Để thực hiện phân tích tương quan và hồi quy, các biến đo lường phải được tính trung bình thành từng nhóm. Các biến được tính bằng hàm mean và được mã hóa như sau: Chia sẻ tri thức (KS), Sự tin tưởng (Tr), Hệ thống thông tin (IS), Khen thưởng ngắn hạn (SR), Khen thưởng dài hạn (LR), Cơ cấu tổ chức (OS). Phân tích tương quan với kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 1% được sử dụng trong phần này, kết quả được thể hiện ở bảng 4.4.
Bảng 4.10 – Kết quả kiểm định hệ số tương quan Pearson
KS Tr IS SR LR OS
KS 1 0.420 0.534 0.103 0.376 0.304
Tr 0.420 1 0.466 0.264 0.368 0.296
IS 0.534 0.466 1 0.366 0.433 0.347
SR 0.103 0.264 0.366 1 0.299 0.336
LR 0.376 0.368 0.433 0.299 1 0.260
OS 0.304 0.296 0.349 0.336 0.260 1
Có thể thấy biến phụ thuộc Chia sẻ tri thức (KS) có tương quan dương với các biến độc lập còn lại. Có mức tương quan trung bình với 2 biến Hệ thống thông tin (IS) – 0.534 và Sự tin tưởng (Tr) – 0.420, có tương quan yếu với 2 biến Khen thưởng dài hạn (LR) – 0.376 và Cơ cấu tổ chức (OS) – 0.304 . Tuy nhiên, KS không có tương quan với Khen thưởng ngắn hạn (SR) – 0.103. Khi ra kết quả hồi quy, ta phải để ý đến biến này.
Giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng hệ số r lớn nhất là 0.466 giữa biến IS và Tr nhỏ hơn 0.8 nên không có dấu hiệu đa cộng tuyến, nhưng ta sẽ còn một bước nữa kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến này qua hệ số phóng đại phương sai VIF hoặc
độ chấp nhận của biến (Tolerance) ở phân tích hồi quy đa biến. Giữa các biến còn lại đều có mức tương quan trung bình hoặc yếu.
4.3.2 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích với thủ tục chọn biến bằng phương pháp Enter.
Bảng 4.5, có R2 hiệu chỉnh = 0.350, có nghĩa là mô hình có thể giải thích được 35% cho tổng thể về mối quan hệ giữa các yếu tố đến việc chia sẻ tri thức trong cty.
Đối với R2, yêu cầu phải từ 0.5 trở lên thì bài nghiên cứu mới có giá trị. Tuy nhiên, đối với các đề tài liên quan tới mối liên hệ (Ví dụ: ảnh hưởng của không gian làm viêc tới yếu tố sáng tạo ...) thì R2 không quan trọng lắm, thường thì 0.3 trở lên có thể giải thích được mô hình (Theo SPSSTTT, 2014).
Bảng 4.11 – Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
1 0.610a 0.372 0.350 0.46364
a. Predictors: (Constant), Cơ cấu tổ chức, Khen thưởng dài hạn, Khen thưởng ngắn hạn, Sự tin tưởng, Hệ thống thông tin
b. Dependent Variable: Chia sẻ tri thức
Bảng 4.6 kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 như vậy mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu khảo sát.
Bảng 4.12 – Phân tích phương sai ANOVA Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 18.424 5 3.685 17.142 0.000b
Phần dư 31.169 145 0.215
Tổng 49.593 150
a. Dependent Variable: Chia sẻ tri thức
b. Predictors: (Constant), Cơ cấu tổ chức, Khen thưởng dài hạn, Khen thưởng ngắn hạn, Sự tin tưởng, Hệ thống thông tin
Từ bảng 4.7 ta có thể thấy giá trị Sig của Cơ cấu tổ chức là 0.077 > 0.05, không có ý nghĩa ở mức 95%. Nhưng tại mức 90% thì vẫn có ý nghĩa (0.077 < 0.1) nên ta chấp nhận tại mức ý nghĩa này. Còn các giá trị Sig của các thang đo khác đều < 0.05 như vậy đều có ý nghĩa thống kê và có nghĩa là các hệ số hồi quy đều khác 0.
Tất cả các hệ số VIF đều < 2 và Tolerance > 0.1 → không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Ở cột Beta chuẩn hóa, Khen thưởng ngắn hạn có giá trị âm như vậy là tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc Chia sẻ tri thức, nghĩa là biến này sẽ hạn chế đến việc chia sẻ kiến thức trong tổ chức. Còn các biến còn lại có tác động cùng chiều, với độ lớn chính là tác động của các biến này lên biến phụ thuộc. Nếu so sánh tác động của các nhân tố này lên Chia sẻ tri thức, thì nhân tố Hệ thống thông tin có vai trò quan trọng nhất (với Beta = 0.403), tiếp đến là Sự tin tưởng và Khen thưởng dài hạn. Nhân tố Cơ cấu tổ chức có sự tác động thấp nhất (Beta = 0.130).
Bảng 4.13 – Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Đo lường đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Toler
ance VIF
1
(Hằng số) 1.415 0.324 4.368 0.000
Sự tin tưởng 0.190 0.079 0.185 2.403 0.018 0.733 1.365 Hệ thống thông tin 0.411 0.083 0.403 4.936 0.000 0.649 1.540 Khen thưởng ngắn
hạn
-0.165 0.066 -0.183 -2.486 0.014 0.798 1.254 Khen thưởng dài
hạn
0.132 0.065 0.154 2.034 0.044 0.756 1.322 Cơ cấu tổ chức 0.115 0.065 0.130 1.778 0.077 0.809 1.236 a. Dependent Variable: Chia sẻ tri thức
Ta có phương trình thể hiện sự chia sẻ tri thức theo các biến độc lập là :
Chia sẻ tri thức = 0.185*(Sự tin tưởng) + 0.403*(Hệ thống thông tin) – 0.183*(Khen thưởng ngắn hạn) + 0.154*(Khen thưởng dài hạn) + 0.130*(Cơ cấu tổ chức)
Kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, ta tiến hành kiểm định các giả thuyết:
Chấp nhận các giả thuyết : H1, H2, H3a, H3b, H4