Phân tích nhân tố EFA là bước phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến (interrelationships). Để phân tích EFA, qua phân tích tương quan ta rút gọn được tập k từ biến quan sát thành một tập F (F<k) với các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Sau khi phân tích kiểm định Cronbach’s Alpha và loại những biến có mức độ tương quan biến tổng yếu trong từng nhóm thang đo, ta tiến hành phân tích nhân tố EFA bằng chương trình SPSS.
4.3.1. Phân tích EFA các biến độc lập
Kết quả phương sai trích ban đầu có 4 nhân tố được rút trích từ 22 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 67.151% (lớn hơn 50%) là đạt u cầu, nghĩa là có thể giải thích được 67.151% sự biến thiên của các biến quan sát (Phụ lục 5).
Từ ma trận xoay lần đầu, sau khi loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố Factor Loading nhỏ hơn 0.5 và các nhóm nhân tố có độ chênh lệch giá trị hệ số Factor Loading < 0.3, kết quả phân tích ma trận xoay cuối cùng cho ra 03 nhân tố tương ứng 13 biến quan sát với tổng phương sai trích là 74.234% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu nghiên cứu (Phụ lục 7)
Bảng 4.3.1: Kết quả phân tích EFA các thang đo độc lập Ma trận xoay điều chỉnh Ma trận xoay điều chỉnh
Nhân tố
1 2 3
LE5- Người quản lý khuyến khích chia sẻ tri thức .861
LE2- Người quản lý có khả năng hỗ trợ chia sẻ tri thức .856
LE4- Quản lý hướng dẫn cách chia sẻ tri thức .848
LE1- Người quản lý sẵn lòng chia sẻ tri thức .840
LE3- Người quản lý cho phép chia sẻ tri thức .816
TR2- Tơi tin đồng nghiệp ln hỗ trợ lúc khó khăn .842
TR3- Tôi tin đồng nghiệp luôn chia sẻ tri thức .840
TR4- Tôi thấy thân thiện và gần gũi khi chia sẻ đồng nghiệp .755
TR1- Tôi biết đồng nghiệp ln giúp tìm thơng tin .749
IT3- CNTT giúp trao đổi với người có kiến thức quan trọng .830
IT5- CNTT giúp tôi cập nhật, nâng cao kiến thức .806
IT4- CNTT giúp hợp tác bên ngoài dễ dàng .802
IT1- CNTT tạo điều kiện chia sẻ tri thức .734
Bảng kết quả đánh giá cho thấy hệ số KMO = 0.914 > 0.5, nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định Bartlett’s là 2715.841 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Như vậy các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu, các yếu tố là phù hợp kết quả kiểm định EFA.
Tìm hiểu sâu về kết quả nêu trên tác giả nhận thấy, theo nhận thức ban đầu, các biến Truyền đạt và Cấu trúc tổ chức có khả năng tác động tích cực đến Chia sẻ tri thức nên đã đưa vào nghiên cứu. Tuy nhiên, kết quả phân tích EFA xuất ra đã loại mất 02 biến này. Nguyên nhân của vấn đề này có thể do thực tiễn tồn tại của tổ chức làm ảnh hưởng đến dữ liệu ý kiến của người được khảo sát (do thực tế mỗi cá nhân, bộ phận trong tổ chức chỉ tập trung việc chấp hành quy trình thực hiện nhiệm vụ mà chưa quan tâm chia sẻ và truyền đạt tri thức để đạt kết quả tốt hơn). Đồng thời, quá trình xây dựng thang đo tác giả chưa nhiều kinh nghiệm, còn hạn chế về kỹ thuật nên kết quả khảo sát thu thập được chưa đạt mức ý nghĩa nhân tố khám phá theo yêu cầu phân tích định lượng các biến này.
Đối với biến Cấu trúc tổ chức, thông tin thu thập trong cùng một tổ chức với các bộ phận có cấu trúc hồn tồn giống nhau (và đây là yếu tố cứng khó thay đổi trong tổ chức cơng) có thể là ngun nhân làm cho dữ liệu ý kiến thu thập biến Cáu trúc tổ chức chưa đạt yêu cầu ý nghĩa nên biến đã bị loại khi phân tích.
4.3.2. Phân tích EFA thang đo Chia sẻ tri thức
Thang đo Chia sẻ tri thức được đo bằng 04 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach Alpha, cả 04 biến đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.783> 0.5, đạt yêu cầu. Kiểm định Bartlett’s là 271.878 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết H0 không thể kiểm định), các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể dữ liệu để kiểm định EFA..Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 04 biến quan sát và với phương sai trích là 65.973% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu nghiên cứu
1Bảng 4.3.2: Hệ số KMO và Bartlett’s thang đo Chia sẻ tri thức
Hệ số KMO .783
Kiểm định Bartlett's
Giá trị chi bình phương xấp xỉ 271.872
Bậc tự do df 6
Mức ý nghĩa Sig. .000
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Bảng 4.3.3: Phương sai trích thang đo Chia sẻ tri thức Giải thích tổng phương sai Giải thích tổng phương sai
Nhân tố
Giá trị ban đầu Khai thác tổng bình phương tải
Tổng cộng Tỷ lệ % % lũy kế Tổng cộng Tỷ lệ % % lũy kế 1 2.639 65.973 65.973 2.639 65.973 65.973 2 .560 14.009 79.982 3 .500 12.499 92.481 4 .301 7.519 100.000 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Bảng 4.3.4: Ma trận xoay thang đo Chia sẻ tri thức Ma trận xoay Ma trận xoay
Nhân tố 1
KS3- Đồng nghiệp không giữ tri thức mà sẵn sàng chia sẻ .876 KS1- Một số việc phải trao đổi tri thức và làm việc nhóm .812 KS4- Tơi khơng ngại chia sẻ tri thức và cảm xúc của mình .808
KS2- Đồng nghiệp thường trao đổi kinh nghiệm khi làm việc .747
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS