Trường Số lượng Tỷ lệ (%)
Benedictine USA 3 1.0 CAO HOC HA LAN 21 6.9 DAI HOC BACH KHOA 35 11.6 DH Kinh Te Luat TPHCM 3 1.0 DH Kinh Te TPHCM 201 66.3 DH Mo TP. HCM 33 10.9 DH KHXH & NV Ha Noi 2 .7 DH KHXH & NV TPHCM 3 1.0 Vien Moi Truong Va Tai Nguyen 2 .7
4.5 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Đề tài sử dụng các thang đo của Ko & ctg (2005) được đo lường tại thị trường Mỹ với ngữ cảnh về chuyển giao tri thức trong các đơn vị tư vấn và khách
hàng. Một số thang đo được hiệu chỉnh và bổ sung cho phù hợp với đặc điểm tại thị
trường Việt Nam và phù hợp với ngữ cảnh nghiên cứu của đề tài. Các thang đo sau khi được hiệu chỉnh và bổ sung cần phải kiểm định lại ở thị trường Việt Nam nói
chung và trong lĩnh vực chuyển giao tri thức trong đào tạo nói riêng.
Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo chuyển giao tri thức được thực hiện bằng cách đánh giá hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Những thành phần đạt yêu cầu về
độ tin cậy có hệ số Cronbach Alpha ≥ 0.6 sẽ được giữ lại để tiếp tục sử dụng cho bước phân tích nhân tố khám phá (EFA), những thành phần không đạt yêu cầu về
độ tin cậy Cronbach Alpha bị loại bỏ khỏi thang đo. Việc phân tích nhân tố khám
phá (EFA) nhằm khám phá cấu trúc thang đo chuyển giao tri thức cũng như thang
đo sự phù hợp của tri thức chuyển giao và động cơ ngoại tại của học viên cao học
tại thị trường Việt Nam. Các thành phần không đạt yêu cầu về hệ số tải nhân tố sẽ bị loại, cấu trúc thang đo được sắp xếp lại và đưa vào phân tích hồi quy nhằm kiểm
định các giả thuyết nghiên cứu đã nêu ra ở chương 2.
4.5.1 Kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng công cụ Cronbach Alpha
Công cụ này dùng để loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu dựa trên hệ số tương quan biến-tổng và hệ số Cronbach Alpha. Trong nghiên cứu này, ngồi việc khảo sát định tính, tác giả cũng tiến hành khảo sát định lượng sơ bộ với 119 mẫu để tiến hành hiệu chỉnh thang đo phù hợp nhất với điều kiện tại Việt Nam. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó tất cả các thang đo đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo.
Thành phần (khái niệm nghiên cứu) chuyển giao tri thức gồm 5 biến quan sát
KT1, KT2, KT3, KT4, KT5. Cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 5 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .857 (lớn hơn 0.6)
nên thang đo chuyển giao tri thức đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào
phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Thành phần mối quan hệ khó khăn (AR) gồm 4 biến quan sát AR1, AR2, AR3, AR4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .840 (lớn hơn 0.6) nên thang đo mối quan hệ khó khăn đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.
Bảng 4.5 Kết quả Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát Hệ số Cronbach Alpha Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến-tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến này KT1 14.3597 7.052 .698 .822 KT2 14.4884 7.231 .669 .829 KT3 .857 14.3828 6.979 .677 .827 KT4 14.6040 7.227 .670 .829 KT5 14.4554 6.785 .656 .834 AR1 11.1221 4.617 .691 .789 AR2 .840 11.2310 5.052 .569 .841 AR3 10.8779 4.737 .745 .768 AR4 11.1056 4.572 .696 .787 EM1 14.2574 7.576 .651 .845 EM2 .865 14.4356 6.975 .716 .829 EM3 14.3267 7.260 .703 .832 EM4 14.5743 7.669 .644 .847 EM5 14.4983 7.006 .716 .829 PH1 10.7987 5.168 .644 .874 PH2 .876 10.9868 4.371 .774 .825 PH3 11.1287 4.596 .725 .845 PH4 11.0264 4.417 .797 .815
Thành phần động cơ ngoại tại (EM) gồm 5 biến quan sát EM1, EM2, EM3, EM4, EM5. Cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 5 biến
đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .865 (lớn hơn 0.6) nên thang đo động cơ ngoại tại đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
Thành phần sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH) gồm 4 biến quan sát PH1, PH2, PH3, PH4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .876 (lớn hơn 0.6) nên
thang đo sự phù hợp của tri thức chuyển giao đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục
được đưa vào phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.
4.5.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
4.5.2.1 Thang đo sự phù hợp của tri thức chuyển giao và động cơ ngoại tại
Thang đo này gồm có 2 thành phần (thang đo con) là sự phù hợp của tri thức
chuyển giao (PH) và động cơ ngoại tại (Extrinsic Motivation – EM) với tổng cộng 9 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng cách kiểm tra hệ số Cronbach alpha, tất cả 9 biến được đưa vào phân tích nhân tố khám phá để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp
principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.901 là cao (yêu cầu tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1512.369 với mức ý nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi
tổng thể với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với dữ liệu 2.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 2 nhân tố.
Nhìn vào bảng ma trận các nhân tố đã được xoay ta thấy có biến EM1 bị loại do chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến EM1 giữa các nhóm nhỏ hơn 0.3 nên có khả năng biến EM1 tạo ra việc rút trích nhân tố giả vì vậy nó bị loại ra khỏi phân tích EFA.
Bảng 4.6 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA lần đầu
Biến quan sát Nhân tố 1 2 EM2 .797 EM3 .785 EM4 .764 EM5 .762 .325 EM1 .628 .455 PH2 .841 PH3 .823 PH4 .372 .806 PH1 .738
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization
Sau khi loại các biến EM1, ta tiến hành phân tích EFA lần 2 và được kết quả
như sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.878 là khá cao (yêu cầu tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1306.855 với mức ý nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với dữ liệu.
2
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 2 nhân tố. Nhìn vào bảng ta thấy khơng có biến nào bị loại do hệ số tải nhân tố <0.5 và tất cả các biến đều thỏa mãn điều kiện chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến lên 2 nhóm bất kỳ đều lớn
hơn 0.3.
Bảng 4.7 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA sau khi loại biến
STT Biến quan sát PH EM Tên nhân tố
1 PH2 .845 Sự phù hợp của tri thức chuyển giao 2 PH3 .825 3 PH4 .811 .370 4 PH1 .744 5 EM2 .796
Động cơ ngoại tại
của bên nhận
6 EM4 .782
7 EM3 .778
8 EM5 .334 .769
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Sau khi loại biến khơng đạt u cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang
đo của 2 nhân tố được đo lường bởi 8 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 2
cho thấy 8 biến quan sát này được rút trích thành 2 nhân tố với phương sai trích đạt 70.809 % điều này cho biết với 2 nhân tố được trích ra từ 8 biến quan sát giải thích
được 70.809 % biến thiên của dữ liệu; do vậy các nhân tố được rút trích ra là chấp
nhận được.
4.5.2.2 Thang đo mối quan hệ khó khăn (Arduous Relationship – AR)
Thang đo mối quan hệ khó khăn có 4 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát
này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.779 là khá cao và thỏa mãn điều kiện KMO>.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị 506.816 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Tồn bộ 4 biến
quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 67.895%
cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 4 biến quan sát có thể giải thích được 67.895% biến thiên của dữ liệu do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận
được.
Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố mối quan hệ khó khăn (Arduous Relationship – AR) (Arduous Relationship – AR)
STT Biến quan sát Nhân tố AR Tên nhân tố
1 AR3 .869
Mối quan hệ khó khăn 2 AR4 .842
3 AR1 .836 4 AR2 .743
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
4.5.2.3 Thang đo chuyển giao tri thức (Knowledge transfer - KT)
Thang đo chuyển giao tri thức có 5 biến quan sát. Tất cả các biến quan sát
này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.863 là khá cao và thỏa mãn điều kiện KMO>.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị 616.245 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Tồn bộ 5 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 63.886%
cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 5 biến quan sát có thể giải thích được 63.886% biến thiên của dữ liệu do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận
được.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích nhân tố chuyển giao tri thức
STT Biến quan sát Nhân tố KT Tên nhân tố
1 KT1 .818
Chuyển giao tri thức 2 KT3 .801
3 KT2 .797 4 KT4 .795 5 KT5 .785
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
4.6 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Tính lại các nhân tố được rút trích ra từ phần phân tích nhân tố EFA ở phía
trước, cụ thể như sau:
KT = MEAN(KT1, KT2, KT3, KT4, KT5) AR = MEAN(AR1,AR2, AR3, AR4) PH = MEAN(PH1, PH2, PH3, PH4) EM = MEAN(EM2, EM3, EM4, EM5)
Trước hết tác giả tiến hành kiểm tra các giả định: Các giả định của mô hình
hồi quy và giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập.
Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy gồm: (1)phương sai của sai số (phần
phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc,
2008).
Kết quả kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy được trình bày trong phụ lục5
Trước tiên để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi,
ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized
Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized Predicted Value).
Quan sát đồ thị, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá
trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi. Điều đó chứng tỏ
phương sai của phần dư không đổi.
Thứ hai, kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không
đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng & Mộng Ngọc, 2008). Chúng ta sẽ sử dụng
các biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99). Điều
này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số Q-Q plot, P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh trục kỳ vọng điều đó cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (Collinearlity Diagnostics). Các công cụ chuẩn đốn đa cộng tuyến có thể sử dụng là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): Nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì
nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là nghịch đảo của độ chấp nhận của biến (Tolerance). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
Việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến được thực hiện thơng qua xây dựng ma trận tương quan (xem Bảng 4.10)
Bảng 4.10 Ma trận hệ số tương quan Chuyển Chuyển giao tri thức (KT) Mối quan hệ khó khăn (AR) Động cơ ngoại tại của học viên (EM) Sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH) Chuyển giao tri thức (KT) Hệ số tương quan Pearson 1 .763 ** .589** .688** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Mối quan hệ khó khăn (AR) Hệ số tương quan Pearson .763 ** 1 .565** .556** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Động cơ ngoại tại của học viên (EM) Hệ số tương quan Pearson .589 ** .565** 1 .615** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 Sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH) Hệ số tương quan Pearson .688 ** .556** .615** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
**. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01 level (2-tailed).
Xét mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập, ta thấy tồn tại mối tương quan giữa biến Mối quan hệ khó khăn (AR) với các biến Động cơ ngoại tại của học viên (EM), Sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH). Hệ số
tương quan dao động trong khoảng từ .556 đến .565. Trên thực tế, với mức ý nghĩa
nhỏ hơn .01 (phân biệt bằng dấu **), giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% (tức là chấp nhận giả thuyết sai là 1%). Điều này
có nghĩa tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến mối quan hệ khó khăn (AR) với các biến động cơ ngoại tại (EM), sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH). Sau khi kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy và nhận thấy khơng có giả định nào bị vi phạm, tác giả tiến hành xem xét:
(1) Tác động của biến Động cơ ngoại tại của học viên (EM), Sự phù hợp của tri
thức chuyển giao (PH) lên Mối quan hệ khó khăn (AR)
(2) Tác động của biến Mối quan hệ khó khăn (AR) lên chuyển giao tri thức (KT)
4.6.1 Mơ hình hồi quy 1
Xem xét tác động của biến sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH) và động cơ ngoại tại của học viên (EM) lên mối quan hệ khó khăn (AR). Biến phụ thuộc của
mơ hình là biến AR, biến độc lập là các biến PH, EM.
AR = β0 + β1X1 + β2X2
Kết quả phân tích hồi quy bằng SPSS với phương pháp ENTER:
Bảng 4.11 Tóm tắt mơ hình 1
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn 1 .624a
.389 .385 .55479 Biến phụ thuộc: Mối quan hệ khó khăn (AR)
Biến độc lập: Sự phù hợp của tri thức chuyển giao (PH) và Động cơ ngoại tại (EM)