Thang đo trung bình nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến Sự cam kết và hỗ trợ từ các quản lý cấp cao
CK1 11,81 1,864 0,552 0,719
CK2 11,96 2,071 0,633 0,653
CK3 12,19 2,472 0,540 0,711
CK4 12,34 2,489 0,541 0,711
Q trình trao đổi, thơng tin và tham vấn
TT1 8,34 1,330 0,402 0,696
TT2 8,39 ,994 0,595 0,437
TT3 8,41 1,290 0,494 0,586
Các yếu tố của văn hóa tổ chức
VH1 8,11 1,668 0,648 0,688
VH2 7,89 1,233 0,736 0,561
VH3 7,86 1,573 0,503 0,831
Đào tạo huấn luyện kiến thức quản trị rủi ro
DT1 7,90 1,657 0,838 0,844
DT2 7,81 1,777 0,849 0,830
DT3 7,94 2,113 0,761 0,907
Hiệu quả của quy trình quản trị rủi ro
HQ1 8,19 ,791 0,553 0,486
HQ2 8,03 1,159 0,438 0,635
HQ3 8,39 1,081 0,482 0,581
Kết quả chi tiết phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha được đề cập tại Phụ lục D.
4.2.2 Phân tích nhân tố EFA:
Phân tích nhân tố EFA sẽ giúp xem xét khả năng rút gọn số lượng biến quan sát và kiểm định lại lần nữa các biến trong từng yếu tố có thực sự đáng tin cậy và có độ kết dính như chúng đã thể hiện ở phần xác định hệ số Cronbach’s alpha. Tương tự nó cũng giúp kiểm tra xem 4 yếu tố đã xây dựng ban đầu có thực sự ảnh hưởng đến ‘hiệu quả của quy trình quản trị rủi ro’ và có độ kết dính cao hay khơng.
4.2.2.1. Phân tích EFA các biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích, kiểm tra việc dùng phương pháp này có phù hợp hay khơng thơng qua tính hệ số KMO and Bartlett’s Test. Trị số của KMO trong trường hợp này là 0.681 và Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 1/1000 cho thấy 13 biến này có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Phương pháp trích trong phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phương pháp phân tích nhân tố chính (Principal component analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1. Điều này có nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
Bảng kết quả phân tích nhân tố cho thấy có tất cả 13 biến nhưng chỉ có 5 nhân tố có Eigevevalue lớn hơn 1. Năm biến này sẽ được giữ lại tiếp tục phân tích. Với 5 nhân tố này sẽ giải thích được 63.742% biến thiên của dữ liệu (% của phương sai). Tỷ lệ này khá cao trong phân tích nhân tố.