cứu
Thang đo Bình quân thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Tin cậy NT1 11,04 4,36 0,47 0,66 NT2 10,92 4,64 0,54 0,57 NT3 10,42 4,82 0,53 0,58 Cronbach's alpha ,694 Sự phối hợp đồng cấp Bình quân thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến DC1 23,62 31,12 0,61 0,79 DC2 23,35 31,35 0,56 0,80 DC3 23,55 28,45 0,66 0,78 DC4 23,30 29,60 0,66 0,78 DC5 23,87 28,94 0,69 0,77 DC6 22,71 35,28 0,35 0,84 Cronbach's alpha ,821 Sự phối hợp khơng chính thức Bình quân thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến KCT1 17,01 30,82 0,38 0,79 KCT2 16,30 27,03 0,49 0,72 KCT3 16,00 23,91 0,67 0,66 KCT4 16,64 23,68 0,69 0,65 KCT5 17,24 24,39 0,50 0,72 Cronbach's alpha ,755 Sự khuyến khích Bình qn thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến KK1 24,97 24,41 0,36 0,77 KK2 25,17 24,90 0,33 0,77 KK3 25,69 20,97 0,67 0,69 KK4 25,72 21,40 0,62 0,70 KK5 25,45 21,59 0,61 0,71 KK6 25,76 22,02 0,49 0,74 Cronbach's alpha ,767 Tính hiệu quả Bình quân thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến HQ1 19,32 18,98 0,70 0,79 HQ2 19,26 18,48 0,69 0,79 HQ3 19,40 18,02 0,76 0,77 HQ4 19,37 17,77 0,74 0,77 HQ5 18,71 22,13 0,33 0,88 Cronbach's alpha ,835
Thang đo Tin cậy: đƣợc kì vọng đo lƣờng bằng 3 biến quan sát gồm NT1; NT2 và NT3. Kết quả thang đo Tin cậy có Cronbach’s Alpha là 0,694 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần tối thiểu đạt 0,47. Việc loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong thang đo trên đều làm cho hệ số Cronbach’s alpha trở nên kém ý nghĩa hơn, hệ số Cronbach’s alpha giảm hơn. Vậy thang đo Tin cậy đƣợc đo lƣờng bằng 3 biến quan sát NT1; NT2 và NT3;
Thang đo sự phối hợp đồng cấp: đƣợc kì vọng đo lƣờng bằng 6 biến quan sát gồm DC1; DC2; DC3; DC4; DC5 và DC6. Kết quả thang đo Phối hợp đồng cấp có Cronbach’s Alpha là 0,821 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần tối thiểu đạt 0,35. Việc loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong thang đo trên đều làm cho hệ số Cronbach’s alpha trở nên kém ý nghĩa hơn, hệ số Cronbach’s alpha giảm hơn. Vậy thang đo Tin cậy đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát DC1; DC2; DC3; DC4; DC5 và DC6;
Thang đo sự phối hợp khơng chính thức: đƣợc kì vọng đo lƣờng bằng 5 biến quan sát gồm KCT1; KCT2; KCT3; KCT4 và KCT5. Kết quả thang đo Phối hợp khơng chính thức có Cronbach’s Alpha là 0,755 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần tối thiểu đạt 0,38. Việc loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong thang đo trên đều làm cho hệ số Cronbach’s alpha trở nên kém ý nghĩa hơn, hệ số Cronbach’s alpha giảm hơn. Vậy thang đo Tin cậy đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát KCT1; KCT2; KCT3; KCT4 và KCT5;
Thang đo Sự Khuyến khích: đƣợc kì vọng đo lƣờng bằng 6 biến quan sát gồm KK1; KK2; KK3;KK4; KK5 và KK6. Kết quả thang đo Tin cậy có Cronbach’s Alpha là 0,767 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần tối thiểu đạt 0,33. Việc loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong thang đo trên đều làm cho hệ số Cronbach’s alpha trở nên kém ý nghĩa hơn, hệ số Cronbach’s alpha giảm hơn. Vậy thang đo Tin cậy đƣợc đo lƣờng bằng 3 biến quan sát KK1; KK2; KK3;KK4; KK5 và KK6;
Thang đo Tính hiệu quả: đƣợc kì vọng đo lƣờng bằng 5 biến quan sát gồm HQ1; HQ2; HQ3; HQ4 và HQ5. Kết quả thang đo Tính hiệu quả có Cronbach’s
Alpha là 0,835 và các hệ số tƣơng quan biến - tổng của các biến thành phần tối thiểu đạt 0,33. Việc loại bỏ bất kì biến quan sát nào trong thang đo trên đều làm cho hệ số Cronbach’s alpha trở nên kém ý nghĩa hơn, hệ số Cronbach’s alpha giảm hơn. Vậy thang đo Tin cậy đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát HQ1; HQ2; HQ3; HQ4 và
HQ5;
Nhƣ vậy, kết quả kiểm định thang đo trên cho thấy, hầu hết các biến quan sát điều có khả năng đo lƣờng tốt cho các khái niệm nghiên cứu. Tính hội tụ của các biến quan sát thể hiện khá tốt qua các chỉ số thành phần là chỉ số tƣơng quan biến tổng, các chỉ số này điều vƣợt các ngƣỡng tối thiểu theo tiêu chuẩn đƣợc đề xuất bởi (Nunnally JC, 1978) và (Hair, Anderson, Tatham, Black, 1998). Vì vậy, với các biến quan sát trên đã đảm bảo điều kiện đo lƣờng cho các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu đƣợc đề cập tại chƣơng 2 nhằm đánh giá tính hiệu quả của sự chia sẻ tri thức giữa các phòng ban trên địa bàn quận 7.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn.
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng 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 tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair và cộng sự (1998), factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0,3 đƣợc xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0,4 đƣợc xem là quan trọng, ≥ 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, Hair và cộng sự (1998) cịn có một số kết luận: Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít
nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0,55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải ≥ 0,75. Do đó, trong nghiên cứu này, nhằm đảm bảo độ tin cậy, biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,50 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
Thứ tƣ, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing và Anderson 1988).
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.,30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al–Tamimi, 2003).
Căn cứ trên các điều kiện trên, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phám (EFA) theo phƣơng pháp trích Principals axis factoring kết hợp với phƣơng pháp xoay Promax. Quy trình phân tích đƣợc tiến hành thành hai giai đoạn.
Giai đoạn 1: tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho nhóm biến quan sát đo lƣờng cho cho 4 thang đo: thang đo Tin cậy, Sự phối hợp đồng cấp, Sự phối hợp khơng đồng cấp và sự khuyến khích. Kết quả của q trình phân tích nhằm loại bỏ các biến quan sát kém ý nghĩa trong quá trình đo lƣờng các khái niệm và hình thành nên các nhân tố quan trọng trong quá trình kiểm định các mối quan hệ trong mơ hình nghiên cứu đề xuất. Trong trƣờng hợp kết quả phân tích nhân tố khám phá nhƣ kì vọng của tác giả, q trình phân tích tiến hành qua giai đoạn 2. Trong trƣờng hợp các biến quan sát trong phân tích nhân tố xuất hiện nhiều biến quan sát kém ý nghĩa thống kê, sau q trình phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiếp tục kiểm định lại các thang đo đối với các nhân tố mới hình thành nhằm đảm bảo tính hợp lý, tính hội tụ của các khái niệm, các nhân tố mới trƣớc khi chuyển sang giai đoạn 2.
Giai đoạn 2: Phân tích nhân tố hình thành nên khái niệm Tính hiệu quả trong mơ hình nghiên cứu.
Theo quy trình sau, kết quả phân tích trong từng giai đoạn đƣợc thể hiện cụ thể nhƣ sau:
Giai đoạn 1: Phân tích nhân tố cho nhóm các biến: Tin cậy, Sự phối hợp đồng cấp, sự phối hợp khơng chính thức và sự khuyến khích:
Căn cứ các tiêu chuẩn đo lƣờng cho mơ hình phân tích nhân tố đƣợc đề cập trên, q trình phân tích cho thấy, trong giai đoạn 1, sau khi lần lƣợc loại theo thứ tự 5 biến quan sát KK1; DC6; KK2; KCT1; KK6 với nguyên nhân trọng số đo lƣờng cho các khái niệm bị vi phạm, các trọng số đạt chỉ số dƣới mức tối thiểu 0,3. Sau khi loại các biến quan sát kém trong đo lƣờng này, mơ hình phân tích nhân tố với kết quả nhƣ sau:
Tổng biến thiên của mẫu đƣợc giải thích của mơ hình: (Total variances
explained), thỏa mãn điều kiện theo Gerbing và Anderson (1988): Tổng phƣơng sai
có khả năng giải thích đƣợc đƣợc của mơ hình đạt 52,95% tổng biến thiên của mẫu khảo sát (đạt trên mức tối thiểu 50% theo đề xuất của Hair (2003). Trong đó, Thang đo Phối hợp đồng cấp có khả năng giải thích cao nhất (26.57%), Thang đo phối hợp phi chính thức có khả năng giải thích cao thứ 2 (đạt 10,8%), thang đo sự Khuyến khích đạt 9,3% và Tin cậy đạt 6,27%. Cả 4 thang đo trên đều thỏa điều kiện chỉ số Eigenvalue đạt trên 1 (Gerbing và Anderson, 1988) nhằm hình thành các nhân tố có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định Barlett về sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá đối với 4 nhân tố trên: Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, kiểm định KMO và Barlett’s cho chỉ số KMO đạt 0,793 và giá trị kiểm định mức ý nghĩa Sig đạt 0%, những chỉ số trên hoàn toàn thỏa điều kiện để mơ hình phân tích nhân tố khám phá đạt sự thích hợp cao trong phân tích.
Bảng 4. 3: Kiểm định KMO cho Phân tích nhân tố các biến Tin cậy, Phối hợp đồng cấp, phối hợp phi chính thức và sự khuyến khích
Hệ số KMO ,793
Kiểm định Bartlett's
Giá trị chi bình phƣơng xấp xỉ 1242,438
Bậc tự do 105
Mức ý nghĩa ,000