Phân tích tƣơng quan Pearson

Một phần của tài liệu Nghiên cứu sự tác động của thực tiễn quản trị nguồn nhân lực lên kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại tp hồ chí minh (Trang 55)

Trƣớc khi đi vào phân tích hồi quy, cần phải thỏa mãn đƣợc một yêu cầu cơ bản là mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là quan hệ tƣơng quan (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trƣớc tiên chúng ta xem qua mối tƣơng quan tuyến tính giữa các thành phần của Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực với Kết quả hoạt động của DN thông qua ma trận tƣơng quan với giá trị kiểm định là hệ số tƣơng quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng không có tƣơng quan giữa 2 biến (tức các hệ số không có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig có < 0.05 hay không? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tƣơng quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngƣợc lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tƣơng quan tuyến tính giữa 2 biến là không có ý nghĩa.

Sau khi tiến hành kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson thì tác giả nhận thấy, biến CT (Khuyến khích cải tiến) có giá trị Sig là 0.285 > 0.05, không đạt yêu cầu về quan hệ tƣơng quan với biến phụ thuộc “Kết quả” nên tác giả sẽ loại biến CT ra khỏi mô hình trƣớc khi đi vào bƣớc phân tích hồi quy (xem ở phụ lục 3.5). Thảo luận thêm về vấn đề này, tác giả sẽ trình bày ở chƣơng 5.

Tác giả nhận thấy 5 yếu tố độc lập thuộc Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực đều có mối tƣơng quan với yếu tố phụ thuộc là Kết quả hoạt động của DN - KQ (sig. =0.000). Cụ thể là các nhân tố ĐN, DV, DT, DG, TD lần lƣợt có hệ số tƣơng quan với biến phụ thuộc KQ là 0.695; 0.636; 0.605; 0.508; 0.284 , trong đó 2 mối quan hệ DG-KQ và TD-KQ cho giá trị r bé hơn 0.5 (chƣa có mối tƣơng quan mạnh với nhau cần xem xét cụ thể ở phân tích hồi quy).

Bảng 4. 5 Hệ số tƣơng quan Pearson

KQ ĐN TD DV DT DG CTT HS tƣơng quan Pearson KQ 1.000 ĐN .695 1.000 TD .284 .380 1.000 DV .636 .650 .314 1.000 DT .605 .596 .312 .534 1.000 DG .508 .509 .276 .455 .564 1.000 CT .051 .075 -.009 .031 .067 -.021 1.000 Sig. (1-tailed) KQ . ĐN .000 . TD .000 .000 . DV .000 .000 .000 . DT .000 .000 .000 .000 . DG .000 .000 .000 .000 .000 . CT .142 .058 .424 .256 .080 .330 . **. Tƣơng quan có ý nghĩa với mức ý nghĩa 0.01

Nguồn: phân tích dữ liệu SPSS

Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan giữa một số biến độc lập khá cao (lớn hơn 0.5 , đặt ra nghi vấn có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Cụ thể, nhìn vào Bảng 4.5 có thể thấy, giữa biến ĐN với biến DV có hệ số tƣơng quan là 0.650, giữa biến ĐN với biến DT có hệ số tƣơng quan là 0.596 và giữa biến ĐN với biến DG có hệ số tƣơng quan là 0.509. Đề tài sẽ tiếp tục xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến có xảy ra hay không ở phân tích hồi quy tiếp theo thông qua hệ số phóng đại VIF.

4.4.2. Kiểm định độ phù hợp và nghĩa các hệ số hồi qu của m h nh hồi qu

Sau khi mã hóa các biến đo lƣờng và phân tích tƣơng quan giữa các biến, tác giả tiến hành phân tích hồi quy với phƣơng pháp Enter, kết quả cho thấy có quan hệ

tuyến tính giữa một số thành phần cuả Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực lên Kết quả hoạt động của DN nhƣ sau: mức độ phù hợp của mô hình đạt 57.7% (>50% , khả năng giải thích của Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực giải thích đƣợc 57.7% sự biến thiên trong dữ liệu của biến phụ thuộc Kết quả hoạt động của DN.

Bảng 4. 6 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy giữa TTQTNNL lên KQHD của DN Mô hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Sai số chuẩn ƣớc tính Durbin- Watson 1 0.763a 0.582 0.577 0.74485 1.815

Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS 22.0

Bên cạnh đó, kết quả kiểm định F ở bảng 4.7 cho giá trị sig.< 0.05 cho thấy phân tích hồi quy là phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc ,2008 , mô hình nghiên cứu đề xuất phù hợp với tập dữ liệu thu thập đƣợc.

Bảng 4. 7 Kết quả phân tích ANOVA trong hồi quy Mô hình Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi qui 337.927 5 67.585 121.819 0.000b Phần dƣ 242.448 437 .555 Tổng 580.375 442

Ngoài ra, hệ số Beta của các thành phần của Thực tiễn quản trị nguồn nhân lực lên Kết quả hoạt động của Doanh nghiệp đạt các mức ý nghĩa nhƣ trong bảng 4.8 sau: Bảng 4. 8 Hệ số hồi quy giữa các thành phần TTQTNNL lên KQHD của DN

Mô hình

Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy

chuẩn hóa T Sig.

B Độ lệch chuẩn Beta 1 Hằng số .396 .205 1.930 .054 ĐN .413 .051 .373 8.169 .000 DV .222 .038 .249 5.898 .000 DT .185 .039 .202 4.763 .000 DG .106 .042 .098 2.509 .012 TD -.025 .032 -.026 -.784 .434

Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS 22.0 Nguồn: Kết quả phân tích bằng SPSS 22.0

Mức ý nghĩa tại biến “Tuyển dụng” – TD lên tới 0.434 > 0.05, không có ý nghĩa thống kê trong giải thích sự biến thiên của dữ liệu Kết quả hoạt động doanh nghiệp – KQ. Mức ý nghĩa (giá trị Sig.) của các biến còn lại: ĐN, DV, DT, DG đều có giá trị nhỏ hơn 0.05. Hệ số beta hiệu chỉnh của 4 biến này cho thấy chúng có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc Kết quả hoạt động kinh doanh của DN.

Xem lại ma trận hệ số tƣơng quan Pearson trên bảng 3-5, ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến thành phần của sự thỏa mãn thù lao ở mức độ trung bình (từ 0.45 đến 0.7). Điều này không hẳn là tốt vì có khả năng trong số các biến độc lập trên vẫn có thể có sự biểu diễn tổ hợp tuyến tính của một biến nào đó qua các biến còn lại. Do đó, chúng ta cần xem xét chúng có vi phạm giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là liệu có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình hay không.

Nhƣ có thể thấy ở kết quả phân tích ở Bảng 4.9 bên dƣới, 3 biến độc lập: DV, DT, DG đều có hệ số phóng đại phƣơng sai VIF< 2, kết luận rằng không phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Tuy biến ĐN có hệ số VIF là 2.108>2 nhƣng chƣa vƣợt quá 10, chƣa thể kết luận hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ cần cẩn trọng hơn trong diễn giải các hệ số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Bảng 4. 9 Kiểm định hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF cho mô hình hồi quy 1

Mô hình

Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta B 1 Hằng số .325 .184 1.766 .078 ĐN .406 .050 .366 8.165 .000 .474 2.108 DV .220 .038 .247 5.862 .000 .537 1.862 DT .183 .039 .200 4.722 .000 .534 1.874 DG .104 .042 .096 2.469 .014 .628 1.593 a. Biến phụ thuộc: KQ

4.4.3. Kiểm độ các vi phạm trong m h nh

Trƣớc khi diễn dịch các kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính thì cần dò tìm sự vi phạm các giả định. Nếu các giả định bị vi phạm thì ƣớc lƣợng thiếu tin cậy trong nghiên cứu. các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính là: Thứ nhất, các biến độc lập là biến số cố định, không có sai sót ngẫu nhiên trong đo lƣờng. Thứ hai, phần dƣ (trị số quan sát trừ cho trị số ƣớc đoán phân phối theo luật phân phối chuẩn. Thứ ba, phần dƣ có giá trị trung bình bằng 0 và phƣơng sai không thay đổi cho mọi trị x. Thứ tƣ, không có tƣơng quan giữa các phần dƣ.

Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối chuẩn của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (Mean= 1.93E-16 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.995 tức là gần bằng 1 (Hình 4.2 ; và (Mean= 6.22E-16 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.999 tức là gần bằng 1 (Hình 4.3 Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.

Hình 4. 2 Biểu đồ phân phối chuẩn phần dƣ phƣơng trình hồi quy tuyến

tính giữa các thành phần của TTQTNNL lên KQHD của DN

Ta có thể dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thuyết này:

Hình 4. 3 Biểu đồ P-P plot (phƣơng trình hồi quy tuyến tính giữa các thành phần của TTQTNNL lên KQHĐ của DN)

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả

Dựa vào hình vẽ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Ngoài ra, qua biểu đồ phân tán – Scatterplot, có thể thấy có sự phân tán đều.

Hình 4. 4 Biều đồ phân tán – Scatterplot (phƣơng trình hồi quy tuyến tính giữa các thành phần của TTQTNNL lên KQHĐ của DN)

Kết quả cho thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua gốc tọa độ chứ không tạo thành một hình dạng đặc biệt nào. Điều này cho thấy giá trị dự đoán và phần dƣ độc lập với nhau, phƣơng sai của phần dƣ không đổi. Vậy nên mô hình hồi qui là phù hợp.

4.4.4.Kết luận các giả thu ết nghiên cứu

Sau những phân tích hồi quy và kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả đi đến những nhận xét về giả thuyết nghiên cứu: có 4 biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với biến Kết quả hoạt động của DN – KQ. Đó là biến Đãi ngộ (ĐN) có hệ số Beta chuẩn hóa lớn nhất là 0.366 với mức ý nghĩa Sig. <0.05, tức độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc KQ sẽ biến thiên 36.6% khi một đơn vị độ lệch chuẩn của ĐN thay đổi, ĐN là biến có tác động mạnh nhất vào biến phụ thuộc KQ trong số các biến độc lập của mô hình. Tƣơng tự nhƣ vậy, các biến còn lại lần lƣợt có hệ số Beta chuẩn hóa là: 0.247 đối với biến DV – Động viên, 0.200 đối với biến DT – Đào tạo và 0.096 đối với biến DG – Đánh giá (xem lại bảng 4.9). Từ đó, tác giả có những nhận xét về giả thuyết nghiên cứu là:

Bảng 4. 10 Kết luận các giả thuyết

Giả thuyết Nội dung P –

value Kết quả

H1 Đãi ngộ có mối quan hệ đồng biến với Kết quả hoạt

động của DNVVN 0.000

Chấp nhận

H2 Đào tạo trong DN có mối quan hệ đồng biến với Kết

quả hoạt động của DNVVN 0.000

Chấp nhận

H3 Động viên nhân viên có mối quan hệ đồng biến với

Kết quả hoạt động của DNVVN 0.000

Chấp nhận

H4 Khuyến khích sự cải tiến có mối quan hệ đồng biến

với Kết quả hoạt động của DNVVN 0.285 Bác bỏ

H5 Tuyển dụng DN có mối quan hệ đồng biến với Kết

quả hoạt động của DNVVN 0.434 Bác bỏ

H6 Đánh giá công việc có mối quan hệ đồng biến với Kết

quả hoạt động của DNVVN 0.000

Chấp nhận

Tóm tắt chƣơng 4

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 22.0 đƣợc trình bày theo quy trình: mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định mô hình, phân tích hồi qui, dò tìm các sai phạm giả định cần thiết, kiểm định giả thuyết và đi đến những thảo luận.

Kết quả thu đƣợc từ đánh giá độ tin cậy thang đo cho thấy, biến TD4 bị loại ra khỏi mô hình, bị đánh giá không có ý nghĩa đo lƣờng cho thang đo, 27 biến quan sát còn lại đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Kết quả từ phân tích nhân tố EFA đánh giá mô hình chỉ trích đƣợc 6 nhân tố, trong đó có sự cộng gộp của thang đo biến Trả công lao động (từ LT1 tới LT4) và biến Thăng tiến (từ TT1 tới TT4) thành 8 biến quan sát của biến Đãi ngộ; loại biến DG4 ra khỏi mô hình vì có hệ số tải nhân tố thấp hơn 50%, không có giá trị đo lƣờng cho một nhân tố cụ thể nào. Kết quả từ phân tích độ tƣơng quan, biến CT (Khuyến khích cải tiến) có mức ý nghĩa Sig. là 0.285 > 0.05, không đạt yêu cầu về quan hệ tƣơng quan với biến phụ thuộc “Kết quả” nên tác giả loại biến CT ra khỏi mô hình hồi quy. Mức ý nghĩa tại biến “Tuyển dụng” – TD lên tới 0.434 > 0.05, không có ý nghĩa thống kê trong giải thích sự biến thiên của biến KQ. Mức ý nghĩa (giá trị Sig.) của các biến còn lại: ĐN, DV, DT, DG đều có giá trị nhỏ hơn 0.05. Hệ số beta hiệu chỉnh của 4 biến này cho thấy chúng có tác động cùng chiều đến Kết quả hoạt động kinh doanh của DN, trong đó biến ĐN có hệ số beta chuẩn hóa lớn nhất (0.366 . Chƣa có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong nghiên cứu này.

Chƣơng 5 tiếp theo sẽ tiến hành kết luận các kết quả nghiên cứu thu đƣợc từ chƣơng 4 và đƣa ra các hàm ý quản trị liên quan.

CHƢƠNG 5: HÀM Ý VÀ KẾT LUẬN

Sau khi xử lý số liệu tác giả tiến hành mô tả mẫu, SPSS 22.0 đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo, mô hình nghiên cứu, phân tích tƣơng quan và phân tích hồi quy nhằm kiểm định giả thuyết. Với kết quả xử lý đƣợc ở chƣơng 4, chƣơng 5 này tác giả tiến hành đƣa các kết quả thu đƣợc vào thảo luận từ đó đƣa ra một số hàm ý, kiến nghị cho nhà quản trị.

5.1 Thảo luận kết quả đạt đƣợc

5.1.1. Thảo luận kết quả đánh giá độ tin cậ thang đo

Ở bƣớc đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach‟s Alpha, kết quả mà tác giả thu đƣợc cho thấy rằng hệ số Cronbach Alpha nằm trong khoảng chấp nhận đƣợc: nhỏ nhất là 0.763 (lớn hơn 0.6 , giá trị Cronbach‟s Alpha lớn nhất là 0.905 (không lớn hơn 0.95 , chứng tỏ thang đo đƣợc sử dụng có ý nghĩa đo lƣờng tốt cho nghiên cứu.

Tuy nhiên thang đo cho biến Tuyển dụng chỉ còn 3 biến quan sát, vì đã loại biến TD4 ra khỏi mô hình vì có Cronbach‟s Alpha nếu loại biến TD4 là 0.83 > 0.741, hệ số tƣơng quan biến tổng là 0.226 < 0.3 (Phụ lục 3.1, mục a). Tức là nếu loại biến TD4, về mặt thống kê thì độ tin cậy đạt đƣợc sẽ tốt hơn. Nội dung của biến TD4 là “Công ty đã tuyển đƣợc những ngƣời có năng lực phù hợp với công việc”. Biến TD4 bị đánh giá không có ý nghĩa đo lƣờng cho thang đo có thể lý giải bởi có tới 83% các đáp viên trả lời bảng câu hỏi chỉ giữ chức vụ nhân viên hoặc chuyên viên trong công ty. Quyền hạn và mức độ tham gia tiếp xúc công việc với nhiều ngƣời, nhiều bộ phận khác trong công ty của họ chƣa đƣợc phủ rộng bằng cấp quản lý hoặc ban giám đốc – lãnh đạo, chƣa kể khả năng đánh giá năng lực ngƣời khác của họ có thể còn nhiều hạn chế nên việc nhận xét rằng “công ty tuyển đƣợc những ngƣời có năng lực phù hợp với công việc” nhƣ thế nào có lẽ còn hơi hạn hẹp và thiếu khách quan, chính xác. Thêm vào đó, tất cả các đáp viên đến từ những công ty vừa và nhỏ tại Việt Nam, nơi mà hệ thống tuyển dụng còn áp dụng theo kiểu “phi chính thức” là đa số, dao động từ 48% đối với các doanh nghiệp quy mô vừa, tới 71% đối với

các doanh nghiệp quy mô nhỏ, kéo theo hệ quả là phần lớn các doanh nghiệp cho thấy họ đã gặp phải một số khó khăn trong việc tìm kiếm lao động với kỹ năng thích hợp (John Rand, 2014). Nên nội dung của biến TD4 có thể đã bị các đáp viên xem là không có ý nghĩa trong giá trị nội dung của thang đo “Tuyển dụng”, 3 biến còn lại vẫn đo lƣờng đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu này.

Một phần của tài liệu Nghiên cứu sự tác động của thực tiễn quản trị nguồn nhân lực lên kết quả hoạt động của doanh nghiệp vừa và nhỏ tại tp hồ chí minh (Trang 55)