Chương 4 : Kết quả nghiên cứu
4.4. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết
4.4.1. Xem xét ma trận tương quan
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến trong mơ hình cần được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập như: Sự tin tưởng (TR), Truyền thông (CM), Hệ thống công nghệ thông tin (IT), Hệ thống khen thưởng (RS), Định hướng học hỏi (LO) và Văn hóa tổ chức (OC) với biến phụ thuộc là Hành vi chia sẻ tri thức (KS).
Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1, với giá trị 0 là khơng có tương quan và 1 là tương quan hoàn toàn. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy cũng như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, làm cho việc giải thích các hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy.
Bảng phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc được trình bày trong bảng 4.13.
Xét bảng 4.13, ta thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan chặt chẽ với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa thống kê 0,5%. Cụ thể, các biến độc lập TR, CM, IT, RS, LO, OC lần lượt có hệ số tương quan với biến phụ thuộc KS là 0.644, 0.609, 0.611, 0.605, 0.602, 0.622 > 0.3. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập
khơng cao (cao nhất là 0.539) nên khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, vì vậy dữ liệu phù hợp để phân tích hồi quy tuyến tính bội ở bước tiếp theo.
Bảng 4.13: Phân tích tương quan giữa các biến trong mơ hình.
TR CM IT RS LO OC KS
TR Hệ số tương quan Pearson 1
Sig. (2-tailed) .000
CM Hệ số tương quan Pearson .524** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000
IT Hệ số tương quan Pearson .436** .539** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
RS Hệ số tương quan Pearson .534** .500** .468** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
LO Hệ số tương quan Pearson .447** .472** .410** .381** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
OC Hệ số tương quan Pearson .475** .530** .524** .473** .437** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
KS Hệ số tương quan Pearson .644** .609** .611** .605** .602** .622** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
**. Tương quan ở mức ý nghĩa 0,01 (2 – tailed).
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
4.4.2. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 được dùng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập: (1) “Sự tin tưởng” (TR), (2) “Truyền thông” (CM, (3) “Hệ thống công nghệ thông tin” (IT), (4) “Hệ thống khen thưởng” (RS), (5) “Định hướng học hỏi” (LO), (6) “Văn hóa tổ chức” (OC) và biến
phụ thuộc là “Hành vi chia sẻ tri thức” (KS). Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Kết quả được thể hiện trong bảng 4.14 đến bảng 4.16.
Bảng 4.14: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình theo R2 và Durbin-Watson.
Mơ
hình R R2 R
2
hiệu chỉnh sai số chuẩn Ước lượng Durbin-Watson
1 .823a .678 .671 .4087 1.523
Biến độc lập: TR, CM, IT, RS, LO, OC Biến phụ thuộc: KS
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Bảng 4.14 cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra phù hợp với tập dữ liệu mẫu với mức ý nghĩa Hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,671 cho thấy mơ hình giả thuyết đưa ra có thể giải thích được 67,1% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên.
4.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 được dùng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định ANOVA.
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
1 Hồi quy 101.947 6 16.991 101.706 .000
Phần dư 48.448 290 .167
Tổng 150.395 296
a. Biến độc lập: TR, CM, IT, RS, LO, OC b. Biến phụ thuộc: KS
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Kiểm định F sử dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng 4.15 kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị F = 101,706 và giá trị sig nhỏ (sig = 0,00 < 0,05) nên bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng
0, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr.240).
4.4.4. Kết quả phân tích hồi quy bội và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố từng yếu tố
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở bảng 4.16. Dựa vào đó ta thấy, tất cả các hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và không làm ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình. Theo kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu trước, khi VIF > 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện và sẽ trầm trọng hơn nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10. Khi đó, biến độc lập này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội (Hair và cộng sự, 2006).
Bảng 4.16: Kết quả hồi quy theo phương pháp Enter.
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị kiểm định t Mức ý nghĩa (Sig.)
Thống kê đa cộng tuyến
B chuẩn Sai số Beta chấp Độ
nhận Hệ số phóng đại phương sai Hằng số .093 .138 .675 .500 TR .206 .039 .231 5.280 .000 .582 1.718 CM .081 .039 .095 2.074 .039 .534 1.873 IT .192 .044 .189 4.377 .000 .596 1.678 RS .138 .034 .172 4.003 .000 .603 1.659 LO .213 .037 .233 5.786 .000 .685 1.459 OC .187 .045 .180 4.122 .000 .582 1.719
a. Biến phụ thuộc: KS; Biến độc lập TR, CM, IT, RS, LO, OC.
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Với mức ý nghĩa 5%, cả 6 yếu tố TR (Sự tin tưởng), CM (Truyền thông), IT (Hệ thống công nghệ thông tin), RS (Hệ thống khen thưởng), LO (Định hướng học hỏi) và OC (Văn hóa tổ chức) đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình (sig. < 0,05, lớn nhất là biến CM với sig. = 0,039. Dựa vào kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.16, ta
+ 0,231 + 0,095 + 0,189 + 0,172 + 0,233 + 0,180
thấy các hệ số hồi quy lần lượt là β1= 0,231; β2= 0,095; β3= 0,189; β4= 0,172; β5= 0,233; β6= 0,180. Điều này có nghĩa là 6 yếu tố nêu trên đều ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên trong ngành truyền thơng – quảng cáo.
Phương trình hồi quy tuyến tính được trình bày như sau:
KS = 0,231*TR + 0,095*CM + 0,189*IT + 0,172*RS + 0,233*LO + 0,180*OC
Để so sánh trực tiếp mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, ta sử dụng hệ số Beta (Hệ số hồi quy chuẩn hóa). Từ kết quả hồi quy (bảng 4.16) cho thấy, 6 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên theo thứ tự về mức độ ảnh hưởng được thể hiện như sau: mạnh nhất là yếu tố Định hướng học
hỏi (Beta = 0,233), tiếp theo là các yếu tố Sự tin tưởng (Beta = 0,231), Hệ thống công nghệ thông tin (Beta = 0,189), Văn hóa tổ chức (Beta = 0,180), Hệ thống khen thưởng
(Beta = 0,172) và Truyền thông (Beta = 0,095).
Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến Hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên sau phân tích hồi quy chính là mơ hình đề xuất của nghiên cứu, được biểu diễn lại theo Hình 4.2.
Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu sau phân tích hồi quy
Nguồn: Đề xuất của tác giả
Hành vi chia sẻ tri thức Sự tin tưởng
Truyền thông
Hệ thống công nghệ thông tin
Hệ thống khen thưởng
Định hướng học hỏi
4.5. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.5.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa. Biểu đồ phân tán (Scatter Plot) với giá trị phần dư chuẩn hóa (standardized residual – ZRESID) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (standardized predicted value – ZPRED) trên trục hoành dùng để kiểm định sự phân tán ngẫu nhiên giữa các giá trị dự đoán và phần dư (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả hình 4.3 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua gốc tọa độ chứ không tạo thành một hình dạng đặc biệt nào. Điều này có nghĩa là giá trị dự đoán và phần dư độc lập với nhau, phương sai của phần dư không đổi. Mô hình hồi quy là phù hợp.
Hình 4.3: Đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa
4.5.2. Kiểm tra giả thuyết về phân phối chuẩn
Có nhiều lý do làm phần dư không phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai không phải là hằng số hoặc sử dụng sai mô hình… Tuy nhiên, chúng ta chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Nghiên cứu này xây dựng biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa và đồ thị P – P để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Nếu đồ thị Histogram có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số, có mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem phần dư có phân phối chuẩn.
Kết quả ở hình 4.4 và hình 4.5 cho thấy, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 (2,46E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0,990). Đồ thị P – P cho thấy các điểm quan sát không quá xa đường thẳng kỳ vọng. Như vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư khi xây dựng mơ hình khơng bị vi phạm.
Hình 4.5: Đồ thị P – P
4.6. Kiểm định giả thuyết
Sau khi tiến hành phân tích hồi quy, kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở bảng 4.17.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết nghiên cứu Giá trị ρ kiểm định Kết quả Giả thuyết H1: Sự tin tưởng có ảnh hưởng tích cực đến
hành vi chia sẻ tri thức. 0,000
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H2: Truyền thơng có ảnh hưởng tích cực đến
hành vi chia sẻ tri thức. 0,039
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H3: Hệ thống công nghệ thơng tin có ảnh
hưởng tích cực đến hành vi chia sẻ tri thức. 0,000
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H4: Hệ thống khen thưởng có ảnh hưởng tích
cực đến hành vi chia sẻ tri thức. 0,000
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H5: Định hướng học hỏi có ảnh hưởng tích
cực đến hành vi chia sẻ tri thức. 0,000
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H6: Văn hóa tổ chức có ảnh hưởng tích cực
đến hành vi chia sẻ tri thức. 0,000
Chấp nhận (ρ < 5%)
Phần này sẽ trình bày kết quả phân tích kiểm định sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức giữa các nhóm đối tượng khảo sát dựa trên các tiêu chí về nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi và các tiêu chí về thời gian làm việc, loại hình cơng ty.
Đối với kiểm định sự khác biệt dựa trên giới tính (có 2 nhóm trên mỗi yếu tố), nghiên cứu sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể. Các yếu tố cịn lại là độ tuổi, thời gian làm việc, loại hình cơng ty (có từ 3 nhóm mẫu trở lên) nghiên cứu sẽ áp dụng phương pháp phân tích phương sai ANOVA. Phương pháp này phù hợp vì nó kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ 5% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr.115 & 123).
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức theo giới tính
Kiểm định so sánh hai trung bình được tiến hành với giả thuyết H0: Phương sai của 2 tổng thể khác nhau. Tuy nhiên, kết quả kiểm định cho giá trị sig. = 0,536 > 0,05 cho thấy phương sai giữa 2 nhóm giới tính khơng khác nhau. Vì thế, trong kết quả kiểm định Independent Samples Test, tác giả sử dụng kết quả ở phần Equal Variance Assumed có sig. = 0,079 > 0,05. Do đó khơng có sự khác biệt giữa phái nam và phái nữ đối với hành vi chia sẻ tri thức.
Kết quả kiểm định Levene cũng cho thấy không có khác biệt về phương sai giữa các biến nghiên cứu.
Bảng 4.18: Thống kê về giới tính của các đối tượng khảo sát trong nghiên cứu.
Giới tính Số lượng mẫu Trung bình Phương sai chuẩn Sai số chuẩn trung bình
Nam giới 138 3.259 .7295 .0621
Nữ giới 159 3.405 .6932 .0550
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức giữa nam và nữ.
Kiểm định Levene (tính đồng
nhất của các biến) Kiểm định T-test (bằng nhau giữa hai trung bình)
F Sig. t df Sig. Trung bình khác biệt Sai số chuẩn khác biệt
YD Hai trung bình bằng nhau được giả định .383 .536 -1.762 295 .079 -.1456 .0826 Hai trung bình bằng nhau khơng được giả định
-1.756 284.403 .080 -.1456 .0829
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
4.6.2. Kiểm định sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức theo độ tuổi
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances ở bảng 4.20, với mức ý nghĩa sig.= 0,062 > 0,05 có thể nói rằng phương sai về hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên giữa các độ tuổi không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.20: Kiểm định Levene phương sai đồng nhất về nhóm độ tuổi.
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
2.271 4 292 .062
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Theo kết quả ANOVA ở bảng 4.21, với mức ý nghĩa sig. = 0,097 > 0,05 nên có thể kết luận khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi chia sẻ tri thức giữa các nhóm nhân viên có độ tuổi khác nhau.
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định ANOVA giữa các nhóm độ tuổi.
Loại biến thiên Tổng biến
thiên df
Bình phương trung
bình biến thiên F Sig.
Giữa các nhóm 3.980 4 .995 1.984 .097
Trong cùng 146.415 292 .501
Tổng 150.395 296
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
4.6.3. Kiểm định sự khác biệt về hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên theo thời gian làm việc
Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances ở bảng 4.22, với mức ý nghĩa sig.= 0,053 > 0,05 có thể nói rằng phương sai về hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên theo thời gian làm việc khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Bảng 4.22: Kiểm định Levene phương sai đồng nhất về nhóm thời gian làm việc.
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
2.592 3 293 .053
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Theo kết quả ANOVA ở bảng 4.23, với mức ý nghĩa sig. = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi chia sẻ tri thức của nhân viên theo thời gian làm việc.
Bảng 4.23: Kết quả kiểm định ANOVA giữa các nhóm thời gian làm việc.
Loại biến thiên Tổng biến
thiên df
Bình phương trung
bình biến thiên F Sig.
Giữa các nhóm 55.737 3 18.579 57.509 .000
Trong cùng 94.658 293 .323
Tổng 150.395 296
Nguồn: kết quả xử lý từ số liệu điều tra của tác giả.
Để biết sự khác biệt giữa các nhóm nào, kiểm định hậu ANOVA được thực