Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem như đã xác định đúng hướng của mộtmối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
DL = β0 + β1*OD + β2*VH + β3*LD + β4*PT + β5*DN+ β6*TN+ β7*DK+
β8*TC
Trong đó:
- DL : Biến phụ thuộc (Y): Yếu tốđộng lực làm việc
- Các biến độc lập (Xi): công việc ổn định (OD), văn hóa tổ chức (VH), lãnh đạo trực tiếp (LD), đào tạo và phát triển (PT), hỗ trợ từ đồng nghiệp (DN), thu nhập (TN), điều kiện làm việc tốt (DK), sự tự chủ trong công việc (TC).
- βk: Hệ sốhồi quyriêng phần. (k = 0…8)
Để kiểm định sự phù hợp giữa tám yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc và yếu tố động lực làm việc, hàm hồi quy bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của yếu tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của các yếu đó đến động lực càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại. Tám yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc là biến độc lập (Independents) và động lực làm việc là biến phụ thuộc (Dependent) sẽ được đưa vào chạy hồi quycùng một lúc.
51
Phân tích hồi quy lần thứ nhất như sau: Kết quả phân tích tại bảng số 20c, phụ lục 4 cho thấy các biến OD, VH, LD, PT đều có Sig = 0.000, biến DN có giá trị Sig = 0.003 và biến TN có Sig = 0.009 đều nhỏ hơn 0.05. Do vậy, có thể khẳng định các biến OD, VH, LD, PT, DN, TN đều có ý nghĩa trong mô hình. Biến TC có giá trị Sig.= 0.519 > 0.05 và biến DK có giá trị Sig.= 0.073 > 0.05 sẽ bị loại ra khỏi mô hình. Hồi quy tuyến tính được thực hiện lần thứ hai với việc loại biến TC và DK ra.
Phân tích hồi quy lần thứhai như sau: Với kết quả phân tích hồi quy lần thứ 2 tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các biến OD, VH, LD, PT đều có giá trị sig = 0.000 và biến DN có Sig = 0.001, biến TN có Sig = 0.008 đều nhỏhơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mô hình.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quybội lần thứ hai
Coefficientsa
Model
Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi
quy đã
chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -1.028 .310 -3.312 .001 OD .325 .043 .375 7.604 .000 .844 1.184 VH .282 .056 .238 5.049 .000 .926 1.080 LD .206 .045 .218 4.602 .000 .918 1.090 PT .166 .045 .177 3.662 .000 .883 1.133 DN .161 .050 .153 3.233 .001 .915 1.093 TN .141 .053 .134 2.688 .008 .831 1.203
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Hiện tượng đa cộng tuyến:Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng và khi VIF < 10 nghĩa là các biến độc lập không có tương quan tuyến tính với nhau. Kết quả nhận được từ bảng Coefficientsa với hệ số phóng đại phương sai VIF có giá trị từ1.080 đến 1.203 đạt yêu cầu (VIF < 10). Có thể kết luận mô hình hồi quy bội không có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến việc giải thích mô hình hồi quy bội.
52
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Hệ sốR² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy bội vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R². Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.551, nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình là 55.10%. Có thể nói các yếu tố biến được đưa vào mô hình đạt kết quả giải thích khá tốt.
Bảng 4.10: Model Summaryb ( Hồi quy bội lần thứ 2 )
Model R R² R² điều chỉnh Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .750a .563 .551 .47190 1.911
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 4.11) cho thấy trị thống kê F là 45.745 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quybội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.11: ANOVAb ( Hồi quy bội lần thứ 2 )
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 61.122 6 10.187 45.745 .000a
Residual 47.433 213 .223
Total 108.555 219
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng 4.8 thì phương trình hồi qui bội thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc có dạng:
DL = -1.028 + 0.325*OD + 0.282*VH + 0.205*LD + 0.166*PT+ 0.161*DN + 0.141*TN
Trong đó:
DL: Yếu tố động lực làm việc OD: Yếutố công việc ổn định VH: Yếu tố văn hóa tổ chức
53
LD: Yếu tố lãnh đạotrực tiếp PT: Yếu tố đào tạo và phát triển DN: Yếu tố hỗ trợ từ đồng nghiệp TN: Yếu tố thu nhập
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc có hệ số βđều dương nên tất cả các yếu tố trong mô hình hồi quy ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc.