M CăL C
B ngă4.5.ăThangăđoăcácăkháiăni mănghiênă cu
T ătină(TT)
TT1 Anh/Ch r t t tin vào n ng l c c a Anh/Ch trong phân tích và tìm gi i pháp cho các v n đ trong công vi c
TT2 Anh/Ch r t t tin khi trình bày ý t ng công vi c c a mình v i c p trên
TT3 Anh/Ch r t t tin đóng góp ý ki n vào chi n l c phát tri n chung c a công ty (hay c quan) n i Anh/Ch đang làm vi c
TT4 Anh/Ch r t t tin khi thi t l p m c tiêu cho công vi c c a mình
TT5 Anh/Ch r t t tin khi ti p xúc v i đ i t ng (khách hàng) đ th o lu n các v n đ công vi c
TT6 Anh/Ch r t t tin khi th o lu n v i các đ ng nghi p v công vi c
HV3 Anh/Ch luôn ch đ ng theo đu i m c tiêu công vi c hi n t i c a mình
HV5 Anh/Ch th y mình là ng i có th đ t đ c thành công trong công vi c
HV6 Hi n t i Anh/Ch th y mình đ t đ c m c tiêu công vi c mà Anh/Ch t đ ra
L căquană(LQ)
LQ1 Khi g p khó kh n trong công vi c, Anh/Ch luôn tin đi u t t nh t s đ n LQ2 Anh/Ch luôn nhìn th y m t t t c a m i v n đ g p ph i trong công vi c LQ3 Anh/Ch luôn l c quan v công vi c c a Anh/Ch trong t ng lai
LQ4 Anh/Ch luôn tin t ng m i vi c t t lành s luôn đ n v i Anh/Ch
H iăph că(HP)
HP1 Anh/Ch d dàng h i ph c sau khi g p r c r i trong công vi c
HP2 N u g p khó kh n trong công vi c ph i gi i quy t m t mình, Anh/Ch v n có th làm đ c b ng cách này hay cách khác
HP3 Anh/Ch luôn đ nh ng phi n mu n công vi c qua m t bên
Hyăv ngă(H )
HV1 Anh/Ch cho r ng b t k m t v n đ nào trong công vi c c ng có nhi u cách đ
gi i quy t
HV2 Anh/Ch có thi t l p m c tiêu rõ ràng cho công vi c c a mình
Hi uăqu ăcôngăvi că(HQC )
HQCV1 Anh/Ch tin r ng Anh/Ch là m t nhân viên làm vi chi u qu
HQCV2 Anh/Ch luôn hài lòng v i ch t l ng công vi c Anh/Ch đã làm
HQCV3 C p trên Anh/Ch luôn tin r ng Anh/Ch là ng i làm vi c có hi u qu
4.4.ăPhơnătíchăh i quy
H i quy tuy n tính b i th ng đ c dùng đ ki m đ nh và gi i thích lý thuy t nhân qu . Mô hình này có m t khái ni m ph thu c là hi u qu công vi c và 4 khái
ni m đ c l p là: hy v ng, l c quan, t tin, h i ph c. Tr c khi ti n hành phân tích h i quy b i, c n phân tích t ng quan đ ki m đ nh m i liên h gi a các thành ph n.
4.4.1. Ph n t ch t ng quan
Ti p theo nghiên c u s d ng h s t ng quan tuy n tính r (Pearson Corelation
Coefficient) đ ki m đ nh s t ng quan gi a 4 y u t c u thành nên thang đo n ngl c tâm lý v i nhau và v i hi uqu công vi c c a ng i D c s (Ph l c 7).
B ng 4.6. Phân tích h s t ngăquanăPearson TT LQ HP HQCV HV TT T ng quan Pearson 1 0,474** 0,449** 0,656** 0,470** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 N 319 319 319 319 LQ T ng quan Pearson 1 0,430** 0,306** 0,316** Sig. (2-tailed) 0 0 0 N 319 319 319 HP T ng quan Pearson 1 0,499** 0,334** Sig. (2-tailed) 0 0 N 319 319 HQCV T ng quan Pearson 1 0,301** Sig. (2-tailed) 0 N 319 HV T ng quan Pearson 1 Sig. (2-tailed) N **. T ng quan ch t ch t i m c 0.01 (2 đuôi). i v i m i quan h t ng quan gi a các bi n TT, LQ, HP, HV và bi n HQCV,
d dàng nh n th y h s t ng quan tuy n tính c a các bi n khá cao, n m trong kho ng t 0,301 đ n 0,656. T ng quan này có th xem là r t ch t ch . Ki m đnh b ng h s t ng
ph n ánh m t hi p bi n thiên th t s trong t ng th ch không ph i là s tình c ng u nhiên trong m u, do v y chúng đ u có ý ngh a v m t th ng kê. Nhìn s b , có th k t lu n các bi n đ c l p c u thành nên thang đo n ng l c tâm lý (HV, LQ, TT, HP) có th
đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n ph thu c hi u qu công vi c (HQCV).
4.4.2. Mô hình h i quy tuy n t nh b i
Gi s các y u t n ng l c tâm lý tác đ ng đ n hi u qu công vi c theo mô hình 4.1 đ u có quan h tuy n tính v i hi u qu công vi c. Phân tích h i quy tuy n tính s giúp bi t đ c c ng đ nh h ng c a các bi n đ c l p n ngl c tâm lý (Hy v ng,
l c quan, t tin, h i ph c) lên bi n ph thu c (Hi u qu công vi c). Do v y, mô hình h i quy tuy n tính b i đ c phát tri n nh sau:
Hi u qu công vi c =ă 0+ă 1 *ăHyăv ngă+ă 2 *ăL căquană+ă 3 *ăăT ătină+ă 4 * H iăph că+ăei
Hay
HQCV = 0 + 1 * HV + 2 * LQ + 3 * TT + 4 * HP + ei
Trong đó, k là h s c a ph ng trình h i quy tuy n tính b i và ei là ph n d . L nh h i quy tuy n tính trong ch ng trình SPSS 16.0 đ c s d ng đ ch y phân tích ph n m m h i quy.
H s xác đ nh (R2) đo l ng t l t ng bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i các bi n đ c l p trong mô hình.
Giá tr R2 càng cao thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy tuy n tính b i càng cao và vi c d đoán bi n ph thu c càng chính xác.
Phép phân tích ph ng sai (Anova) đ c ti n hành. N u giá tr F có ý ngh a đáng k v m t th ng kê (p < 0,05), gi thuy t thu n c a m i quan h không tuy n tính b bác b .
H s là h s h i quy chu n hoá cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s xem nh là kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h s chu n hóa càng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c càng cao.
B ng 4.7. Tóm t t mô hình h i quy b i l năđ u Mô hình H ăs ă R R 2 R2 Hi uă ch nh Saiăs ă chu năă c aă că l ng Th ngăkêăthayăđ i H ăs ăDurbină -Watson R2ă thayă đ i ăthayă đ i df1 df2 M căỦă ngh aă ă thayăđ i 1 0,700a 0,49 0,483 0,60978 0,49 75,341 4 314 0 2,06 a. Các d báo: (H ng s ), HV, LQ, HP, TT b. Bi n ph thu c: HQCV
B ngă4.8.ă ánhăgiáăđ phù h p cu mô hình h i quy b i l năđ u
Môăhình T ngăbìnhăph ng df Bìnhăph ngătrungăbình F M căỦăngh a
1 H iăquy 112,056 4 28,014 75,341 0,000a
Ph năd 116,755 314 0,372
T ng 228,811 318
a. Các d báo: (H ng s ), HV, LQ, HP, TT b. Bi n ph thu c: HQCV
B ngă4.9. Thông s ăc aămôăhìnhăh iăquyătuy nătínhăb iăl năđ u
Mô hình
H ăs ăch aăchu năhóa H ăs ăchu năhóa
t Sig.
Th ngăkêăđaăcôngă tuy n
B Saiăs ăchu n Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1,427 0,278 5,135 0,000 TT 0,625 0,054 0,588 11,501 0,000 0,621 1,609 LQ -0,09 0,053 -0,082 -1,708 0,089 0,712 1,405 HP 0,272 0,045 0,285 6,017 0,000 0,725 1,379 HV -0,041 0,042 -0,045 -0,97 0,333 0,755 1,325 a. Bi n ph thu c: HQCV
T B ng 4.9, hai y u t : LQ và HV có sig >0,05 nên lo i 2 y u t này ta đ c:
B ng 4.10. Tóm t t mô hình h iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i
Mô hình H s R R 2 R2 Hi uă chnh
Sai s ăchu năă
c aă căl ng Th ngăkêăthayăđ i H ăs ăDurbină- Watson R2ă thayă đ i ăthayăđ i df1 df2 M căỦăngh aă ăthayăđ i 1 0,695a 0,483 0,480 0,61185 0,483 147,600 2 316 0,000 2,057 a. Các d báo: (H ng s ), HP, TT b. Bi n ph thu c: HQCV
B ngă4.11. ánhăgiáăđ phù h p mô hình h iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i Môăhình T ngăbìnhăph ng df Bìnhăph ngătrungăbình F M căỦăngha
1 H iăquy 110,512 2 55,256 147,600 0,000a
Ph năd 118,299 316 0,374
T ng 228,811 318
a. Các d báo: (H ng s ), HP, TT
b. Bi n ph thu c: HQCV
B ngă4.12. Thông s ăc aămôăhìnhăh iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i
Môăhình
H s ch aăchu n hóa H s chu n hóa t
M căỦă ngh a
Th ngă êăđaăcôngătuy n
B Saiăs ăchu n Beta
H ăs ă
Tolerance
Nhơnăt ăphóngăđ iă ph ngăsaiă I
1 (Constant) 1,152 0,243 4,740 0,000
TT 0,576 0,048 0,541 11,956 0,000 0,798 1,253
HP 0,245 0,043 0,256 5,648 0,000 0,798 1,253 a. Bi n ph thu c: HQCV
4.4.3. Ph n t ch các gi thuy t trong mô hình
Các k t lu n d a trên hàm h i quy tuy n tính thu đ c ch có ý ngh a khi hàm h i quy đó phù h p v i d li u m u và các h s h i quy khác không có ý ngh a, đ ng th i các gi đ nh c a hàm h i quy tuy n tính đ c đ m b o. Vì th , tr c khi phân tích
k t qu h i quyc n th c hi n các ki m đ nh v đ phù h p c a mô hình, ki m đ nh ý ngh a các h s h i quy và đ c bi t là ki m đ nh các gi đ nh c a hàm h i quy.
4.4.3.1.ă i măđ nhăcácăgi ăđ nhăc aămôăhình
T k t qu quan sát trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i quan h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n gi i k t qu h i quy không th tách r i các gi đ nh c n thi t c a mô hình h i quy. N u các gi đ nh b vi ph m thì các k t qu
c l ng không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong ph n này, tác gi ti n hành ki m đ nh các gi đ nh hàm h i quy tuy n tính c đi n bao g m các gi đ nh:
- Không có hi n t ngđa c ng tuy n.
- Ph ng sai c a ph n d không đ i.
- Các ph n d có phân ph i chu n.
- Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d .
a. emăxétăgi ăđ nhăkhôngăcóăhi năt ngăđaăc ngătuy n
Trong mô hình h i quy tuy n tính b i, gi đnh gi a các bi n đ c l p c a mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Hi n t ng này có th phát hi n thông qua h s phóng đ i (VIF). N u VIF l n h n 10 thì hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng.
Trong mô hình này, đ không có hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng thì VIF ph i nh h n 10. Qua B ng 4.12, giá tr VIF thành ph n đ u nh h n 10 ch ng t không có hi n t ng đa c ng tuy n.
b. Gi ăđ nhăph ngăsaiăc aăph năd ăkhôngăđ i
Xem xét đ th c a ph n d chu n hóa theo giá tr d báo c a bi n ph thu c hi u qu công vi c đ ki m tra có hi n t ng ph ng sai thay đ i hay không. Quan sát
đ th phân tán Bi u đ 4.1, nh n th yph n d phân tán ng u nhiên theo đ ng hoành đ không. Nh v y, gi đ nh ph ng sai ph n d c a mô hình h i quy không đ i.
c. Gi ăđ nhăv ăph năph iăchu năc aăph năd
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nhi u lý do, s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng ph n d không đ nhi u đ phân tích (Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong ph n này, tác gi s d ng bi u đ Histogram, P-P đ xem xét. Nhìn vào Bi u d 4.2 và Bi u đ 4.3, gi đ nh ph n phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
Bi uăđ ă4.2.ăBi uăđ ăt năs ăc aăph năd ăchu năhóa
Tr c h t, xem xét t n s c a ph n d chu n hóa bi u đ 4.2, phân ph i ph n d x p x chu n St.Dev = 0,997 t c g n b ng 1. Do đó, có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
T Bi u đ 4.3, các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng mà phân tán d c theo, sát đ ng k v ng nên có th ch p nh n gi thuy t cho r ng phân ph i c a ph n d là phân ph i chu n. T các k t qu ki m đnh trên, có th k t lu n gi đnh phân ph i chu n không b vi ph m.
Bi uăđ ă4.3.ăBi uăđ ăt năs ăP-P
d. Gi đ nh v tínhăđ c l p c a ph năd
Khi x y ra hi n t ng t t ng quan, các c l ng c a mô hình h i quy
không đáng tin c y. Ph ng pháp ki m đ nh có ý ngh a nh t đ phát hi n t t ng
quan là ki m đnh Dubin-Watson (d). N u 1<d<3 thì k t lu n mô hình không có t
t ng quan, n u 0<d<1 thì k t lu n mô hình có t t ng quan d ng, n u 3<d<4 thì k t lu n mô hình có t t ng quan âm. B ng 4.10 th hi n Durbin - Watson là 2,057,
có ngh a là ch p nh n gi đ nh không có t ng quan gi a các ph n d .
Nh v y, các gi đ nh c a mô hình h i quy tuy n tính đ u th a mãn. Ti p theo các ki m đ nh v đ phù h p và ki m đ nh các h s h i quy đ c trình bày.
4.4.3.2.ă i măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhình
H s R2 trong mô hình là 0,483 đánh giá đ phù h p c a mô hình. M t khác, k t qu nghiên c u cho th y R2đi u ch nh là 0,480 < R2, s d ng h s này đ đánh giá
đ phù h p c a mô hình nghiên c u s an toàn và chính xác h n vì nó không th i ph ng đ phù h p mô hình (B ng 4.10). R2 đi u ch nh b ng 0,480 ngh a là mô hình h i
quy tuy n tính b i xây d ng có các bi n ti m n và các bi n đ c l p gi i thích đ c 48,0% s bi n thiên c a bi n ph thu c. Ngoài ra, ki m đ nh F đ c s d ng trong
phân tích ph ng sai v n là phép ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th . Giá tr F trong B ng 4.11 là 147,600, tr s này đ c tính t giá tr R2 đ y đ , m c ý ngh a quan sát (Sig= 0,000) r t nh s an toàn khi bác b gi thuy t H0 cho r ng 1 = 2 = 3 = 4.
V i s li u này, mô hình h i quy tuy n tính đ a ra là phù h p v i d li u và có th s d ng đ c.
4.4.4. Ý ngh a các h s h i quy riêng ph n trong mô hình
H s h i quy riêng trong mô hình dùng đ ki m đ nh vai trò quan tr ng c a các bi n đ c l p tác đ ng nh th nào đ i v i bi n ph thu c. C th h n, các h s riêng trong mô hình cho bi t m c đ nh h ng các bi n.
Thông qua h s Beta chu n hóa trong k t qu h i quy B ng 4.8, mô hình h i quy b i c a hi u qu công vi cd a trên k t qu kh o sát nghiên c u này là:
HQCV = 1,152 + 0,576 * TT + 0,245 * HP
S t tin là m t y u t có nh h ng l n nh t đ n hi u qu công vi c c a D c
s (có h s h i quy l n nh t). D u d ng c a h s có ý ngh a là m i quan h gi a y u t “t tin” và “hi u qu công vi c” là m i quan h cùng chi u. Theo đó,khi ng i
d c s c m nh n r ng mình t tin v i công vi c thì hi u qu công vi ccàng t ng. K t
qu h i quy (B ng 4.12) có 3 = 0,576 (m c ý ngh a < 0,05) ngh a là khi t ng s t tin
lên 1 đ n v đ l ch chu n thì hi u qu công vi c t ng thêm 0,576 đ n v l ch chu n,
V y gi thuy t H3đ c ch p nh n.