Phƣơng sai giải thích = 58.514% STT Biến
quan sát Factor loading STT
Biến quan sát Factor loading 1 COM1 .691 1 PER1 .775 2 COM2 .657 2 PER2 .813 3 COM3 .786 3 PER3 .790 4 COM4 .821 4 PER4 .693 - - - 5 PER5 .748 2.Tính mở và chấp nhận thử nghiệm: KMO = .751; p –value = 0.000; Eigenvalue =2.536; Phƣơng sai giải
thích = 63.397 %
5.Chuyển giao và tích hợp tri thức: KMO = .723; p-value = 0.000; Eigenvalue =2.393; Phƣơng sai giải
thích = 59.814 % STT Biến
quan sát Factor loading STT
Biến quan sát Factor loading 1 OPE1 .831 1 TRA1 .818 2 OPE2 .679 2 TRA2 .750 3 OPE3 .876 3 TRA3 .801 4 OPE4 .785 4 TRA4 .720
3.Tính hệ thống: KMO =0.659; p-value =0.000; Eigenvalue = 2.321; Phƣơng sai giải thích = 68.743%
Biến quan sát Factor loading
1 SYS1 .802
2 SYS2 .884
3 SYS3 .798
Kết quả phân tích cho thấy ác hệ số KMO đều lớn hơn 0.5, giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, kiểm định Bartlett có p-value nhỏ hơn 0.05, phƣơng sai giải thích trong nhân tố lớn hơn 50%, các hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, các biến quan sát trong trong cùng một nhân tố hình thành duy nhất một nhân tố (bảng 3.6). Điều đó cho thấy các nhân tố và biến phụ thuộc trong mô hình là đơn hƣớng và dữ liệu phù hợp để sử dụng phân tích khám phá nhân tố.
3.2.4 Phân tích khẳng định nhân tố
Nhƣ trong phần 3.2.2 về kiểm định sơ bộ tính tin cậy của các thang đo cho thấy các nhân tố đạt tính tin cần thiết về khía cạnh tính nhất quán nội tại và tính đơn hƣớng. Tuy nhiên để kiểm định sự tin cậy của một khái niệm nghiên cứu (nhân tố) cần kiểm tra cả giá trị hội tụ và giá trị phân biệt và tính tƣơng thích với thị trƣờng của dữ liệu thu thập đƣợc. Để thực hiện điều này tác giả sử dụng phân tích khẳng định nhân tố với mẫu thu thập chính thức. Kết quả phân tích khẳng định nhân tố lần thứ nhất với các biến quan sát thu đƣợc kết quả Chi-square/df = 3.295 > 3, CFI = 0.823 < 0.9, TLI = 0.787 < 0.9; IFI = 0.826 < 0.9; RMSEA = 0.107 > 0.08 (hình 3.2). Điều đó cho thấy mô hình không tƣơng với dữ liệu thị trƣờng, cần điều chỉnh các quan hệ khả dĩ để tăng tính phù hợp của mô hình (thông qua hệ số hiệu chỉnh MI).
Hình 3.2 Kết quả phân tích khẳng định nhân tố lần thứ nhất
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng AMOS
Bằng việc sử dụng chỉ số MI để điều chỉnh các quan hệ khả dĩ trong mô hình bằng tạo quan hệ tƣơng quan giữa các phần dƣ (ei) với nhau, mô hình ƣớc lƣợng đƣợc sau khi điều chỉnh các quan hệ giữa các biến quan sát nhƣ sau:
Hình 3.3 Kết quả phân tích khẳng định nhân tố lần thứ hai
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng AMOS
Kết quả phân tích khám phá nhân tố sau khi đã bổ sung các quan hệ khả dĩ giữa các biến quan sát trong mô hình cho thấy mô hình đã đạt tính tƣơng thích với dữ liệu thị trƣờng: Chi-square/df = 2.233< 3; p-value = 0.000 < 0.05; CFI = 0.911 > 0.9; IFI = 0.913 > 0.9; TLI =0.886 rất gần giá trị 0.9; RMSEA = 0,076 < 0.08 (hình). Hệ số tƣơng quan giữa các biến trong phân tích các hệ số tƣơng quan chuẩn hóa giữa các biến nhỏ hơn 1 chứng tỏ các nhân tố đạt giá trị phân biệt (bảng 3.7). Kết quả cũng cho thấy các hệ số hồi quy chuẩn hóa giữa các biến quan sát với nhân tố hình thành đều lớn hơn 0.5 (hình 3.3) cho thấy các nhân tố đạt giá trị hội tụ.
Bảng 3.7 Hệ số tƣơng quan và hiệp phƣơng sai giữa các biến trong mô hình
Quan hệ giữa các biến r cov S.E. C.R p-value COM <--> OPE .669 .268 .049 5.507 0.000 COM <--> SYS .788 .334 .052 6.425 0.000 COM <--> TRA .747 .337 .058 5.781 0.000 COM <--> PER .608 .166 .035 4.720 0.000 SYS <--> OPE .694 .314 .049 6.358 0.000 OPE <--> TRA .855 .413 .064 6.435 0.000 OPE <--> PER .547 .160 .034 4.714 0.000 SYS <--> TRA .822 .420 .062 6.771 0.000 SYS <--> PER .668 .206 .038 5.464 0.000 TRA <--> PER .680 .224 .043 5.173 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng AMOS