Ký hiệu mã hóa Biến quan sát
KS1 Một số nhiệm vụ phải thực hiện thông qua làm việc nhóm, ê kíp, hợp tác giữa các nhân viên
KS2 Nhân viên thường chia sẻ 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 nghiên cứu định tính
Kết quả khảo sát thử 20 bác sĩ nhân viên thì khơng có ý kiến góp ý bổ sung hoặc phản bác. Các bác sĩ khảo sát thử hiểu và trả lời đúng với mục tiêu của nghiên cứ, hiểu đúng ý nghĩa của các biến quan sát trong bảng câu hỏi. Các thang đo được xác định gồm: 18 biến quan sát của 5 biến độc lập và 4 biến quan sát của biến phụ thuộc được sự thống nhất.
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Đối tượng khảo sát: Bác sĩ đang làm việc ở Bệnh viện đa khoa tỉnh Tây Ninh. Địa điểm khảo sát: Bệnh viện đa khoa tỉnh Tây Ninh
Thời gian khảo sát: tháng 9 năm 2017 Kích thước mẫu:
Theo Hair và cộng sự (2006), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát = 5 * 22 biến đo lường = 110 quan sát.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất, kích thước mẫu phải đảm bảo theo cơng thức N ≥ 50+8*p = 90 quan sát (trong đó, p số lượng biến độc lập trong mơ hình, p = 5 biến độc lập).
Tuy nhiên, trong dữ liệu khảo sát, tác giả dùng EFA cùng với MLR trong một nghiên cứu. EFA địi hỏi kích thức mẫu lớn hơn kích thức mẫu đảm bảo cho MLR nên sử dụng kích thước mẫu địi hỏi cho EFA (nguyên tắc mẫu càng lớn càng tốt) là 110 quan sát. Đồng thời, tác giả chọn kích thước mẫu lớn hơn so với yêu cầu để có thể loại bỏ những bảng hỏi trả lời không hợp lệ.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Quy trình thiết kế bảng câu hỏi như sau:
Bước 1: Thiết kế bảng câu hỏi dựa vào vấn đề nghiên cứu và nhu cầu thông tin. Bước 2: Thu thập dữ liệu sơ cấp dùng trong nghiên cứu là bảng câu hỏi gửi
đến đối tượng khảo sát để họ tự đọc các phát biểu và lựa chọn mức đồng ý. Bảng câu hỏi có ưu điểm là đối tượng khảo sát khơng bị tác động bởi sự diện của người phỏng vấn, tránh hiện tượng tự điền trả lời.
Bước 3: Đánh giá nội dung bảng câu hỏi, đối tượng khảo sát có hiểu các phát
Bước 4: Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm với 5 mức độ từ “hoàn
toàn khơng đồng ý” đến “hồn toàn đồng ý” để đánh giá mức độ không đồng ý/đồng ý của đối tượng khảo sát.
Bảng 3.7: Bảng thang đo Likert 5 điểm
Hoàn tồn
khơng đồng ý Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý
Hoàn toàn đồng ý
1 2 3 4 5
Bước 5: Bảng câu hỏi sơ bộ được thiết kế, tham khảo ý kiến của chuyên gia,
đồng nghiệp và tổ chức khảo tra thử với khoảng 20 đối tượng khảo sát để đánh giá sơ bộ thang đo và điều chỉnh câu từ, phát biểu cho phù hợp với nội dung nghiên cứu cũng như phù hợp với bối cảnh Việt Nam để đảm bảo đối tượng khảo sát có thể hiểu và trả lời đúng với mục đích của bài nghiên cứu.
Bước 6: Sau khi hiệu chỉnh bảng câu hỏi sơ bộ thành bảng câu hỏi chính thức
sử dụng để thu thập dữ liệu nghiên cứu. Bảng câu hỏi điều tra chính thức như sau: - Thu thập sự đánh giá của nhân viên đối với các yếu tố của văn hóa tổ chức ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức gồm 22 phát biểu.
- Thu thập thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát để phân loại và phân tích dữ liệu về sau gồm 4 phát biểu.
3.3.3 Thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu nghiên cứu nhắm đến việc lượng hóa các yếu tố của văn hóa tổ chức, chia sẻ tri thức bằng những con số, làm tiền đề cho việc phân tích và xử lý áp dụng thống kê. Tác giả thu thập trực tiếp tại nơi làm việc với bảng câu hỏi liệt kê sẵn các phát biểu được đo lường theo cấp độ thang đo likert 5 điểm đến bác sĩ đang làm việc tại Bệnh viện đa khoa tỉnh Tây Ninh.
Mẫu khảo sát được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất. Thông tin về mẫu thu thập: có 160 bảng câu hỏi được phát đi, sau khi sàng lọc, loại bỏ các kết quả trả lời không hợp lệ (trả lời giống nhau từ đầu tới cuối) thu được 149 phiếu hợp lệ (đạt tỷ lệ 93.13%).
3.3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp phân tích dữ liệu được dùng trong nghiên cứu bao gồm: phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy bội (MLR).
Tồn bộ dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0:
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy (tính nhất quán nội tại của các biến quan sát) của thang đo từ 3 biến trở lên. Tính nhất quán nội tại của một thang đo phản ánh mức độ đồng nhất của các biến đo lường trong một thang đo. Theo Nunnally và Bernstein (1994), nếu một biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30 thì biến đó đạt u cầu và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis): phân tích
phụ thuộc lẫn nhau nhằm đánh giá giá trị của thang đo như giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. EFA dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố với các biến quan sát. Để đánh giá thang đo, chúng ta cần xem xét ba thuộc tính trong kết quả EFA: (1) Số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích. Các tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như sau: các biến có hệ tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.05 đạt giá trị hội tụ. Sử dụng phép trích nhân tố là Principal Componene Analsyis (PCA) với phép quay vng góc Varimax.
Phân tích hồi quy bội: phân tích phụ thuộc bằng mơ hình hồi qui bội MLR
(Multiple Linear Regression) thường dùng kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa nhiều biến, trong đó có một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, tác động của nhiều biến độc lập định lượng vào biến phụ thuộc định lượng. Đối với trường hợp nhiều biến độc lập tác động vào một biến phụ thuộc như trong nghiên cứu này, mơ hình hồi quy được sử dụng là hồi quy bội MLR. Nội dung của phương pháp này bao gồm: (1) Ước lượng và kiểm định trọng số hồi qui bằng OLS, (2) Hệ số phù hợp mô
hình để đánh giá sự phù hợp của mơ hình; (3) Hệ số phóng đại phương sai (VIF: Variance Inflation Factor) để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến là hiện tượng trong đó có từ 3 biến độc lập có quan hệ với nhau.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu. Phát triển thang đo nháp từ cơ sở lý thuyết thơng qua nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thành thang đo chính thức cho phù hợp hơn bối cảnh Việt Nam đến việc khảo sát chính thức. Đồng thời trong chương này cũng xác định rõ đối tượng khảo sát là bác sĩ đang làm việc tại Bệnh viện đa khoa tỉnh Tây Ninh với cỡ mẫu là 160 bác sĩ, các giai đoạn thiết kế bảng câu hỏi, phương pháp thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 tập trung xử lý dữ liệu đã được thu thập và lần lượt thực hiện các phân tích gồm có: thống kê mô tả mẫu, kiểm định thang đo thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định mơ hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy bội, kiểm định ANOVA để xem sự khác biệt về chia sẻ tri thức của nhân viên khác nhau như thế nào trong các nhóm giới tính, độ tuổi, trình độ chun mơn và thời gian làm việc tại bệnh viện.
4.1 Thống kê mô tả mẫu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất và thu thập qua phương pháp: phát bảng câu hỏi và thu trực tiếp với tổng số bảng câu hỏi phát ra là 160, số bảng câu hỏi thu hồi là 155 (tỉ lệ thu hồi là 97%). Sau khi đánh giá và kiểm tra, có 6 bảng câu hỏi bị loại do chỉ ghi 1 mức độ đánh giá cho tất cả các phát biểu. Do đó thơng qua phương pháp này thu được 149 phiếu hợp lệ, đảm bảo cỡ mẫu theo tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1 (Hair và cộng sự, 2006). Đây là cỡ mẫu phù hợp để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Hai mươi hai (22) biến quan sát đo lường 6 khái niệm trong nghiên cứu được tiến hành mã hóa để nhập liệu và phân tích, sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Kết quả phân tích thống kê mơ tả về đặc điểm của mẫu khảo sát được trình bày chi tiết trong phụ lục và được tổng hợp trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả mẫu khảo sát Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ (%) Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 77 51.7 Nữ 72 48.3 Tổng cộng 149 100.0 Độ tuổi < 30 tuổi 27 18.1 30 tuổi – 45 tuổi 46 30.9 > 45 tuổi 76 51.0 Tổng cộng 149 100.0 Trình độ chuyên môn Bác sĩ 94 63.1 Thạc sĩ, bác sĩ chuyên khoa I 50 33.6 Bác sĩ chuyên khoa II 5 3.4 Tổng cộng 149 100.0
Thời gian làm việc tại bệnh viện
< 2 năm 21 14.1 2 năm – 5 năm 25 16.8 > 2 năm 103 69.1
Tổng cộng 149 100.0
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả thống kê mô tả mẫu (Bảng 4.1) được sử dụng phân tích nghiên cứu như sau:
Về giới tính: Trong mẫu 149 người được khảo sát có 77 người tham gia là
nam (51.7%) và 72 người tham gia là nữ (48.3%).
Về độ tuổi: Theo kết quả khảo sát, số mẫu trong độ tuổi dưới 30 tuổi là 27
người, chiếm 18.1%. Độ tuổi 30 – 45 tuổi là 46 người, chiếm 30.9%. Độ tuổi trên 45 tuổi là 76 người, chiếm 51% tổng số lượng mẫu khảo sát.
Về trình độ chuyên môn: Nghiên cứu này khảo sát với 94 người trình độ
chuyên môn bác sĩ, chiếm 63.1%. 50 người trình độ chun mơn thạc sĩ, bác sĩ chun khoa I, chiếm 33.6%. 5 người có trình độ chun mơn bác sĩ chun khoa II, chiếm 3.4%.
Về thời gian làm việc tại bệnh viện: Tham gia khảo sát này có 21 người có
thời gian làm việc dưới 2 năm, 25 người làm việc tại bệnh viện từ 2 – 5 năm và 103 người có thời gian làm việc tại bệnh viện trên 5 năm. Tính theo tỷ lệ phần trăm, số người tham gia khảo sát theo trình tự trên lần lượt là 14.1%; 16.8%; 69.1%.
4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Tiêu chí để đánh giá độ tin cậy thang đo theo Nunnally và Bernstein (1994): - Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
- Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo yếu tố tin cậy bằng 0.744 > 0.6 cho thấy, các mục hỏi để đo lường yếu tố “tin cậy” tốt. Kết quả Cronbach’s Alpha nếu loại biến.
Bảng 4.2: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “tin cậy” lần 1 Biến quan sát Trung bình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến TR1 17.93 20.028 0.224 0.791 TR2 17.62 17.630 0.675 0.659 TR3 18.08 19.129 0.276 0.780 TR4 17.34 18.510 0.571 0.686 TR5 17.45 17.763 0.689 0.658 TR6 17.56 17.721 0.683 0.658 Cronbach’s Alpha = 0.744
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha loại biến TR1 bằng 0.791 > 0.744, hệ số tương quan biến tổng < 0.3; loại biến TR3 bằng 0.780 > 0.744, hệ số tương quan biến tổng < 0.3. Khi loại 2 biến TR1; TR3 phù hợp thực tiễn vì bác sĩ làm việc cùng nhau nhiều năm nên hiểu, biết rõ với nhau về tâm tư, tình cảm, nguyện vọng, quan điểm điều trị, khả năng phán đoán của từng bác sĩ, bác sĩ trẻ là con, em trong
ngành nên đã biết rõ thông tin cá nhân. Mặt khác, các biến cịn lại như khơng e ngại sử dụng tri thức của đồng nghiệp, có tin cậy lẫn nhau, vẫn đo lường đầy đủ nội dung của biến tin cậy. Do đó ta thực hiện chạy lại cronbach’s alpha sau khi loại hai biến TR1, TR3. Vì kết quả SPSS cho phân tích Cronbach’s alpha lần 1 khơng cho tác giả kết quả Cronbach’s alpha khi loại hai biến TR1; TR3.
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo yếu tố tin cậy lần 2 bằng 0.884 > 0.6 cho thấy các mục hỏi để đo lường yếu tố “tin cậy” tốt. Kết quả Cronbach’s Alpha nếu loại biến.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “tin cậy” lần 2 Biến quan sát Trung bình Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến TR2 11.23 8.586 0.727 0.858 TR4 10.96 8.661 0.718 0.862 TR5 11.07 8.617 0.758 0.847 TR6 11.17 8.415 0.786 0.836 Cronbach’s Alpha = 0.884
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả cho thấy hệ số Cronbach”s Alpha của thang đo là 0.884 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát trong thang đo đều > 0.3 và khơng có trường hợp loại biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo tin cậy lớn hơn 0.884. Vì vậy, để đo lường yếu tố “tin cậy” sử dụng các biến quan sát TR2; TR4; TR5; TR6.
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo yếu tố giao tiếp giữa các nhân viên bằng 0.857 > 0.6 cho thấy các mục hỏi để đo lường yếu tố “giao tiếp giữa các nhân viên” tốt. Kết quả Cronbach’s Alpha nếu loại biến.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “giao tiếp giữa các nhân viên” Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
CO1 7.32 5.015 0.680 0.855 CO2 6.95 4.997 0.788 0.746 CO3 6.97 5.499 0.735 0.800
Cronbach’s Alpha = 0.857
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả cho thấy hệ số Cronbach”s Alpha của thang đo là 0.857 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng các biến quan sát trong thang đo đều > 0.3 và khơng có trường hợp loại biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo giao tiếp giữa các nhân viên lớn hơn 0.857. Vì vậy, để đo lường yếu tố “giao tiếp giữa các nhân viên” sử dụng các biến quan sát CO1; CO2; CO3.
Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha bằng 0.786 > 0.6 cho thấy các mục hỏi để đo lường yếu tố “cấu trúc tổ chức” tốt. Kết quả Cronbach’s Alpha nếu loại biến.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo “cấu trúc tổ chức” Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
bỏ biến
OS1 6.34 2.346 0.727 0.608 OS2 6.21 2.409 0.577 0.763 OS3 6.21 2.355 0.584 0.757
Cronbach’s Alpha = 0.786
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
trường hợp loại biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo cấu trúc tổ chức lớn hơn 0.786. Vì vậy, để đo lường yếu tố “cấu trúc tổ chức” sử