Ti p theo s d ng ph ng pháp h i quy tuy n tính đ xác đnh m c Ủ ngh a và m i t ng quan tuy n tính c a các bi n trong mô hình nghiên c u, bi t đ c các m c đ c a các bi n đ c l p lên bi n ph thu c. T đó, xây d ng mô hình h i quy b i, ki m đnh các gi thuy t. Nghiên c u th c hi n h i quy tuy n tính b i b ng ph ng pháp enter, x lý t t c các bi n và đ a ra các thông s th ng kê liên quan đ n các bi n. Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), k t qu phân tích h i quy đ c ti n hành nh sau:
- ánh giá và ki m đnh đ phù h p c a mô hình:
Khi đánh giá mô hình h i qui b i, h s R2 vàR2 hi u chnh đ c dùng đ đánh giá đ phù h p c a mô hình. H s R2 đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi n đ c l p đ c đ a vào mô hình, càng đ a thêm nhi u bi n đ c l p vào mô hình thì R2 càng t ng, tuy nhiên không có ngh a là ph ng trình có càng nhi u bi n thì s càng phù h p h n v i d li u. Nh v y, R2 có khuynh h ng là m t c l ng l c quan c a th c đo s phù h p c a mô hình đ i v i d li u trong tr ng h p có h n m t bi n gi i thích trong mô hình. Mô hình th ng không phù h p v i d li u th c t nh giá tr R2 th hi n. Do đó, h s xác đnh R2 đi u ch nh đ c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i vì nó không ph thu c vào đ phóng đ i c a R2. H s R2 có giá tr t 0 đ n 1, R2 càng g n 1 thì mô hình đã xây d ng càng thích h p. R2 càng g n 0 mô hình càng kém phù h p v i t p d li u m u.
S d ng ki m đ nh F trong phân tích ph ng sai đ ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th , qua đó xem xét bi n ph thu c có liên h tuy n tính v i các bi n đ c l p không.
Xét gi thuy t:
Ho: ( R2 = 0) Không có m i quan h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c. H1: (R2 # 0) T n t i m i quan h gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c.
M c Ủ ngh a ki m đ nh là m c đ ch p nh n sai l m c a các nhà nghiên c u. Trong các nghiên c u ki m đ nh lý thuy t khoa h c trong ngành kinh doanh, m c ý ngh a th ng đ c ch n là 5%. (Nguy n ình Th , 2012)
N u Sig. < 0,05: Bác b gi thuy t Ho. N u Sig. >= 0,05: Ch p nh n gi thuy t Ho.
- Ki m đnh các gi đnh trong mô hình h i qui b i g m: Gi đnh không có hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p; Gi đnh ph n d có phân ph i chu n; Gi đnh không có s t ng quan gi a các ph n d .
- Ki m đ nh s khác bi t trung bình đám đông g m các nhóm th ng kê sau gi i tính, đ tu i, trình đ h c v n, thu nh p cá nhân hàng tháng. Mô hình ANOVA đ c s d ng đ so sánh các trung bình đám đông v i d li u kh o sát, qua đó ki m đnh có hay không s khác nhau trong đánh giá v hi u su t làm vi c c a nhân viên gi a các nhóm khác nhau.
Xét gi thuy t:
Ho: Không có s khác bi t v các y u t tác đ ng lên hi u su t làm vi c c a các nhóm đ i t ng khác nhau.
H1: Có s khác bi t v các y u t tác đ ng lên hi u su t làm vi c c a các nhóm đ i t ng khác nhau.
M c Ủ ngh a ki m đnh: 95%
N u Sig. < 0,05: Bác b gi thuy t Ho, ch p nh n gi thuy t H1. N u Sig. >= 0,05: Ch p nh n gi thuy t Ho, bác b gi thuy t H1.
Tóm t t ch ng 3
Ch ng 3 trình bày chi ti t ph ng pháp th c hi n nghiên c u g m hai b c là nghiên c u s b và nghiên c u chính th c. Nghiên c u s b đ c th c hi n thông qua nghiên c u đnh tính và nghiên c u đ nh l ng s b thông qua kh o sát th 50 nhân viên ngân hàng nh m hi u ch nh và hoàn thi n b ng câu h i đi u tra. Nghiên c u chính
th c đ c th c hi n thông qua nghiên c u đ nh l ng v i kích th c m u là 230. Các nhân t tác đ ng đ n hi u su t làm vi c đ c đo l ng thông qua 19 bi n quan sát, đánh giá hi u qu công vi c đ c đo l ng thông qua 4 bi n quan sát. K t qu kh o sát đ c s d ng đ ti n hành phân tích và x lý s li u.
CH NG 4
K T QU NGHIÊN C U
Ch ng 4 s trình bày v k t qu th c hi n nghiên c u g m th ng kê m u nghiên c u đã thu th p đ c, ti n hành đánh giá và ki m đ nh thang đo, ki m đnh s phù h p c a mô hình, ki m đnh các gi thi t c a mô hình.