STT Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 1 OE1.8 0,82 .131 .141 2 OE1.7 0,81 .176 .209 3 OE1.2 0,77 .256 .267 4 OE1.1 0,75 .238 .134 5 OE1.5 0,75 .154 .308 6 OE1.6 0,68 .102 .309 7 OE1.4 0,67 .226 .206 8 OE1.3 0,61 .214 .285 9 OE3.5 .229 0,82 .273 10 OE3.6 .221 0,80 .286 11 OE3.3 0,76 .121 12 OE3.1 .263 0,72 .178 13 OE3.2 .133 0,71 .279 14 OE3.4 .337 0,69 .160 15 OE2.2 .184 .278 0,79 16 OE2.5 .251 .306 0,70 17 OE2.1 .303 .168 0,69 18 OE2.3 .329 .240 0,67 19 OE2.4 .260 .200 0,61 Eigen value 8,83 2,11 1,23 Phƣơng sai trích (%) 46,46 11,13 6,47
Hệ số KMO = 0,92 nên EFA phù hợp với dữ liệu và Chi-square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 3123,63 với mức ý nghĩa 0,00; do vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể; Phƣơng sai trích đƣợc là 64,06% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra đƣợc giải thích 64,06% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue = 1,23, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố > 0,5 đạt yêu cầu. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận đƣợc.
Nhƣ vậy, thang đo các thành phần hiệu quả tổ chức gồm 3 thành phần vẫn đƣợc giữ nguyên sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2.4 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích (EFA) đƣợc điều chỉnh nhƣ sau:
Hình 4-1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Mơ hình chỉ thay đổi thành phần của các hình thức tổ chức học tập nên vẫn giữ mãn
5.2.3 Kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhƣ đã đƣợc trình bày trong hình 3 và các giả thuyết nghiên cứu cần phải đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp phân tích hồi quy. Phƣơng pháp thực hiện hồi quy là phƣơng pháp đƣa vào lần lƣợt (Enter), đây là phƣơng pháp mặc định trong chƣơng trình. Có hai phƣơng trình hồi quy cần thực hiện, phƣơng trình thứ nhất (hồi quy đa biến) nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các hình thức học tập đến sự gắn kết và hiệu quả tổ chức; phƣơng trình thứ hai (hồi quy đơn biến) nhằm xác định sự tác động của yếu tố gắn kết tổ chức đối với hiệu quả tổ chức.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R2
đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hƣớng là một yếu tố lạc quan của thƣớc đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Nhƣ vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thƣờng dùng R-square điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tƣợng tƣơng quan bằng hệ số Durbin-Watson (1< Durbin-Watson<3) và khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (VIF<10). Hệ số Beta chuẩn hóa đƣợc dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó càng lớn (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
5.2.3.1 Ảnh hƣởng của các hình thức tổ chức học tập đến sự gắn kết tổ chức