Trang chủ / Cá Nhân

Kết Quả Độ Tin Cậy Và Phương Sai Trích Của Thang Đo Sẵn Sàng Cho Thay


Bảng 4.13. Kết quả độ tin cậy và phương sai trích của thang đo sẵn sàng cho thay

đổi tổ chức



CR

AVE

MSV

MaxR(H)

SPH

SUH

SSCX

LIDD

KNTH

SPH

0.801

0.474

0.421

0.872

0.689





SUH

0.792

0.434

0.421

0.799

0.649

0.659




SSCX

0.823

0.550

0.160

0.871

0.400

0.306

0.741



LIDD

0.882

0.714

0.202

0.895

0.329

0.343

0.188

0.845


KNTH

0.758

0.516

0.383

0.785

0.521

0.619

0.186

0.449

0.718

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 212 trang tài liệu này.

Nguồn: Kết quả phân tích của đề tài

Kết quả tính độ tin cậy tổng hợp của các nhân tố phản ánh sự sẵn sàng cho thay đổi cho thấy, thang đo nhân tố sự ủng hộ của lãnh đao (SUH) và thang đo sự phù hợp của thay đổi (SPH) có phương sai trích thấp (< 0,5). Đồng thời hệ số ước lượng của thang đo sự phù hợp có biến CAP8 và CAP9 có hệ số rất thấp (0,247 và 0,367) và thang đo SUH lại có biến CMS5 có hệ số ước lượng nhỏ hơn 0.5.

Bảng các chỉ số độ phù hợp của mô hình chuẩn hóa thu được rất tốt. Các chỉ số đều đạt yêu cầu. Kết quả tính độ tin cậy và phương sai trích của các thang đo cũng được cải thiện tốt hơn lên.

Bảng 4.14. Chỉ báo độ phù hợp của mô hình các nhân tố cấu thành sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi tổ chức


Chỉ báo

Giá trị

So sánh

Chi-square/df

1,868

< 3

CFI

0,962

> 0,9

GFI

0,934

> 0,8

TLI

0,953

>0,9

RMSEA

0,049

< 0,05

Nguồn: Kết quả phân tích của đề tài

Tính toán lại lần nữa độ tin cậy tổng hợp đối với thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi tổ chức có được kết quả ở Bảng 4.14b. Các trị số đã được cải thiện.


Bảng 4.14b. Kết quả độ tin cậy và phương sai trích của thang đo sẵn sàng cho thay đổi sau điều chỉnh



CR

AVE

MSV

MaxR(H)

LIDD

SSCX

SPH

SUH

KNTH

LIDD

0.884

0.718

0.221

0.895

0.847





SSCX

0.823

0.550

0.176

0.874

0.181

0.742




SPH

0.846

0.584

0.398

0.880

0.349

0.419

0.764



SUH

0.762

0.446

0.398

0.768

0.342

0.320

0.631

0.668


KNTH

0.757

0.513

0.378

0.781

0.470

0.200

0.554

0.615

0.716

Nguồn: Kết quả phân tích của đề tài

Kết quả này một lần nữa khẳng định tính phù hợp và tin cậy của thang đo do Holt và cộng sự (2007) xây dựng. Việc phát triển thêm yếu tố cảm xúc với thay đổi để đo lường sự sẵn sàng cho thay đổi của cá nhân cho thấy có sự phù hợp nhất định.

4.4.2. Kiểm định phân tích nhân tố khẳng định tất cả các thang đo

Tập biến quan sát các thành tố của thang đo sẵn sàng cho thay đổi được vào cùng tập biến quan sát của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sẵn sàng thay đổi để thực hiện bước phân tích EFA trước khi thực hiện thủ tục CFA. Phương pháp trích nhân tố được sử dụng là Principal Axis Factoring với phép xoay Promax, hệ số tải nhân tố là 0,5. Phép xoay Promax là một trong các phương pháp xoay xiên, được coi là tốt hơn phương pháp xoay trực giao Varimax (Anderson và Gerbing, 1988). Phương pháp xoay xiên cũng được coi là linh hoạt hơn, giúp phân nhóm nhân tố cho các biến chính xác hơn (Hair và cộng sự, 2014).

Kết quả phân tích EFA lần đầu cho thấy, biến quan sát CAP8, CAP9, AFF3 và CMS2, có hệ số tải nhỏ hơn 0,5. Nhân tố CAP8 và CAP9 trong phần phân tích CFA các nhân tố phản ánh sự sẵn sàng cho thay đổi đã được khẳng định là có hệ số hồi quy khá thấp được loại ra khỏi mô hình khi thực hiện CFA các nhân tố phản ánh sự sẵn sàng cho thay đổi. Tác giả quyết định loại biến CAP8, CAP9 khỏi thang đo và thực hiện lại phân tích EFA. Kết quả EFA vẫn cho thấy nhân tố CMS5, CMS2 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5. Kết hợp với kết quả phân tích CFA ở mục 4.4.1 NCS quyết định loại quan sát CMS5 ra khỏi thang đo về sự ủng hộ của lãnh đạo với thay đổi và tiến hành EFA lại. Kết quả quan sát CMS2 vẫn có hệ số tải nhỏ hơn 0,5. Từ đây, tác giả loại tiếp biến CMS2 ra khỏi thang đo sự ủng hộ của lãnh đạo với thay đổi.


Kết quả cuối cùng cho thấy các biến quan sát hội tụ về 11 nhân tố, tât cả các quan sát đều có hệ số tải (factor loading) lớn hơn 0,5 có ý nghĩa thống kê thực tế (xem Phụ lục 4.7). Các điều kiện phân tích nhân tố đều được thỏa mãn, hệ số KMO = 0,906 giá trị Sig của kiểm định Barlett rất nhỏ cho thấy các biến quan sát tương quan với nhau có ý nghĩa thống kê. Tổng phương sai trích có giá trị bằng 68,906%, tương ứng với hệ số Eigen value = 1,040. Như vậy tập biến nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự sẵn sàng cho thay đổi còn lại 45 biến quan sát hội tụ về 11 nhân tố. Các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định CFA trước khi đưa vào mô hình hồi quy để ước lượng tác động.

Cụ thể, các nhân tố này là

- Sự sẵn sàng cho thay đổi gồm 5 thành tố:

(1) Cảm xúc với thay đổi (kí hiệu SSCX) đo lường bởi 4 biến quan sát từ AFF1 đến AFF4, hệ số tải cao nhất là AFF1 (0,856) và thấp nhất là AFF3 (0,555).

(2) Nhận thức về sự phù hợp (SPH) đo lường bởi 4 biến quan sát

(3) Nhận thức về sự ủng hộ của lãnh đạo (SUH) đo lường bởi 3 biến quan sát

(4) Nhận thức về khả năng thực hiện thay đổi (KNTH) đo lường bởi 3 biến quan sát

(5) Nhận thức về lợi ích phải đánh đổi (LIĐĐ) đo lường bởi 3 biến quan sát.

- Các yếu tố thuộc về đặc điểm tính cách cá nhân gồm 3 tính cách:

(6) Tính cách hướng ngoại (TCHN) đo lường bởi 5 biến quan sát.

(7) Tính ổn định cảm xúc (OĐCX) đo lường bởi 4 biến quan sát.

- Các yếu tố thuộc về bối cảnh thay đổi là:

(8) Niềm tin vào năng lực quản lý (NTQL) đo lường bởi 6 biến quan sát

(9) Môi trường giao tiếp (MTGT) đo lường bởi 4 biến quan sát.

(10) Công bằng trong quy trình đánh giá thực hiện công việc (CBQT) đo bằng 5 biến quan sát.

(11) Công bằng trong phân phối (CBPP) đo lường bởi 4 biến quan sát

Bảng các nhân tố đã xoay được trình bày ở Phụ lục 4.7. Tất cả các nhân tố trên được đưa vào cho bước kiểm định tiếp theo là phân tích nhân tố khẳng định CFA.


Kết quả phân tích CFA cho thấy các chỉ số của mô hình đều rất tốt, nhưng khi xem bảng trọng số hồi quy chuẩn hóa, có một biến AFF3 và EX4 có trọng số ước lượng khá thấp là 0,466 và 0,472 đều nhỏ hơn 0,5 nên được loại bỏ khỏi thang đo và tiến hành lại CFA.

Kết quả Model Fit trong phân tích CFA lần cuối cho thấy, chỉ số CMIN/DF = 1,552 < 3, các chỉ số CFI bằng 0,947 >0,9 và TLI = 0,941 > 0,9 như vậy mô hình là phù hợp, GFI = 0,869 nhỏ hơn mức khuyến nghị của Hair và cộng sự (1998), tuy nhiên Hair và cộng sự cũng lưu ý rằng hệ số GFI bị ảnh hưởng nhiều bởi qui mô mẫu, do đó chỉ số này có nhiều hạn chế, chỉ số này vẫn nằm trong khoảng từ 0,8 đến 0,9, như vậy là chấp nhận được (Floza và Filippini, 1998). Giá trị RMSEA = 0,037 < 0,05. Pclose đạt yêu cầu > 0,05. Do vậy mô hình đề xuất là đáng tin cậy, phù hợp với dữ liệu khảo sát (Hair và cộng sự, 2010).

Bảng 4.15. Chỉ báo độ phù hợp của mô hình tất cả các nhân tố


Chỉ báo

Giá trị

So sánh

Chi-square/df

1,473

< 3

CFI

0,954

> 0,9

GFI

0,876

> 0,8

TLI

0,940

>0,9

RMSEA

0,035

< 0,05

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của đề tài

Kết quả phân tích cho thấy các trọng số đã chuẩn hóa đều cao hơn 0,5 đồng thời các trọng số chuẩn hóa đều cao hơn 0,5 đồng thời các hệ số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê nên các thang đo khái niệm đạt giá trị hội tụ. Kết quả ở các bảng hiệp phương sai, hệ số tương quan giữa các biên và phương sai của các biên cho thấy các giá trị đều đảm bảo P-value rất thấp, hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khá thấp, do đó các khái niệm đạt được giá trị phân biệt (Phụ lục 4.11)


Nguồn Kết quả phân tích CFA từ dữ liệu của đề tài Hình 4 3 Mô hình ước 1

Nguồn: Kết quả phân tích CFA từ dữ liệu của đề tài

Hình 4.3 Mô hình ước lượng chuẩn hóa (CFA)

4.4.3. Kiểm định độ tin cậy, phân biệt và hội tụ của các thang đo bằng CFA

Ở mục trước, tác giả đã kiểm định độ tin cậy thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Các giá trị thu được đều cho thấy các thang đo trước khi đưa vào phân tích CFA đều đạt ngưỡng tin cậy (từ 0,6 đến 0,7).

Với phân tích CFA, kiểm định độ tin cậy, giá trị phân biệt và hội tụ của các thang đo phải thỏa mãn các điều kiện sau theo Hair và cộng sự (2010):

Độ tin cậy (Reliability)

- Hệ số ước lượng hồi quy chuẩn hóa (Standardized Loading Estimates) > = 0,5 (tốt nhất là >=0,7)

- Hệ số tin cậy (Composite Reliability (CR) >=0,7

Tính hội tụ (Convergent)

- Average Variance Extracted (AVE) >= 0,5

Tính phân biệt (Discriminant)

- Maximum Share Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE)


- Square Root of AVE (SQRTAVE) > Inter Construct Corrlations

Kết quả tính các giá trị được thể hiện trong Phụ lục 4.12. Kết quả tính lần một cho các nhân tố cóa độ tin cậy tổng hợp đều lớn hơn 7. Có 3 nhân tố có phương sai trích nhỏ hơn 0,5 ở ngưỡng chấp nhận được. Để cải thiện các chỉ số này, tác giả xóa bớt nhân tố có hệ số ước lượng hồi quy nhỏ nhất là EXP3 (= 0,512). Kết quả rút gọn được trình bầy ở Bảng 4.18.

Kết quả tính toán Độ tin cậy tổng hợp và Phương sai trung bình được trích ở Bảng 4.16 cho thấy: Các thang đo đều có độ tin cậy tổng hợp từ 0,738 đến 0,912 (lớn hơn 0,7) đạt ngưỡng tin cậy, đa số các thang đo có phương sai trung bình được trích lớn hơn 0,5. Các giá trị AEV đều lớn hơn MSV tương ứng (xem Phụ lục 4.10). Do đó về cơ bản các thang đo đã đạt giá trị phân biệt.

Như vậy việc kiểm định mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu thông qua các chỉ số và các kiểm định về độ tin cậy của thang đo, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt cho phép khẳng định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu với các dữ liệu điều tra. Đồng thời, các khái niệm có thể sử dụng tốt trong mô hình cấu trúc (SEM) ở phần sau.

Bảng 4. 16. Kết quả tính độ tin cậy tổng hợp và phương sai trung bình được trích



CR

AVE

MSV

SUH

0.722

0.465

0.386

NTQL

0.913

0.638

0.345

CBQT

0.833

0.500

0.469

CBPP

0.890

0.670

0.468

MTGT

0.813

0.522

0.256

SSCX

0.854

0.661

0.177

ODCX

0.836

0.567

0.348

LIDD

0.884

0.719

0.268

TCHN

0.738

0.488

0.348

SPH

0.846

0.583

0.469

KNTH

0.759

0.515

0.411

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của đề tài


4.5. Kiểm định sự tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu

Kết quả kiểm định chỉ ra rằng các nhân tố phản ánh sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi tổ chức các tương quan với nhau (giá trị trung bình tổng cả 5 nhân tố = 3,51, p< 0.05). Giá trị trung bình về mức độ của sự sẵn sàng đối với thay đổi của cá nhân từ 3,3, đến 3,63. Sự tương quan này cũng cho thấy sự hội tụ tương đối của các biến này khi các nhân tố này đều cùng phản ánh sự sẵn sàng cho thay đổi tổ chức của cá nhân. Đúng như kỳ vọng các nhân tố thuộc về bối cảnh tổ chức có thay đổi đều có liên quan theo hướng tích cực đến sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi tổ chức (p<0,05). Nhân tố tính ổn định cảm xúc liên quan đến cả 5 thành phần của sự sẵn sàng cho thay đổi (p<0.01). trong khi tính hướng ngoại chỉ có tương quan với 3 thành tố. Trong khi đó, các biến về đặc điểm cá nhân cho thấy sự không đồng nhất trong tương quan với các thành phần của sự sẵn sàng cho thay đổi. Tuổi, vị trí công việc không có liên quan đến sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi. Lĩnh vực hoạt động của công ty cũng thế. Sự sở hữu của nhà nước có liên quan sự sẵn sàng của cá nhân cho thay đổi tổ chức theo cả 4 khía cạnh ngoại trừ nhận thức về sự ủng hộ của lãnh đạo với thay đổi. Sự liên quan của các nhân tố trong mô hình sẽ được kiểm định đầy đủ và rõ rang hơn trong mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

118


Bảng 4. 17. Ma trận các hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình



Mean

SD

12

13

14

15

16

1. Gioitinh

0.47

0.50

.191**

.163**

.021

.169**

.024

2. tuoi

37.56

6.31

-.023

-.024

-.004

-.054

-.117*

3. VitriCV

0.17

0.37

-.007

.037

-.018

.074

.054

4. SohuuNN

0.30

0.46

.113*

.209**

-.042

.208**

.120*

5. Linhvuc

0.63

0.48

-.108*

-.133*

-.139**

.014

-.136**


6. Tính hướng ngoại

3.08

0.55

-.024

.100

.112*

.300**

.139**

7. Tính ổn định cảm xúc

3.37

0.50

.147**

.192**

.252**

.374**

.189**

8. Niềm tin quản lý

3.69

0.61

.313**

.514**

.485**

.407**

.373**

9. Môi trường giao tiếp

3.31

0.53

.177**

.388**

.364**

.403**

.348**

10. CB trong quy trình

3.63

0.58

.320**

.564**

.421**

.499**

.437**

11. CB trong phân phối

3.49

0.60

.307**

.500**

.386**

.531**

.389**


12. Cảm xúc với TĐ

3.61

0.69


.379**

.257**

.140**

.141**

13. Sự phù hợp

3.63

0.65



.484**

.419**

.294**

14. Sự ủng hộ

3.62

0.61




.449**

.276**

15. Khả năng thực hiện

3.30

0.61





.393**

16. Lợi ích đánh đổi

3.38

0.74






** p < 0.01; * p < 0.05

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu đề tài

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 27/03/2024