Từ kết quả kiểm định thang đo được trình bày bên trên, ta thấy thang đo phong cách lãnh đạo từ 6 thành phần ban đầu nhập lại thành 5 thành phần với 26 biến quan sát gồm IMII, IC, IS, CR và MBE. Hai thành phần IM và II nhập lại thành một thành phần có thể được giải thích là do trong thực tế ngành lữ hành hai thành phần này thực chất chỉ là thang đo đơn hướng. Có thể do người lao động trong ngành lữ hành cảm nhận rằng người lãnh đạo có thể làm cho họ tin tưởng, kính trọng và noi gương theo cũng chính là người lãnh đạo có khả năng truyền lửa, truyền cảm hứng cho người lao động bởi những hành vi và tính cách gây ảnh hưởng của người lãnh đạo; thang đo tận tâm với tổ chức vẫn giữ nguyên 3 thành phần với 14 biến quan sát gồm AC, CC và NC. Do có sự thay đổi so với mô hình đề nghị nên tác giả điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu như sau:
Hình 4.3: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Quản lý bằng ngoại lệ - MBE
Tận tâm vì đạo đức - NC Khen thưởng - CR
Tận tâm vì lợi ích - CC Kích thích trí tuệ - IS
Truyền cảm hứng và ảnh hưởng -IMII
Quan tâm từng cá nhân - IC
Điều chỉnh giả thuyết: Nhóm 1:
H1a: Lãnh đạo bằng yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì tình cảm.
H1b: Lãnh đạo bằng yếu tố quan tâm đến từng cá nhân tác động dương (+) đến tận tâm vì tình cảm.
H1c: Lãnh đạo bằng yếu tố kích thích trí tuệ tác động dương (+) đến tận tâm vì tình cảm.
H1d: Lãnh đạo bằng yếu tố khen thưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì tình cảm.
H1e: Lãnh đạo bằng quản lý ngoại lệ tác động dương (+) đến tận tâm vì tình cảm.
Nhóm 2:
H2a: Lãnh đạo bằng yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì lợi ích.
H2b: Lãnh đạo bằng yếu tố quan tâm từng cá nhân tác động dương (+) đến tận tâm vì lợi ích.
H2c: Lãnh đạo bằng yếu tố kích thích trí tuệ tác động dương (+) đến tận tâm vì lợi ích.
H2d: Lãnh đạo bằng yếu tố khen thưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì lợi ích. H2e: Lãnh đạo bằng quản lý ngoại lệ tác động dương (+) đến tận tâm vì lợi ích.
Nhóm 3:
H3a: Lãnh đạo bằng yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì đạo đức.
H3b: Lãnh đạo bằng yếu tố quan tâm từng cá nhân tác động dương (+) đến tận tâm vì đạo đức.
H3c: Lãnh đạo bằng yếu tố kích thích trí tuệ tác động dương (+) đến tận tâm vì đạo đức.
H3d: Lãnh đạo bằng yếu tố khen thưởng tác động dương (+) đến tận tâm vì đạo đức. H3e: Lãnh đạo bằng quản lý ngoại lệ tác động dương (+) đến tận tâm vì đạo đức.
Nhóm 4:
H4a: Với yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì tình cảm hơn là lãnh đạo nam.
H4b: Với yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì lợi ích hơn là lãnh đạo nam.
H4c: Với yếu tố truyền cảm hứng và ảnh hưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì đạo đức hơn là lãnh đạo nam.
Nhóm 5
H5a: Với yếu tố quan tâm từng cá nhân, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì tình cảm hơn là lãnh đạo nam.
H5b: Với yếu tố quan tâm từng cá nhân, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì lợi ích hơn là lãnh đạo nam.
H5c: Với yếu tố quan tâm từng cá nhân, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì đạo đức hơn là lãnh đạo nam. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhóm 6
H6a: Với yếu tố kích thích trí tuệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì tình cảm hơn là lãnh đạo nam.
H6b: Với yếu tố kích thích trí tuệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì lợi ích hơn là lãnh đạo nam.
H6c: Với yếu tố kích thích trí tuệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì đạo đức hơn là lãnh đạo nam.
Nhóm 7
H7a: Với yếu tố khen thưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì tình cảm hơn là lãnh đạo nam.
H7b: Với yếu tố khen thưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì lợi ích hơn là lãnh đạo nam.
H7c: Với yếu tố khen thưởng, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì đạo đức hơn là lãnh đạo nam.
Nhóm 8
H8a: Với yếu tố quản lý bằng ngoại lệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì tình cảm hơn là lãnh đạo nam.
H8b: Với yếu tố quản lý bằng ngoại lệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì lợi ích hơn là lãnh đạo nam.
H8c: Với yếu tố quản lý bằng ngoại lệ, lãnh đạo nữ ảnh hưởng đến tận tâm vì đạo đức hơn là lãnh đạo nam.
4.5 Thống kê mô tả phong cách lãnh đạo và tận tâm với tổ chức
Dựa trên kết quả phân tích EFA thang đo phong cách lãnh đạo và sự tận tâm với tổ chức. Tác giả tiến hành phân tích thống kê mô tả khái quát đánh giá của người lao động về các thành phần của phong cách lãnh đạo của người lãnh đạo trực tiếp cũng như cảm nhận về các thành phần tận tâm đối với tổ chức.
4.5.1 Phong cách lãnh đạo
Bảng 4.8: Mô tả đánh giá của người lao động về phong cách lãnh đạo qua giá trị trung bình Thành phần Tổng quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn IMII 266 1 5 3.74 .617 IC 266 2 5 3.79 .584 CR 266 1 5 3.86 .569 MBE 266 1 5 2.78 .927 IS 266 1 5 3.75 .627 Thành phần lãnh đạo bằng CR được người lao động trong các doanh nghiệp kinh doanh lữ hành ở Việt Nam cảm nhận cao nhất (3,86), tiếp đến là thành phần IC (3,79), IS (3,75), IMII(3,74) và cuối cùng là MBE (2,78).
4.5.2 Sự tận tâm với tổ chức
Bảng 4.9: Mô tả cảm nhận của người lao động về sự tận tâmvới tổ chức qua giá trị trung bình Thành phần Tổng quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn AC 266 2 5 3.75 .533 CC 266 1 5 3.08 .771 NC 266 1 5 2.92 .829
Nhìn chung, người lao động trong các doanh nghiệp kinh doanh lữ hành cảm nhận mức độ tận tâm với tổ chức không cao, không giá trị trung bình nào đạt ≥ 4, cao nhất là tận tâm vì tình cảm (3,75), tiếp đến là tận tâm vì lợi ích (3,08) và cuối cùng là tận tâm vì đạo đức (2,92).
4.6 Đánh giá ảnh hưởng của các thành phần lãnh đạo lên từng thành phần của sự tận tâm với tổ chức
Tiến hành phân tích mô hình hồi quy bội để xem xét mối quan hệ của 5 thành phần của phong cách lãnh đạo lên từng thành phần của sự tận tâm với tổ chức.
(1) Trước tiên, xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc; giữa các biến độc lập với nhau thông qua hệ số Pearson.
(2) Kiểm tra việc vi phạm các giả định:
Đối với giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi, sử dụng đồ thị phân tán giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau không bị vi phạm thì các giá trị dự đoán và phần dư phân tán rất ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Tập 1).
Đối với giả định phần dư có phân phối chuẩn, sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Đối với giả định về tính độc lập của sai số tức không có tương quan giữa các phần dư, tiến hành kiểm định giả thuyết H0 (Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0) bằng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d). Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Tập 1).
Đối với giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập, tác giả kiểm tra giả định này dựa vào hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance inflation factor). Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy bội.
(3) Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội thông qua hệ số R2 hiệu chỉnh; kiểm định độ phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F trong bảng phân tích phương sai Anova.
- Đặc điểm của hệ số xác định R2 là một hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá
trị R2 thể hiện. R2 điều chỉnh (Adjusted R square) không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến được thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Tập 1). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Tiến hành phân tích phương sai (ANOVA), nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê, giả thuyết thuần của mối quan hệ không tuyến tính không được chấp nhận.
(4)Kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số riêng phần bằng thống kê t.
Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến tiềm ẩn
IMII IC CR MBE IS AC CC NC IMII HSTQ Pearson 1 Sig. (2-tailed) IC HSTQ Pearson .615 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 CR HSTQ Pearson .522 ** .646** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 MBE HSTQ Pearson -.138 * -.074 -.010 1 Sig. (2-tailed) .025 .228 .869 IS HSTQ Pearson .644 ** .614** .483** -.196** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001 AC HSTQ Pearson .464 ** .562** .466** -.038 .488** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .532 .000 CC HSTQ Pearson -.056 .076 .085 .392 ** -.007 .122* 1 Sig. (2-tailed) .363 .219 .169 .000 .911 .046 NC HSTQ Pearson .176** .185** .241** .347** .129* .244** .433** 1 Sig. (2-tailed) .004 .002 .000 .000 .035 .000 .000 N 266 266 266 266 266 266 266 266 **. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01 (2 bên).
Dựa vào bảng 4.10, xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc ta thấy:
(1) Tồn tại mối tương quan thuận chiều giữa tận tâm vì tình cảm (AC) với lãnh đạo bằng truyền cảm hứng và ảnh hưởng (IMII), lãnh đạo bằng quan tâm từng cá nhân (IC), lãnh đạo bằng khen thưởng (CR), lãnh đạo bằng kích thích trí tuệ (IS) và mối tương quan nghịch chiều với yếu tố quản lý bằng ngoại lệ (MBE) thể hiện qua hệ số tương quan từ - 0,038 đến 0,562.
(2) Tồn tại mối tương quan thuận chiều giữa tận tâm vì lợi ích (CC) với yếu tố quản lý bằng ngoại lệ (MBE), lãnh đạo bằng quan tâm từng cá nhân (IC), lãnh đạo bằng khen thưởng (CR); tương quan nghịch chiều với lãnh bằng truyền cảm hứng và ảnh hưởng (IMII) và lãnh đạo bằng kích thích trí tuệ (IS). Hệ số tương quan từ -0.056 đến 0.392.
(3) Tồn tại mối tương quan thuận chiều giữa tận tâm vì đạo đức (NC) với lãnh đạo bằng truyền cảm hứng và ảnh hưởng (IMII), lãnh đạo bằng khen thưởng (CR), lãnh đạo bằng quan tâm từng cá nhân (IC), lãnh đạo bằng kích thích trí tuệ (IS) và quản lý bằng ngoại lệ (MBE). Hệ số tương quan từ 0.129 đến 0.347.
Do đó các biến độc lập IMII, IC, CR, IS, MBE có thể đưa vào mô hình phân tích hồi quy bội để giải thích cho các biến phụ thuộc AC, CC và NC.
Xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau ta thấy hầu hết các biến độc lập tương quan với nhau (trị tuyệt đối hệ số Pearson từ 0,196 đến 0,646). Như vậy, trong tổng thể với mức ý nghĩa 5% có mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Do đó tác giả sẽ lưu ý kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong phần sau để kiểm tra xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau không.
Trên cơ sở mối tương quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc như trên, tác giả tiến hành xem xét tác động của các thành phần phong cách lãnh đạo IMII, IC, IS, CR, MBE lên các thành phần của gắn kết tổ chức AC, CC, NC thông qua các mô hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
Mô hình thứ nhất: Đánh giá tác động của các biến phong cách lãnh đạo (IMII, IC, IS, CR, MBE) lên tận tâm vì tình cảm (AC). Trong đó IMII, IC, IS, CR, MBE là các biến độc lập, AC là biến phụ thuộc.
Mô hình thứ hai: Đánh giá tác động của các biến phong cách lãnh đạo (IMII, IC, IS, CR, MBE) lên tận tâm vì lợi ích (CC). Trong đó IMII, IC, IS, CR, MBE là các biến độc lập, CC là biến phụ thuộc.
CC = β0 + β1IMII + β2IC + β3IS + β4CR + β5MBE
Mô hình thứ ba: Đánh giá tác động của các biến phong cách lãnh đạo (IMII, IC, IS, CR, MBE) lên tận tâm vì đạo đức (NC). Trong đó IMII, IC, IS, CR, MBE là các biến độc lập, NC là biến phụ thuộc.
NC = β0 + β1IMII + β2IC + β3IS + β4CR + β5MBE
4.6.1 Đánh giá tác động của các biến phong cách lãnh đạo IMII, IC, IS, CR,
MBE lên tận tâmvì tình cảm (AC) – mô hình 1
4.6.1.1 Xây dựng mô hình
Mô hình phân tích: AC = β0 + β1IMII + β2IC + β3IS + β4CR + β5MBE
Tác giả áp dụng phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) trong chương trình SPSS phiên bản 20.0 để phân tích hồi quy bội. Sau đó dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính bội và viết phương trình hồi quy.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích mô hình hồi quy thứ nhất Bảng tóm tắt mô hình 1 Mô hình Hệ số R R bình phương R bình phương điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 .605a .366 .353 .428 1.954
Biến độc lập: IS, MBE, CR, IMII, IC Biến phụ thuộc: AC
Bảng phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 27.507 5 5.501 29.968 .000b Phần dư 47.729 260 .184 Tổng 75.236 265 Biến độc lập: IS, MBE, CR, IMII, IC Biến phụ thuộc: AC
Bảng trọng số hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig.
Hệ số tương quan Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Zero- order Riêng phần Từng phần Độ chấp nhận Hệ số VIF 1 Hằng số 1.272 .229 5.563 .000 IMII .081 .061 .093 1.326 .186 .464 .082 .066 .494 2.026 IC .286 .068 .314 4.191 .000 .562 .252 .207 .435 2.298 CR .120 .062 .128 1.926 .055 .466 .119 .095 .552 1.813 MBE .020 .029 .034 .673 .501 -.038 .042 .033 .949 1.053 IS .153 .060 .180 2.559 .011 .488 .157 .126 .494 2.024
Biến độc lập: IS, MBE, CR, IMII, IC Biến phụ thuộc: AC
Dựa vào bảng kết quả 4.11, ta thấy IC và IS tác động cùng chiều vào AC vì trọng số hồi quy có sig. < 0,05. Riêng CR có β4 đạt sig. = 0,055 > 0,05 nên CR có ý nghĩa thống kê tại mức 0,055 hay độ tin cậy gần 95%. Hai biến IMII và MBE có β đạt sig. > 0,05 nên chưa có ý nghĩa về mặt thống kê.
4.6.1.2 Kiểm tra các giả định (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Đối với giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của phần dư không đổi:
Quan sát đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán đã chuẩn hóa, các phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh trục 0, không tạo thành một hình dạng nào (phụ lục 16 – Đồ thị phân tán Scatterplot 1) . Điều này có nghĩa là phương sai của các sai số không đổi và tồn tại quan hệ tuyến tính giữa AC và các biến độc lập.
Đối với giả định phần dư có phân phối chuẩn: Quan sát biểu đồ tần số Histogram, P-P Plot của phân dư chuẩn hóa (phụ lục 16 - Biểu đồ tần số Histogram, Biểu đồ tần số P-P Plot, Biểu đồ tần số Q-Q Plot), ta thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (mean = 8,67E-18, std. dev = 0,994).
Đối với giả định về tính độc lập của phần dư: Kiểm định giả thuyết H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Hệ số Durbin-Watson (d) = 1,954 < 2 (xem bảng 4.9), vậy các phần dư không có tương quan với nhau.
Đối với giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập: hệ số phóng