V- Cán bộ hướng dẫ n: TS BẢO TRUNG
4.4.4. Lựa chọn biến cho mô hình
Một biến phụ thuộc sẽ chịu tác động của nhiều biến độc lập khác nhau, tuy nhiên không phải lúc nào phương trình càng nhiều biến càng phù hợp với dữ liệu, mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc, có thể một vài biến được sử dụng lại không phải là biến quyết định cho biến cho biến thiên của biến phụ thuộc. Do vậy, việc thực hiện thủ tục chọn biến theo phương pháp chọn từng bước (Stepwise seclection) sẽ giúp ta nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc.
Bảng 4.13: Kết quả của thủ tục chọn biến
Mô hình hồi quy
theo bước Biến đưa vào
Biến
loại ra Phương pháp 1 X5 Tiền lương và phúc
lợi .
Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào <=0,05, xác suất F ra >=0.1) 2 X4Đào tạo và thăng tiến . Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F
vào <=0,05, xác suất F ra >=0.1) 3 X1 Mối quan hệ nơi làm
việc .
Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào <=0,05, xác suất F ra >=0.1) 4 X3 Môi trường làm việc . Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F
vào <=0,05, xác suất F ra >=0.1) Biến phụ thuộc: Y Sự hài lòng của người lao động tại PTSC Marine
(Nguồn: Số liệu phân tích với SPSS)
Bảng 4.13 cho ta kết quả của phép kiểm định F đối với giả thiết hệ số của biến được đưa vào bằng 0. Như vậy, ta chỉ nên sử dụng bốn yếu tố X5 – Tiền lương và phúc lợi, X4 – Đào tạo và thăng tiến, X1 – Mối quan hệ nơi làm việc, X3 – Môi trường làm việc. Yếu tố còn lại X2 – Đặc điểm công việc không đủ tiêu chuẩn xác xuất F vào <= 0,05 và xác xuất F ra >=0,1 sẽ không được đưa vào mô hình do
tại PTSC Marine.
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
Y = B5*X5 + B4*X4 + B1*X1 + B3*X3
Với Y là sự hài lòng của người lao động tại PTSC Marine, X5 – Tiền lương và phúc lợi, X4 – Đào tạo và thăng tiến, X1 – Mối quan hệ nơi làm việc, X3 – Môi trường làm việc, Bi là các hệ số hồi quy.
4.4.5. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến Bảng 4.14: Kết quảđánh giá độ phù hợp của mô hình