Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO 0.784 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 1156.736
Df 120
Sig. 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.784 > 0.5 đạt yêu cầu, thể hiện phần chung giữa các biến lớn, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Kết quả kiểm định Barlett’s là 1156.736 với mức ý nghĩa (giá trị p) Sig. = 0.000 < 0.05. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma
trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến độc lâp có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Kết quả cho thấy 16 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 5 nhân tố với tổng phương sai trích = 74.672% > 50%: đạt u cầu. Khi đó có thể nói rằng 5 nhân tố này giải thích 74.672% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao (lớn hơn 1), nhân tố thứ 5 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.217> 1.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích EFA thang đo các yếu tố của văn hóa tổ chức
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 TR6 0.875 TR4 0.824 TR2 0.818 TR5 0.810 CO2 0.906 CO3 0.812 CO1 0.793 IT3 0.823 IT1 0.809 IT2 0.795 RS1 0.859 RS2 0.857 RS3 0.819 OS1 0.876 OS3 0.789 OS2 0.761
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả Bảng 4.11 cho thấy tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp trích nhân tố Principal Components Analysis và phép quay Varimax có 16 biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố với tổng phương sai trích 74.672% > 50% và các nhân tố đều có hệ số tải của các biến > 0.50 đạt yêu cầu.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo chia sẻ tri thức của nhân viên
quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 khơng đảm bảo được độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ.
Bảng 4.12: Các biến quan sát được sử dụng trong phân tích nhân tố (EFA) đối với chia sẻ tri thức
Yếu tố Mã hóa Diễn giải
Chia sẻ tri thức (KS)
KS1 Một số nhiệm vụ phải được thực hiện thông qua làm việc nhóm, ê kíp và hợp tác giữa các nhân viên KS2 Nhân viên thường trao đổi tri thức, kinh nghiệm của
họ trong khi làm việc
KS3 Trong bệnh viện, các nhân viên sẵn sàng chia sẻ tri thức của mình một cách tự do, cởi mở
KS4 Tôi không ngần ngại chia sẻ cảm nhận và quan điểm của mình với đồng nghiệp
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO 0.821 Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 298.338
Df 6
Sig. 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả kiểm định KMO và Baretlett cho thấy các biến quan sát của thang đo chia sẻ tri thức có mối quan hệ tương quan với nhau và đủ điều kiện để phân tích nhân tố. Vì KMO = 0.821 > 0.5 và kiểm định Barlett’s là 298.338 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Kết quả cho thấy 4 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 1 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích = 72.529% > 50%: đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0.50: đạt yêu cầu.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo của chia sẻ tri thức
Biến quan sát Nhân tố
1
KS4 0.903
KS2 0.863
KS1 0.823
KS3 0.814
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Tóm lại, tất cả các biến quan sát (Bảng 4.9 và Bảng 4.14) đều có trọng số
nhân tố lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu. Như vậy thang đo đạt giá trị hội tụ. Yếu tố tin cậy gồm 4 biến quan sát: TR2, TR4, TR5, TR6.
Yếu tố giao tiếp giữa các nhân viên gồm 3 biến quan sát: CO1, CO2, CO3. Yếu tố cấu trúc tổ chức gồm 3 biến quan sát: OS1, OS2, OS3.
Yếu tố hệ thống thông tin gồm 3 biến quan sát: IT1, IT2, IT3. Yếu tố hệ thống thưởng gồm 3 biến quan sát: RS1, RS2, RS3. Yếu tố chia sẻ tri thức gồm 4 biến quan sát: KS1, KS2, KS3, KS4.
4.4 Phân tích hồi quy
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy 5 yếu tố của văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức. Tiếp theo, phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức của nhân viên.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: tin cậy (TR) , giao tiếp giữa các nhân viên (CO), cấu trúc tổ chức (OS), hệ thống thông tin (IT), hệ thống thưởng (RS) và một biến phụ thuộc chia sẻ tri thức (KS).
Mơ hình của phân tích hồi quy là:
KS = β0 + β1TR + β2CO + β3OS + β4IT + β5RS + ɛ
Trong đó, β0 là hằng số hồi quy
β1, β2, β3, β4, β5 là các hệ số hồi quy ɛ là sai số ngẫu nhiên
4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trước khi phân tích hồi quy tuyến tính bội. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Kết quả phân tích tương quan xem Bảng 4.15.
Bảng 4.15: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến
TR CO OS IT RS KS TR Hệ số tương quan 1 Sig. CO Hệ số tương quan 0.396 1 Sig. 0.000 OS Hệ số tương quan 0.262 0.320 1 Sig. 0.001 0.000 IT Hệ số tương quan 0.405 0.429 0.359 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 RS Hệ số tương quan 0.022 0.067 -0.169 0.088 1 Sig. 0.792 0.419 0.040 0.284 KS Hệ số tương quan 0.545 0.563 0.494 0.626 0.104 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.208
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả phân tích tương quan trên, ta có thể thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc chia sẻ tri thức với các biến độc lập: (1) tin cậy, (2) giao tiếp giữa
các nhân viên, (3) cấu trúc tổ chức, (4) hệ thống thông tin đều khác 1, như vậy không xảy ra tương quan hoàn toàn giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giá trị Sig. < 0.05. Do đó có thể đưa các biến độc lập vào mơ hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc là chia sẻ tri thức. Tuy nhiên, mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc sẽ được xác định cụ thể thơng qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Biến độc lập (5) hệ thống thưởng khơng có tương quan với biến phụ thuộc chia sẻ tri thức (Sig. > 0.05). Tuy nhiên vẫn được đưa vào hồi quy để xem xét, nếu thật sự khơng có tác động sẽ loại ra.
Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến.
4.4.2 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố của văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức của nhân viên. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập: (1) tin cậy, (2) giao tiếp giữa các nhân viên, (3) cấu trúc tổ chức, (4) hệ thống thông tin (5) hệ thống thưởng và một biến phụ thuộc chia sẻ tri thức. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 20.0.
Bảng 4.16: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình Mơ hình R R2 R điều chỉnh Ước lượng độ lệch
chuẩn
Durbin- Watson
1 0.780a 0.608 0.594 0.4916462 1.815
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hệ số xác định R2 = 0.608 khác 0 cho thấy mơ hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả cũng cho thấy R2 hiệu chỉnh R2adj = 0.594 nhỏ hơn R2, hệ số này được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình an tồn, chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp của mơ hình. Như vậy, khoảng 59,4% phương sai của chia sẻ tri thức của
nhân viên được giải thích bởi phương sai của 5 biến độc lập: tin cậy, giao tiếp giữa các nhân viên, cấu trúc tổ chức, hệ thống thông tin, hệ thống thưởng.
4.4.3 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.17: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình của bình phương F Sig. 1 Hồi quy 53.562 5 10.712 44.318 0.000a Phần dư 34.565 143 .242 Tổng 88.128 148 a. Dự báo: (Hằng số), RS, TR, OS, CO, IT b. Biến phụ thuộc: KS
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trị F = 44.318 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.4.4 Kết quả phân tích hồi quy và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố
Bảng 4.18: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Coefficientsa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -0.422 0.307 -1.377 0.171 TR 0.203 0.048 0.252 4.225 0.000 0.769 1.300 CO 0.167 0.043 0.237 3.875 0.000 0.732 1.367 OS 0.266 0.062 0.252 4.275 0.000 0.789 1.268 IT 0.358 0.069 0.323 5.167 0.000 0.702 1.425 RS 0.092 0.052 0.097 1.787 0.076 0.940 1.063 a. Biến phụ thuộc: KS
Trọng số hồi quy β của 4 biến độc lập: tin cậy (TR), giao tiếp giữa các nhân viên (CO), cấu trúc tổ chức (OS), hệ thống thơng tin (IT) đều có ý nghĩa thống kê, các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05: TR (0.000), CO (0.000), OS (0.000), IT (0.000). Cả 4 yếu tố đều ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức của nhân viên. Riêng yếu tố hệ thống thưởng (RS) khơng có ý nghĩa thống kê, giá trị Sig. lớn hơn 0.05 (ảnh hưởng chưa rõ ràng đến chia sẻ tri thức của nhân viên).
Về kiểm định đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 (TR: 1.300, CO: 1.367, OS: 1.268, IT: 1.425, RS: 1.063) cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không vi phạm. Trong thực tế, hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là nhỏ, bé hơn 2. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
Kiểm định giả thuyết
Từ mơ hình phân tích hồi qui, ta có thể đi đến bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa là 5%.
Bảng 4.19: Tổng hợp việc kiểm định các giả thuyết thống kê
STT Giả thuyết B Giá trị p
Kết luận
(tại mức ý
nghĩa 5%)
H1 Tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến chia
sẻ tri thức của nhân viên 0.203 0.000 Chấp nhận
H2
Giao tiếp giữa các nhân viên có ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức của nhân viên
0.167 0.000 Chấp nhận
H3 Cấu trúc tổ chức có ảnh hưởng tích cực
đến chia sẻ tri thức của nhân viên 0.266 0.000 Chấp nhận H4 Hệ thống thơng tin có ảnh hưởng tích
cực đến chia sẻ tri thức của nhân viên 0.358 0.000 Chấp nhận H5 Hệ thống thưởng có ảnh hưởng tích cực
đến chia sẻ tri thức của nhân viên 0.092 0.076 Bác bỏ
Từ kết quả hồi quy ta cũng thấy, Adjusted R2mẫu = 0.594 là ở mức chấp nhận được. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 59.4%, tức là các biến độc lập giải thích được 59.4% biến thiên của biến
phụ thuộc chia sẻ tri thức của nhân viên. Kết quả phân tích hồi quy cho ta F = 44.318 với giá trị p = 0.000. Do đó, kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây
dựng được là phù hợp với tổng thể.
Giả thuyết H1 cho rằng tin cậy ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức của nhân viên. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết này được chấp nhận với hệ số Beta là 0.252 mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Như vậy, nhân viên được khuyến khích xây dựng tin cậy với nhau và được hỗ trợ từ nhà quản lý sẽ giúp họ chia sẻ tri thức với nhau.
Kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H2 giao tiếp giữa các nhân viên có ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức với hệ số Beta là 0.237, mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Như vậy, Việc giao tiếp tự do, cởi mở giữa các nhân viên sẽ giúp họ chia sẻ tri thức, kinh nghiệm làm việc cũng như giải quyết khó khăn, vướng mắc trong cơng việc và một tổ chức tạo điều kiện, khuyến khích nhân viên tạo dựng mối quan hệ, giao tiếp sẽ giúp họ chia sẻ tri thức với nhau.
Với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 và hệ số Beta = 0.252, kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H3 cấu trúc tổ chức có ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức. Do đó, khi một tổ chức có cơ cấu tổ chức linh hoạt tạo điều kiện cho nhân viên tiếp nhận và chia sẻ tri thức.
Tiếp theo, giả thuyết H4 hệ thống thơng tin có ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức được chấp nhận với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 và hệ số Bêta = 0.323. Bệnh viện trang bị cho nhân viên những công cụ, công nghệ cần thiết hỗ trợ chia sẻ tri thức của nhân viên với mức trung bình, vừa đủ.
Cuối cùng, với kết quả hồi quy Bêta = 0.097 và mức ý nghĩa Sig. = 0.076 > 0.05, giả thuyết H5 hệ thống thưởng có ảnh hưởng tích cực đến chia sẻ tri thức bác bỏ.
Tóm lại, từ mơ hình nghiên cứu ban đầu, ta có 6 biến được đưa vào mơ hình
thơng tin, hệ thống thưởng, chia sẻ tri thức của nhân viên. Sáu biến trên được cụ thể hóa bằng 22 biến quan sát. Sau khi phân tích độ tin cậy, có hai biến quan sát bị loại khỏi mơ hình là biến quan sát TR1,TR3.
Các biến được đưa vào phân tích nhân tố. 16 biến quan sát độc lập tải (load) vào 5 nhân tố khác nhau. Sau đó ta đem 5 nhân tố này phân tích hồi quy. Kết quả cuối cùng chỉ cịn có 4 nhân tố giải thích cho biến phụ thuộc chia sẻ tri thức của nhân viên, đó là tin cậy, giao tiếp giữa các nhân viên, cấu trúc tổ chức, hệ thống thông tin. Biến hệ thống thưởng ảnh hưởng chưa rõ ràng đến chia sẻ tri thức của nhân viên.
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kiểm tra giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư cho thấy: độ lệch chuẩn 0.983 xấp xỉ bằng 1 và Mean xấp xỉ 0 (Hình 4.1). Do đó, giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khi xây dựng mơ hình khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ P-P Plot
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Dựa vào biểu đồ P-P Plot (Hình 4.2) cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kết quả Hình 4.3 cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp.
4.5 Kiểm định chia sẻ tri thức với các biến định tính
Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng khảo sát với biến phụ thuộc chia sẻ tri thức của nhân viên.
4.5.1 Kiểm định chia sẻ tri thức với giới tính
Kết quả kiểm định cho biết phương sai của chia sẻ tri thức của nhân viên có