Chƣơng 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết
4.4.1. Xem xét ma trận tƣơng quan tuyến tính giữa các biến
Cần xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến trước khi tiến hành phân tích hồi quy, thông qua hệ số tương quan Pearson để kiểm định mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập. Theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. 2008) giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1. Với giá trị 0 là khơng có tương quan và 1 là tương quan hoàng toàn.
Bảng 4.13: Ma trận tương quan tuyến tính giữa các biến
Tương quan tuyến tính
KS OC TR EL LO IT KS Hệ số tương quan 1 Mức ý nghĩa (2 phía) N 245 OC Hệ số tương quan .778** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .000 N 245 245 TR Hệ số tương quan .569** .408** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .000 .000 N 245 245 245 EL Hệ số tương quan .638** .511** .291** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .000 .000 .000 N 245 245 245 245 LO Hệ số tương quan .690** 596** .499** .455** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 IT Hệ số tương quan *.585* .471** .213** .175** .471** 1 Mức ý nghĩa (2 phía) .000 .000 .001 .006 .000 N 245 245 245 245 245 245
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích tương quan Bảng 4.13 ta thấy tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều khác 1, như vậy khơng xãy ra tương quan hồn tồn giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, với các hệ số sig (có ý nghĩa thống kê) đều < 0.05. Vì vậy mối tương quan giữa các biến có ý nghĩa, dữ liệu phù hợp để tác giả tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính.
4.4.2. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu với nguyên tắc R2
càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với tập dữ liệu mẫu khảo sát đã thu thập được.
Phân tích hồi quy được tiến hành với 5 biến độc lập là: Giao tiếp, Sự tin tưởng, Lãnh đạo, Định hướng học hỏi, Công nghệ thông tin và biến phụ thuộc là Hành vi chia
sẻ tri thức. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter (đưa vào một lược để kiểm định sự phù hợp). Kết quả được thể hiện Trong bảng 4.14 đến Bảng 4.16.
Bảng 4.14: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình theo R2
và Durbin – Watson Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ƣớc lƣợng sai số chuẩn Durbin – Watson 1 .907a .823 .820 .28644 1.540
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Kết quả từ Bảng 4.14 ta thấy, Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.820 cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra phù hợp với tập dữ liệu là 82%. Hay có 82% tổng thể mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của cán bộ, công chức.
4.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình được xây dựng càng phù hợp
với tập dữ liệu mẫu. Ở Bảng 4.14, R2
= 0.823, chứng minh sự phù hợp của mơ hình ở mức khá, tốt.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định ANOVA
Giá trị Tổng bình phƣơng Df (Bậc tự do) Bình phƣơng trung bình F Sig (Mức ý nghĩa) 1 Tương quan 91.489 5 18.298 223.009 .000b Phần dư 19.610 239 .082 Tổng 111.099 244
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả
Kiểm định giá trị F thơng qua phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kết quả phân
tích ANOVA trong Bảng 4.15 giá trị F = 223.009 và giá trị sig nhỏ (sig = 0.000 < 0.05) điều đó cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu của mơ hình.
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện với giá trị d = 1.540 nằm trong vùng chấp nhận (Giá trị biến thiên từ 0 đến 4), nghĩa là khơng có sự tương quan chuổi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có sự tương quan giữa các phần dự.
4.4.4. Kết quả phân tích hồi quy bội và đánh giá mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố. từng yếu tố.
Phân tích hồi quy được tiến hành bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 20.0. Kết quả phân tích hệ số hồi quy tuyến tính được trình bày ở Bảng 4.16, tất cả hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều <10. Cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và không làm ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình. Theo Hair và cộng sự ( 2006), khi VIF > 10 thì xuất hiện hiện tượng đa cơng tuyến và nếu như VIF của một biến độc lập nào đó > 10, khi đó biến độc lập này gần như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội.
Bảng 4.16: Kết quả hồi quy theo phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị kiểm định t Mức ý nghĩa (Sig) Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) Hằng số -.466 .147 -.3.170 0.02 OC .257 .030 .328 8.555 .000 .503 1.988 TR .205 .027 .234 7.521 .000 .764 1.308 EL .290 .032 .298 9.089 .000 .686 1.457 LO .134 .040 .127 3.369 .001 .520 1.922 IT .247 .030 .269 8.309 .000 .703 1.422
Trong Bảng 4.16, cho thấy, 05 yếu tố: Giao tiếp (OC), Sự tin tưởng (TR), Lãnh đạo (EL), Định hướng học hỏi (LO), Công nghệ thông tin (IT) có tác động tỷ lệ thuận chiều đến hành vi chia sẻ tri thức vì hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta (β) của 05 biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê với Sig <0.05 đồng thời phản ánh được mức độ tác động đến biến phụ thuộc là Hành vi chia sẻ tri thức.
Để đánh giá mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, ta so sánh hệ số Beta (hệ số hồi quy chuẩn hóa). Từ kết quả hồi quy Bảng 4.16 cho thấy:
Yếu tố Giao tiếp (OC) có hệ số hồi quy chuẩn hóa dương β = 0.328, mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, yếu tố này có ý nghĩa thống kê và tác động mạnh nhất đến hành vi chia sẻ tri thức, trong 05 yếu tố.
Yếu tố Lãnh đạo (EL) có hệ số hồi quy chuẩn hóa dương β = 0.298, mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, yếu tố này có ý nghĩa thống kê và tác động mạnh thứ hai đến hành vi chia sẻ tri thức, trong 05 yếu tố.
Yếu tố Công nghệ thông tin (IT) có hệ số hồi quy chuẩn hóa dương β = 0.269, mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, yếu tố này có ý nghĩa thống kê và tác động mạnh thứ ba đến hành vi chia sẻ tri thức, trong 05 yếu tố.
Yếu tố Sự tin tưởng (TR) có hệ số hồi quy chuẩn hóa dương β = 0.234, mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, yếu tố này có ý nghĩa thống kê và tác động mạnh thứ tư đến hành vi chia sẻ tri thức, trong 05 yếu tố.
Yếu tố Định hướng học hỏi (LO) có hệ số hồi quy chuẩn hóa dương β = 0.127, mức ý nghĩa Sig = 0.001 < 0.05. Do đó, yếu tố này có ý nghĩa thống kê và tác động yếu nhất đến hành vi chia sẻ tri thức, trong 05 yếu tố.