Page 165 - Martinčič, Romana, in Roberto Biloslavo. 2017. Vodenje v zdravstvenih organizacijah. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 165
Empirična raziskava
vim testom sferičnosti ugotavljali, ali so podatki primerni za faktorsko
analizo.
Preglednica 14: KMO- in Bartlettov test sferičnosti za spremembe
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,843
2240,790
Approx. Chi-Square
190
Bartlett's Test of Sphericity df 0,000
Sig.
Iz preglednice 14 razberemo, da je vrednost KMO-testa nad 0,7, kar 165
pomeni, da je vzorec dovolj kompakten, prav tako so rezultati Bartletto-
vega testa sferičnosti statistično pomembni (p < 0,05), kar pomeni, da
med spremenljivkami obstajajo zadovoljive korelacije. Na podlagi ugoto-
vljenega lahko nadaljujemo s faktorsko analizo.
Faktorska analiza konstrukta spremembe
Na 20 spremenljivkah smo opravili eksplanatorno faktorsko analizo, in
sicer z metodo glavnih osi (Principal Axis Factoring). Omenjena faktor-
ska analiza je primerna, ker so spremenljivke nastale s kvalitativno anali-
zo in je bilo treba preučiti, v kateri faktor sodijo posamezne spremenljiv-
ke.
Faktorski model smo ocenjevali v dveh korakih. Najprej smo ocenili
komunalitete z metodo glavnih osi in nadaljevali z oceno faktorskih ute-
ži s Promaxovo poševno-kotno rotacijo. Ocene komunalitet za spremem-
be prikazuje preglednica 15. Na podlagi komunalitet lahko ugotovimo,
koliko variance posamezne spremenljivke pojasni kombinacija vseh izbra-
nih faktorjev. Vrednosti so visoke (v povprečju nad 0,548), najnižjo ko-
munaliteto ima spremenljivka S9 (spremenili smo administrativne postop-
ke), in sicer 0,359, kar pomeni, da le 35,9 % variabilnosti pri spremembah
administrativnih postopkov lahko pojasnimo s štirimi predpostavljeni-
mi skupnimi faktorji. Rezultati postopka z metodo glavnih osi (Princi-
pal Axis Factoring) kažejo, da je model smiselno oceniti s štirimi faktorji.
vim testom sferičnosti ugotavljali, ali so podatki primerni za faktorsko
analizo.
Preglednica 14: KMO- in Bartlettov test sferičnosti za spremembe
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,843
2240,790
Approx. Chi-Square
190
Bartlett's Test of Sphericity df 0,000
Sig.
Iz preglednice 14 razberemo, da je vrednost KMO-testa nad 0,7, kar 165
pomeni, da je vzorec dovolj kompakten, prav tako so rezultati Bartletto-
vega testa sferičnosti statistično pomembni (p < 0,05), kar pomeni, da
med spremenljivkami obstajajo zadovoljive korelacije. Na podlagi ugoto-
vljenega lahko nadaljujemo s faktorsko analizo.
Faktorska analiza konstrukta spremembe
Na 20 spremenljivkah smo opravili eksplanatorno faktorsko analizo, in
sicer z metodo glavnih osi (Principal Axis Factoring). Omenjena faktor-
ska analiza je primerna, ker so spremenljivke nastale s kvalitativno anali-
zo in je bilo treba preučiti, v kateri faktor sodijo posamezne spremenljiv-
ke.
Faktorski model smo ocenjevali v dveh korakih. Najprej smo ocenili
komunalitete z metodo glavnih osi in nadaljevali z oceno faktorskih ute-
ži s Promaxovo poševno-kotno rotacijo. Ocene komunalitet za spremem-
be prikazuje preglednica 15. Na podlagi komunalitet lahko ugotovimo,
koliko variance posamezne spremenljivke pojasni kombinacija vseh izbra-
nih faktorjev. Vrednosti so visoke (v povprečju nad 0,548), najnižjo ko-
munaliteto ima spremenljivka S9 (spremenili smo administrativne postop-
ke), in sicer 0,359, kar pomeni, da le 35,9 % variabilnosti pri spremembah
administrativnih postopkov lahko pojasnimo s štirimi predpostavljeni-
mi skupnimi faktorji. Rezultati postopka z metodo glavnih osi (Princi-
pal Axis Factoring) kažejo, da je model smiselno oceniti s štirimi faktorji.
