知識管理之影響因素分析

1 0.7102 0.5044 0.4424 0.8940 0.5044 8.1415 1.0000 8.0000 0.0214 註：

表 61 具員工訓練效益預測力之關鍵影響因素顯著性檢定

未標準化係數 共線性統計量

模式 指標

B 之估計值 標準誤

標準化係數

Beta 分配 t 顯著性

允差 VIF (常數) 6.7213 1.3688 4.9105 0.0012

1 作業調度 -1.0328 0.3620 -0.7102 -2.8533 0.0214 1.0000 1.0000

由表 61 可知，在迴歸模式 1 中，作業調度之標準化迴歸係數為-0.7102，呈現負相 關，顯示針對員工訓練效益，作業調度為主要之影響因素，若欲提高知識管理之員工訓 練效益，則應減少員工之作業調度情形，使員工專職於某項工作，累積個人之經驗，進 而具有培訓新進員工之能力。因模式中僅有1 項關鍵影響因素，故無共線性問題存在，

其共線性檢定之變異數膨脹係數(Variance Inflation Factor；VIF)及允差(Tolerance，為 VIF 之倒數)皆為 1，進一步本研究將檢視，員工訓練效益預測模式之共線性診斷，如表 62 所示。

表 62 員工訓練效益預測模式之共線性診斷

變異數比例 模式 維度 特徵值 條件指標

(常數) 作業調度 1 1.9784 1.0000 0.0108 0.0108 1 2 0.0216 9.5791 0.9892 0.9892

由表62 得知，在模式 1 中，其條件指標(condition index；CI 值)皆小於 15，顯示本 研究進行複迴歸之資料無明顯之共線性問題(Tacq，1997)。

(2)知識管理之進度監督效益對影響因子預測力分析

針對知識管理之進度監督效益，其預測力分析結果如表63 所示。

表 63 進度監督效益之預測力分析

變更統計量 模式 R R 平方 調過後

的R 平方

估計的

標準誤 R 平方改

變量 F 改變 分子自 由度

分母自 由度

顯著性 F 改變 1 0.6768 0.4580 0.3903 0.5762 0.4580 6.7605 1.0000 8.0000 0.0316 2 0.8478 0.7187 0.6383 0.4437 0.2607 6.4870 1.0000 7.0000 0.0383 註：

模式1 預測變數：(常數), 作業調度

模式2 預測變數：(常數), 作業調度, 資訊回饋

由表 63 可知，依模式 2 之複回歸結果顯示，作業調度及資訊回饋係進度監督效益 具預測力之關鍵影響因子，並由模式2 之 R 平方為 0.7187，顯示可解釋 71.87%之變異 量，複迴歸之模式具一定之可信度。進一步分析迴歸係數之顯著性檢定，如表64 所示。

表 64 具進度監督效益預測力之關鍵影響因素顯著性檢定 (常數) 5.3443 0.8822 6.0581 0.0003

1 作業調度 -0.6066 0.2333 -0.6768 -2.6001 0.0316 1.0000 1.0000 (常數) 4.1081 0.8350 4.9201 0.0017

作業調度 -0.7027 0.1836 -0.7840 -3.8276 0.0065 0.9577 1.0441 2

資訊回饋 0.4189 0.1645 0.5217 2.5470 0.0383 0.9577 1.0441

由表 64 可知，在迴歸模式 2 中，作業調度之標準化迴歸係數為-0.7840，呈現負相 關；而資訊回饋之標準化迴歸係數為0.5217，呈現正相關，顯示針對進度監督效益，作 業調度為第1 關鍵之影響因素，資訊回饋為第 2 關鍵影響因素，若欲提高知識管理之進 度監督效益，則應減少員工之作業調度情形，使員工專職於某項工作，以利於員工之監 督及管控。並注重員工對於資訊回饋之程度，提出相關之鼓勵策略，培養員工分享知識 之意願，進而達至進度管控之目的。其共線性檢定之變異數膨脹係數(Variance Inflation Factor；VIF)皆小於 10，允差(Tolerance，為 VIF 之倒數)皆大於 0.1，顯示資料無明顯共 線性問題，進一步本研究將檢視，進度監督效益預測模式之共線性診斷，如表65 所示。

表 65 進度監督效益預測模式之共線性診斷

變異數比例 模式 維度 特徵值 條件指標

(常數) 作業調度 資訊回饋 1 1.9784 1.0000 0.0108 0.0108

1 2 0.0216 9.5791 0.9892 0.9892

1 2.9442 1.0000 0.0032 0.0046 0.0054 2 0.0371 8.9086 0.0071 0.4699 0.7280 2

3 0.0187 12.5470 0.9897 0.5255 0.2666

由表65 得知，在模式 2 中，其條件指標(condition index；CI 值)皆小於 15，顯示本 1 0.6988 0.4883 0.4243 0.7153 0.4883 7.6336 1.0000 8.0000 0.0246 註：

模式1 預測變數：(常數), 專業相異

由表 66 可知，依模式 1 之複回歸結果顯示，專業相異係預測能力效益具預測力之 關鍵影響因子，並由模式1 之 R 平方為 0.4883，顯示可解釋 48.83%之變異量，複迴歸

模式之解釋變異量偏低，顯示企業員工專業相異程度高亦可能會提高預測能力之效益， (常數) 5.6563 0.9877 5.7269 0.0004

1 專業相異 -0.7813 0.2828 -0.6988 -2.7629 0.0246 1.0000 1.0000

由表 67 可知，在迴歸模式 1 中，專業相異之標準化迴歸係數為-0.6988，呈現負相 鍵影響因素，故無共線性問題存在，其共線性檢定之變異數膨脹係數(Variance Inflation Factor；VIF)及允差(Tolerance，為 VIF 之倒數)皆為 1，進一步本研究將檢視預測能力效 益預測模式之共線性診斷，如表68 所示。

表 68 預測能力效益預測模式之共線性診斷

變異數比例 模式 維度 特徵值 條件指標

(常數) 專業相異 1 1.9734 1.0000 0.0133 0.0133 1 2 0.0266 8.6161 0.9867 0.9867