Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình của bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 87,048 5 17,410 153,475 0,000b Phần dư 35,506 313 0,113 Tổng 122,554 318
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Trong bảng phân tích Anova, kiểm định F kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, kiểm định F Sig.=0,000 cho thấy mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê, từ đó kết quả phân tích hồi quy cũng đảm bảo được độ tin cậy.
4.4.2.2. Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy bội
Hệ số Durbin-Watson (DW) dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (từ 1 đến 3). Nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Hệ số Durbin-Watson (DW) (bảng 4.10) trong bài phân tích bằng 1,953, gần giá trị 2, cho thấy rằng không xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy, dữ liệu thu thập được là tốt.
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn - Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, tác giả tiến hành khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram và căn cứ vào biểu đồ P-P Plot.
Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,992 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Hình 4.1: Biểu đồ Histogram phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
- Biểu đồ P-P Plot cũng là một dạng biểu đồ được sử dụng phổ biến giúp nhận
diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa. Với P-P Plot, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo nếu phần dư có phân phối chuẩn.
Cụ thể với dữ liệu mình đang sử dụng, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ P-P Plot phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
- Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp chúng ta dị tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay khơng. Cụ thể với dữ liệu khảo sát này, thì phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
4.4.3. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hƣởng đến chia sẻ tri thức
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số 0,098 0,116 .841 0,401 LD 0,258 0,030 0,330 8.599 0,000 0,627 1,594 DN 0,072 0,029 0,093 2.487 0,013 0,660 1,516 PT 0,228 0,029 0,274 7.780 0,000 0,748 1,336 CNTT 0,091 0,027 0,134 3.439 0,001 0,613 1,631 STT 0,266 0,027 0,344 9.998 0,000 0,782 1,279 a. Biến phụ thuộc: CSTT
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kiểm định đa cộng tuyến (hệ số phóng đại phƣơng sai VIF)
VIF là giá trị dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Khi mối tương quan của các biến độc lập khá chặt chẽ sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Mà trong mơ hình hồi quy bội, các biến độc lập không được có tương quan hồn toàn với nhau. Theo lý thuyết nhiều tài liệu viết, VIF < 10 sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó nhỏ hơn 2 thì biến này khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình tuyến tính bội (Hair và cộng sự, 2006).
Theo bảng 4.12, hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 (lớn nhất là 1,631), như vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Mơ hình hồi quy chính thức:
- Đầu tiên là giá trị Sig kiểm định t từng biến độc lập, sig nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 có nghĩa là biến đó có ý nghĩa trong mơ hình, ngược lại sig lớn hơn 0,05, biến độc lập đó cần được loại bỏ, điều này cho thấy các biến trong mơ hình đều có sự
tương quan với biến phụ thuộc, như vậy mơ hình hồi quy được xây dựng mà không phải loại bỏ đi bất kỳ yếu tố nào. Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các biến đều có sự tác động lên biến phụ thuộc do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 (0,000-0,013).
- Trọng số hồi quy được thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa. Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa, giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo và các biến độc lập có đơn vị khác nhau nên không thể dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Đối với phương trình dạng này, các hệ số hồi quy phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi và các biến độc lập còn lại được giữ nguyên. Trọng số hồi quy chuẩn hóa dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Đối với phương trình dạng này, các hệ số hồi quy phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng của mình đến biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số càng lớn có nghĩa biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Căn cứ vào bảng 4.12 cho thấy rằng các hệ số hồi quy đều mang giá trị dương nghĩa là các biến này có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc là hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên ngân hàng. Phương trình hồi quy thể hiện mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trong mơ hình được xây dựng như sau:
Chia sẻ tri thức = 0,344*Sự tin tƣởng + 0,330*Lãnh đạo + 0,274* Phần thƣởng + 0,134*Công nghệ thông tin + 0,093*Sự giao tiếp với đồng nghiệp.
Trong 5 nhân tố thì nhân tố sự tin tưởng có sự ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi chia sẻ tri thức (β=0,344), tiếp đến là nhân tố lãnh đạo (β=0,33), nhân tố phần thưởng (β=0,274), cuối cùng nhân tố công nghệ thông tin và giao tiếp với đồng nghiệp (β=0,134 và β=0,093). Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 của mơ hình đều được chấp nhận, cụ thể như sau:
Kiểm định giả thuyết H1
Kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H1: Phần thưởng có ảnh hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức với hệ số β=0,274, mức ý nghĩa Sig=0,000, phù
Adel Ismail Al–Alawi và cộng sự (2007). Tuy các nghiên cứu trước đồng tình hoặc ít đồng tình rằng yếu tố phần thưởng sẽ có tác động đến hành vi chia sẻ tri thức, trong nghiên cứu lần này thì yếu tố phần thưởng được đánh giá là có mức độ quan trọng thứ 3. Sự khuyến khích chia sẻ tri thức là một trong những yếu tố rất quan trọng trong nội dung chia sẻ tri thức. Sự khuyến khích chia sẻ tri thức thường được đánh giá thơng qua hình thức khen thưởng: sự chia sẻ tri thức với đồng nghiệp được mọi người tôn vinh và ghi nhận. Hơn nữa, trong quá trình tạo ra tri thức, cá nhân nhân viên đó cũng phải bỏ ra nhiều thời gian, trí tuệ và cả chi phí. Hơn nữa, ngày nay khi thương mại hóa đã xuất hiện hầu hết trong cuộc sống của chúng ta, thì bên cạnh sự quan tâm hàng đầu là chia sẻ tri thức, phát triển nghề nghiệp, cơ hội thăng tiến, vinh danh thì phần thưởng hiện vật, hiện kim cũng có ảnh hưởng đáng kể, bù đắp hoặc giúp họ đầu tư nghiên cứu, tìm hiểu thêm nhiều tri thức mới.
Kiểm định giả thuyết H2
Giả thuyết H2 được phát biểu như sau: Sự tin tưởng có ảnh hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức. Từ kết quả phân tích cho thấy, giả thuyết này được chấp nhận bởi dữ liệu thực nghiệm vì hệ số β=0,344, mức ý nghĩa Sig=0,000, và hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của Vathsala Wickramasinghe và cộng sự (2012), Adel Ismail Al–Alawi và cộng sự (2007), Islam và cộng sự (2011). Yếu tố sự tin tưởng được đánh giá cao nhất trong các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ kiến thức. Đây là yếu tố chủ chốt trong việc chia sẻ tri thức, vì nó phản ánh sự tin tưởng giữa các nhân viên đồng nghiệp, tạo ra tiền đề cơ bản trong sự chia sẻ, không chỉ đối với việc chia sẻ tri thức, mà còn là chia sẻ công việc, cuộc sống giữa các đồng nghiệp. Nếu có tin tưởng thì mới có thể cùng nhau chia sẻ, cùng nhau trau dồi mọi thứ và sau đó là tri thức cần thiết, cùng nhau tiến cao hơn.
Kiểm định giả thuyết H3
Giả thuyết H3 được phát biểu như sau: lãnh đạo có ảnh hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức. Với mức ý nghĩa Sig= 0,000, hệ số β=0,330, chấp nhận giả thuyết H3. Kết quả này hoàn toàn trùng khớp với các nghiên cứu trước đây. Rằng
lãnh đạo là người truyền dẫn, người kết nối, tạo động lực, khuyến khích để nhân viên tìm hiểu, nghiên cứu, mạnh dạn chia sẻ tri thức, mang lại hiệu suất cao trong công việc. Tuy nhiên, yếu tố lãnh đạo đứng thứ 2, sau sự tin tưởng, cho thấy cũng cần có cơng tác hồn thiện, nâng cao nhận thức của người lãnh đạo về việc chia sẻ tri thức.
Kiểm định giả thuyết H4
Kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H4: công nghệ thơng tin có ảnh hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức với hệ số β=0,134, mức ý nghĩa Sig=0,001. Kết quả sự ảnh hưởng của hệ thống công nghệ thông tin chỉ xếp thứ tư cho thấy rằng tuy bây giờ là thời đại công nghệ 4.0, nhưng tầm quan trọng của hệ thống công nghệ thông tin chưa được xem như một cơ sở hạ tầng quan trọng, là một nền tảng không thể thiếu trong việc lưu trữ thông tin, chia sẻ và phát triển thúc đẩy công việc. Cần phải đẩy mạnh vai trị của hệ thống cơng nghệ thông tin trong nhân viên, phổ biến các ứng dựng mang lại nhiều lợi ích như chia sẻ thơng tin trực tuyến, làm việc nhóm online…
Kiểm định giả thuyết H5
Cuối cùng là giả thuyết H5 được phát biểu như sau: sự giao tiếp với đồng nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức. Với mức ý nghĩa Sig= 0,013, hệ số β=0,093, chấp nhận giả thuyết H5. Giao tiếp cũng là một phần quan trọng trong quan hệ với đồng nghiệp, khi quan hệ đồng nghiệp khắng khít thì sẽ có sự tin tưởng, dẫn đến tác động tốt đến việc chia sẻ tri thức. Yếu tố này chưa được đánh giá cao, chưa thực sự được mọi người xem trọng nên cần được chú ý hơn.
4.5. Phân tích sự khác biệt về đặc điểm đối tƣợng khảo sát trong việc chia sẻ tri thức thức
Bảng 4.13: Kiểm định sự khác biệt theo giới tính Kiểm định Levene's Kiểm định Levene's
test phƣơng sai của tổng thể
Kiểm định t-test cho trung bình của tổng thể F Sig. t df Sig. (2- tailed) CSTT Phương sai tổng thể khác nhau 0.438 0,509 -1,653 317 0,099 Phương sai tổng thể không khác nhau -1,675 264,391 0,095
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả kiểm định Levene’s Test đối với phương sai giữa hai nhóm Nam và Nữ cho hệ số Sig= 0,509>0,05, vì thế phương sai giữa hai nhóm là bằng nhau, kiểm định Sig đối với điều kiện phương sai như nhau cho giá trị bằng 0,099>0,05, do đó khơng có đủ cơ sở để kết luận có sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính trong đánh giá về vấn đề chia sẻ tri thức của các nhân viên ngân hàng.
4.5.2. Sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi.
Bảng 4.14: Kiểm định Levene Statistic sự khác biệt theo độ tuổi
Test of Homogeneity of Variances CSTT
Levene Statistic
df1 df2 Sig.
1,191 2 316 0,305
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả kiểm định Levene’s Test đối với phương sai giữa các nhóm tuổi cho hệ số Sig= 0,305>0,05, ta tiếp tục sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA, Sig kiểm định F bằng 0,001< 0,05, như vậy có khác biệt việc chia sẻ tri thức giữa các
độ tuổi khác nhau. Bảng thống kê trung bình cho thấy độ tuổi càng cao càng có ý định chia sẻ tri thức cao, trong đó, điểm trung bình của nhóm tuổi từ trên 40 là cao nhất, tiếp theo là nhóm trung bình từ 30-40 và thấp nhất là nhóm dưới 30 (chi tiết theo phụ lục số 12)
Bảng 4.15: Kiểm định Anova sự khác biệt theo độ tuổi ANOVA - CSTT ANOVA - CSTT Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 5,197 2 2,599 6,997 0,001 Within Groups 117,357 316 0,371 Total 122,554 318
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Tiếp theo đó, để tìm ra cặp giá trị nhóm tuổi nào đang có sự khác biệt, tác giả tiến hành phân tích post hoc test và được bảng kết quả như sau:
Bảng 4.16: Kiểm định Post hoc sự khác biệt theo độ tuổi Multiple Comparisons Multiple Comparisons Dependent Variable: CSTT LSD (I) DoTuoi (J) DoTuoi Mean Difference (I-J) Std. Error
Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Dưới 30 tuổi Từ 30 đến 40 tuổi -0,09173 0,07945 0,249 -0,2480 0,0646 Trên 40 tuổi -0,34081* 0,09329 0,000 -0,5244 -0,1573 Từ 30 đến 40 tuổi Dưới 30 tuổi 0,09173 0,07945 0,249 -0,0646 0,2480 Trên 40 tuổi -0,24908* 0,08668 0,004 -0,4196 -0,0785 Trên 40 tuổi Dưới 30 tuổi 0,34081* 0,09329 0,000 0,1573 0,5244 Từ 30 đến 40 tuổi 0,24908 * 0,08668 0,004 0,0785 0,4196 *. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Ta nhận thấy, ở cột Sig., các giá trị nào có Sig.<0,05, nghĩa là có sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức giữa các nhân viên có độ tuổi trên 40 tuổi so với nhóm nhân viên dưới 30 tuổi, giữa nhóm nhân viên trên 40 tuổi và các nhân viên từ 30-40 tuổi.
4.5.3. Sự khác biệt giữa các nhóm học vấn.
Bảng 4.17: Kiểm định Levene Statistic sự khác biệt theo trình độ học vấn
Test of Homogeneity of Variances CSTT
Levene Statistic
df1 df2 Sig.
2,084 2 316 0,126
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kết quả kiểm định Levene’s Test đối với phương sai giữa các nhóm tuổi cho hệ số Sig= 0,126>0,05, ta tiếp tục sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA Sig kiểm định F bằng 0,038< 0,05, như vậy có khác biệt việc chia sẻ tri thức giữa các nhóm trình độ học vấn khác nhau. Bảng thống kê trung bình cho thấy học vấn càng cao càng có ít ý định chia sẻ tri thức, trong đó, nhóm sau đại học là ít chia sẻ nhất, và nhóm trung cấp/cao đẳng thì có xu hướng thích chia sẻ, học hỏi tri thức nhiều hơn (chi tiết theo phụ lục số 12)
Bảng 4.18: Kiểm định Anova sự khác biệt theo trình độ học vấn ANOVA ANOVA CSTT Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 2,501 2 1,251 3,292 0,038 Within Groups 120,052 316 0,380 Total 122,554 318
Ta tiếp tục tiến hành kiểm tra Post hoc thì thấy rằng ở cột Sig. các giá trị nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ có sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức giữa các nhân viên có