Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Kiểm định hiện tượng đa
cộng tuyến B Std. Error Beta Dung sai VIF 1 Hằng số 1,026 0,246 4,174 0,000 f_NT 0,195 0,032 0,293 6,094 0,000 0,730 1,370 f_CTTC -0,138 0,040 -0,158 -3,487 0,001 0,823 1,215 f_CNTT 0,091 0,033 0,130 2,719 0,007 0,735 1,361 f_GT 0,244 0,038 0,300 6,447 0,000 0,776 1,289 f_LĐ 0,223 0,035 0,301 6,345 0,000 0,749 1,335 f_KT 0,071 0,030 0,114 2,367 0,019 0,730 1,370
Biến phụ thuộc: f_CSTT
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả)
Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mơ tả mức độ tác động của các yếu tố đến CSTT của NLĐ tại Trung tâm như sau:
f_CSTT = 0,301* f_LĐ + 0,300* f_GT + 0,293* f_NT – 0,158* f_CTTC + 0,130* f_CNTT + 0,114* f_KT + ε
Trong đó, f_CSTT: Chia sẻ tri thức; f_LĐ: Lãnh đạo; f_GT: Giao tiếp; f_NT: Niềm tin; f_CTTC: Cấu trúc tổ chức; f_CNTT: Hệ thống công nghệ thông tin; f_KT: Hệ thống khen thưởng; ε : phần dư.
Hệ số hồi quy chuẩn hoá Beta phản ánh mức độ ảnh hưởng mạnh hay yếu, cùng chiều hay ngược chiều của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Vậy theo phương trình tuyến tính trên đây, có 5 biến độc lập có Beta dương (gồm Lãnh đạo, Giao tiếp, Niềm tin, Hệ thống CNTT, Hệ thống khen thưởng), chứng tỏ các biến này đều tác động thuận chiều đến biến phụ thuộc Chia sẻ tri thức. Một biến độc lập có Beta âm là Cấu trúc tổ chức, nghĩa là biến này có tác động nghịch chiều đến biến phụ thuộc Chia sẻ tri thức. Trong tất cả các Beta, Lãnh đạo là yếu tố có tác động mạnh nhất đến CSTT (Beta = 0,301), tiếp đến là Giao tiếp (Beta = 0,300) và Niềm tin (Beta = 0,293), thứ tư là Cấu trúc tổ chức (Beta = -0,158), hai vị trí cuối cùng là Hệ thống CNTT (Beta = 0,130) và Hệ thống khen thưởng (Beta = 0,114).
4.3.3.3. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì: sử dụng sai mơ hình, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,… Do đó, cần thực hiện các khảo sát để kiểm định phân phối của phần dư. Nghiên cứu này thực hiện khảo sát phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-Plot.
Đường cong hình chng trong Biểu đồ 4.1 sau đây là đường phân phối chuẩn, biểu đồ tần số Histogram tương ứng với đường cong hình chng đó. Ngồi ra, giá trị trung bình Mean là 2,40E-15 xấp xỉ bằng 0, và độ lệch chuẩn là 0,984 gần bằng 1. Vì vậy, có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả)
Kiểm định bằng biểu đồ Normal P-Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát Biểu đồ
4.2 cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo. Nói cách khác, các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2: Biểu đồ Normal P-P Plot của phần dư chuẩn hóa
Giả định về liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập Giả định thứ hai là phải có mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục hồnh giúp dị tìm xem dữ liệu của nghiên cứu có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập hay không.
Biểu đồ 4.3: Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả)
Kết quả từ Biểu đồ 4.3 cho thấy các điểm quan sát phân bổ tập trung trong phạm vi đoạn [-2;2] dọc theo đường tung độ 0 và hình dạng tạo thành một đường thẳng. Do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định về tính độc lập của sai số
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), đại lượng Durbin - Watson (d) được dùng để kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số. Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Khi giá trị d gần bằng 2 thì khơng có tương quan giữa
các phần dư. Trường hợp d thấp (và nhỏ hơn 2) hoặc d lớn hơn (và gần 4) thì các phần dư có hiện tượng tự tương quan với nhau.
Bảng 4.15 cho kết quả giá trị d = 1,854, thỏa mãn điều kiện quy định. Do vậy, mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau giữa các phần dư.
Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Một trong những yêu cầu của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến là tương quan giữa các biến độc lập với nhau hay tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều không được quá chặt chẽ, vì như vậy sẽ dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Do đó, một cách để phát hiện mơ hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến hay không là sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Hair, et al. (2006) cho rằng nếu hệ số VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến mạnh. Nếu VIF < 2 thì dữ liệu khơng vi phạm giả định đa cộng tuyến.
Qua Bảng 4.17, tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình đang khảo sát.
4.3.3.4. Kiểm định các giả thuyết
Căn cứ giá trị Sig. trong Bảng 4.17, tác giả tiến hành kiểm định 6 giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất.
- Giả thuyết H1: Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến CSTT của NLĐ tại Trung
tâm Công nghệ Sinh học. Với Sig. = 0,000 < 0,01 và Beta = 0,293, chứng tỏ tác động của Niềm tin đến CSTT là tác động cùng chiều với mức y nghĩa 1%. Do đó, giả thuyết H1 này được chấp nhận ở mức y nghĩa 1%, đồng thời yếu tố Niềm tin là
yếu tố có ảnh hưởng mạnh thứ ba đến CSTT.
- Giả thuyết H2: Giao tiếp có ảnh hưởng tích cực đến CSTT của NLĐ tại
Trung tâm Công nghệ Sinh học. Với Sig. = 0,000 < 0,01 và Beta = 0,300, chứng tỏ tác động của Giao tiếp đến CSTT là tác động cùng chiều với mức y nghĩa 1%. Do đó, giả thuyết H2 này được chấp nhận ở mức y nghĩa 1%, đồng thời yếu tố Giao tiếp