CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4 Kiểm định các giá trị thang đo bằng phân tích EFA
Phương pháp phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) dùng để rút gọn một tập biến k quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn trên cơ sở mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2012).
4.4.1 Phân tích EFA đối với các biến độc lập tác động lên chia sẻ kiến thức
Từ kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo ở trên, một tập 30 biến quan sát của 06 thang đo độc lập được đưa vào phân tích EFA để rút gọn các biến quan sát thành các nhân tố có ý nghĩa hơn. Kết quả của phân tích nhân tố khám phá cho thấy chỉ số KMO = 0,827 (>0,5) nên phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Đại lượng Chi-square trong kiểm định Bartlett có giá trị lớn với mức ý nghĩa sig = 0,000 (<0,05).
Do đó các biến quan sát có tương quan với nhau xét trong phạm vi tổng thể.
Bảng 4.16: Hệ số KMO và Bartlett của các thang đo tác động đến việc chia sẻ kiến thức trong Facebook nhóm
Giá trị Kết quả Đánh giá
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,827 Chấp nhận
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett 0,000 Chấp nhận
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm SPSS 20) Bảng 4.0.17: Bảng xoay các yếu tố tác động đến việc chia sẻ kiến thức trong các
Facebook nhóm
STT Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6
1
Kỳ vọng cá nhân
KV1 0,829
2 KV2 0,827
3 KV3 0,823
4 KV4 0,743
5 KV5 0,739
6
Thích giúp đỡ
GD1 0,853
7 GD2 0,842
8 GD3 0,829
9 GD4 0,823
10
Sự tin tưởng
TT1 0,845
11 TT2 0,816
12 TT3 0,809
13 TT4 0,795
14
Sự tương tác qua lại
QL1 0,880
15 QL2 0,837
16 QL3 0,793
17 QL4 0,740
18
Sự nhận dạng
ND1 0,825
19 ND2 0,816
20 ND3 0,798
21 ND4 0,786
22
Tự hiệu quả
HQ1 0,768
23 HQ2 0,721
24 HQ3 0,665
25 HQ4 0,623
26 HQ5 0,591
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm SPSS 20)
Với yêu cầu về giá trị tối thiểu của chỉ số Eigenvalue trong việc xác định số lượng nhân tố được rút trích trong phép phân tích, có 06 nhân tố thỏa điều kiện với giá trị thấp nhất của chỉ số Eigenvalue là 1,361 > 1 và tổng phương sai trích tích lũy đạt 66,436%. Điều này thể hiện rằng 06 nhân tố được rút ra giải thích được 66,436% biến thiên của dữ liệu. Do vậy các thang đo rút ra được chấp nhận. Đồng thời các biến quan sát được giữ lại trong phân tích nhóm vào 06 nhân tố và hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (hệ số tải nhân tố nhỏ nhất của các biến được giữ lại là 0,591). Các chỉ số này cho thấy các biến quan sát được giữ lại trong phân tích đều quan trọng và có ý nghĩa thực tiễn (phụ lục C).
Dựa vào bảng ma trận xoay các nhân tố, các biến quan sát được yêu cầu có hệ số tải hơn 0,5 được chia thành 06 nhóm nhân tố, các nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể như sau:
Nhân tố 1: gồm 05 biến quan sát (KV1, KV2, KV3, KV4, KV5). Các biến quan sát được dùng để đo ảnh hưởng của kỳ vọng cá nhân đối với việc chia sẻ kiến thức trong các Facebook nhóm, do đó tên nhân tố vẫn được giữ là “kỳ vọng cá nhân”, ký hiệu là
“KV”.
Nhân tố 2: gồm 04 biến quan sát (GD1, GD2, GD3, GD4), do giữ nguyên các biến quan sát như trước khi đi vào phân tích EFA nên vẫn giữ tên là “thích giúp đỡ”, ký hiệu là “GD”. Nhân tố này đo lường sự “thích giúp đỡ” tác động đến việc chia sẻ kiến thức trong các Facebook nhóm.
Nhân tố 3: gồm 04 biến quan sát (TT1, TT2, TT3, TT4) dùng để đo “sự tin tưởng”
của người tham gia Facebook nhóm và vẫn giữ nguyên tên ban đầu “sự tin tưởng”, ký hiệu “TT”.
Nhân tố 4: gồm 04 biến quan sát (QL1, QL2, QL3, QL4) dùng để đo “sự tương tác qua lại của những người tham gia Facebook nhóm tác động đến việc chia sẻ kiến thức, vẫn giữ tên “sự tương tác qua lại”, ký hiệu “QL”.
Nhân tố 5: gồm 04 biến quan sát (ND1, ND2, ND3, ND4) dùng để đo sự nhận dạng của những người tham gia Facebook nhóm có tác động đến việc chia sẻ kiến thức và vẫn giữ nguyên tên “sự nhận dạng”, ký hiệu “ND”.
Nhân tố 6: gồm 05 biến quan sát (HQ1, HQ2, HQ3, HQ4, HQ5) dùng để đo tính tự hiệu quả của những người tham gia Facebook nhóm tác động đến việc chia sẻ kiến thức của họ, và nhóm nhân tố này vẫn được giữ nguyên tên “tự hiệu quả”, ký hiệu
“HQ”.
4.4.2 Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo chia sẻ kiến thức
Kiểm định chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và giá trị thống kê Bartlett
Giả thuyết Ho được đặt ra là 04 biến quan sát của thang đo chia sẻ kiến thức không có tương quan với nhau trong tổng thể. Theo bảng 4.18, khi kiểm định chỉ số KMO và giá trị thống kê Barltlett ta thấy giá trị sig = 0,000 và KMO = 0,802 (>0,5). Điều này chỉ ra rằng giả thuyết Ho bị bác bỏ và các biến quan sát của yếu tố chia sẻ kiến thức có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, việc phân tích EFA là phù hợp.
Bảng 4.0.18: Kiểm định chỉ số KMO và giá trị thống kê Barltlett của thang đo chia sẻ kiến thức
Giá trị Kết quả Đánh giá
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,802 Chấp nhận
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett 0,000 Chấp nhận
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm SPSS 20) Phương pháp trích và xoay nhân tố
Tiến hành phương pháp trích nhân tố và xoay nhân tố đã trích ra được một nhân tố và bằng với số nhân tố ban đầu với 4 biến quan sát. Phương sai trích là 66,535%
(>50%), đạt yêu cầu so với tiêu chuẩn.
Bảng 4.19: Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chia sẻ kiến thức
Biến nghiên cứu Biến quan
sát Hệ số tải Thang đo
Chia sẻ kiến thức trong Facebook nhóm
(ký hiệu CS)
CS1 0,830 Tôi thường xuyên tham gia chia sẻ kiến thức cho các nhóm Facebook .
CS2 0,825
Tôi đã đóng góp kiến thức cho các thành viên khác và điều đó khiến tôi khám phá thêm được nhiều điều mới.
CS3 0,805
Tôi thường tham gia vào thảo luận trong nhiều chủ đề chứ không hạn chế ở một chủ đề cụ thể.
CS4 0,799
Khi thảo luận về một vấn đề phức tạp tôi luôn tham gia vào những tương tác tiếp theo.