Phân tích hồi quy bội sẽ xác định mối quan hệ hệ giữa các biến độc lập định lƣợng (TR, CO, PS, MR, IR, LS) với một biến phụ thuộc định lƣợng (KS) thông qua phƣơng trình hồi quy tuyến tính. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Kết quả đƣợc thể hiện nhƣ trong bảng 4.15 đến 4.17.
Bảng 4.15 Tóm tắt mô hình hổi quy
Mô hình R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn SE 1 .669 .448 .429 .27316 Biến phụ thuộc : KS
Bảng 4.16 Kiểm định phƣơng sai ANOVA
Mô hình Biến thiên Tổng bình
phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 10.835 6 1.806 24.201 .000 Phần dƣ 13.356 179 .075 Tổng 24.191 185 Biến phụ thuộc : KS
Bảng 4.17 Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig.
Phân tích đa cộng tuyến
B Sai lệch chuẩn Beta Dung sai VIF
(Hằng số) .740 .265 2.789 .006 LS .167 .044 .225 3.796 .000 .879 1.138 TR .216 .053 .247 4.041 .000 .828 1.208 CO .141 .048 .171 2.926 .004 .899 1.113 MR -.035 .032 -.067 -1.098 .274 .840 1.191 IR .209 .047 .280 4.456 .000 .780 1.282 PS .129 .043 .180 2.968 .003 .835 1.197 Biến phụ thuộc : KS Bảng 4.15 cho ta hệ số R2
hiệu chỉnh =0.429 có nghĩa là các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 43% phƣơng sai của biến phụ thuộc. Kiểm định F (bảng 4.16) cho thấy sig. =.000. Nhƣ vậy mô hình hồi quy khá phù hợp.
Căn cứ vào bảng kết quả phân tích hồi quy (bảng 4.17), ta thấy tác động của yếu tố khen thƣởng vật chất MR đến chia sẻ tri thức KS không có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. =0.274 >0.05). Mối quan hệ của các biến độc lập còn lại với biến phụ thuộc KS đƣợc biểu diễn bằng phƣơng trình tuyến tính sau:
KS=0.28*IR+0.247*TR+0.225*LS+0.18*PS+0.171*CO Trong đó :
KS: chia sẻ tri thức giữa nhân viên trong tổ chức IR: hệ thống khen thƣởng tinh thần
TR: sự tin tƣởng lẫn nhau của nhân viên LS: vai trò của lãnh đạo
PS: quy trình làm việc phù hợp CO: giao tiếp của nhân viên
Mức độ tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc đƣợc xác định thông qua hệ số Beta. Theo kết quả trên, yếu tố khen thƣởng tinh thần có tác động mạnh nhất đến việc chia sẻ tri thức của nhân viên (Beta =0.28), kế đến là sự tin tƣởng (beta =0.247), kế đến nữa là vai trò của lãnh đạo (Beta =0.225), quy trình phù hợp (Beta =0.18) và cuối cùng là giao tiếp của nhân viên (Beta =0.171)
Dò tìm sự vi phạm các giả định ngầm trong hồi quy tuyến tính:
Mô hình hồi quy đƣợc xây dựng trên các giả định cần thiết cho hồi quy tuyến tính đa biến. Do đó, mô hình hồi quy cần phải đƣợc kiểm tra có sự vi phạm các giả định này hay không.
Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến): dựa vào kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.17, ta thấy tất cả các hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 5 cho thấy không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến và không làm ảnh hƣởng đến kết quả giải thích của mô hình. Theo kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu, khi VIF > 5 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến xuất hiện và hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ trầm trọng hơn nếu VIF của một biến độc lập nào đó> 10, khi đó biến độc lập này hầu nhƣ không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy tuyến bội (Hair và cộng sự, 2006).
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: để kiểm định giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ khi áp dụng hồi quy bội có bị vi phạm không, ta xem xét giá trị của phần dƣ trong bảng 4.18. Bảng 4.18 Thống kê mô tả phần dƣ Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Cỡ mẫu Phần dƣ chuẩn hóa -3.507 3.524 .000 .984 186
Phần dƣ có giá trị trung bình =0.000 và độ lệch chuẩn 0.984 rất gần 1 cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm. Kết quả kiểm định
này đƣợc củng cố thông qua biểu đồ tần số Histogram, đƣợc trình bày ở mục 1, phụ lục 6.
Giả định về tính độc lập của sai số: khảo sát đƣợc thực hiện với từng cá nhân độc lập cho nên giả định này không bị vi phạm.
Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi: đồ thị biểu diễn phần dƣ chuẩn hóa theo giá trị dự đoán chuẩn hóa (mục 2, phụ lục 6) cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên. Nhƣ vậy có thể kết luận hai giả định này không bị vi phạm.