CL 1– cấp trên chia sẽ thông tin cá nhân 630 2 – mối quan hệ tốt giữa cấp trên và cấp dưới
a. Biến độc lập: (Constant), EWP b Biến phụ thuộc: P
b. Biến phụ thuộc: P
Thứ ba, ta xem xét bảng hệ số trọng số hồi quy. Khi xem xét trọng số hồi quy trong mô hình chúng ta sẽ không xem xét trọng số β chưa chuẩn hóa mà chúng ta sẽ sử dụng hệ số β đã chuẩn hóa bởi vì mục tiêu của chúng ta là so sánh mức độ tác động của các yếu tố lên biến phụ thuộc P, còn trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa phụ thuộc vào giá trị của thang đo nên thường được dùng để so sánh các mẫu khác nhau. Theo Bảng 4.15 thì trọng số hồi quy của các biến độc lập EWP có giá trị p value (sig.) của kiểm định t đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05, vì vậy biến độc lập đưa vào mô hình là phù hợp. Theo kết quả phân tích hồi quy thì biến EWP có tác động rất mạnh nhất đến kết quả làm việc của người lao động P, ta có thể tóm tắt hàm hồi quy như sau:
Bảng 4.15 Kết quả hồi quy của P
Coefficientsa
Model
Chưa chuẩn hóa Đã chuẩn hóa
t Sig.
Hệ số phóng đại B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) .869 .068 12.753 .000
EWP .757 .020 .886 38.578 .000 1.000 1.000a. Biến phụ thuộc: P a. Biến phụ thuộc: P
4.2.4 Kết quả ANOVA của biến phụ thuộc EWP
Trong phần này sẽ tiến hành phân tích ANOVA một chiều để tìm sự khác biệt của biến tiềm ẩn EWP theo các tiêu chí phân loại: giới tính SEX, tuổi AGE, thu nhập INC, trình độ học vấn QUA và thời gian làm việc TIME.
Kiểm tra điều kiện để phân tích ANOVA đó là: (1) các nhóm có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn để xem là tiệm cận với phân phối chuẩn. Dữ liệu phân tích là đủ lớn vì vậy điều kiện này được xem là thỏa mãn, (2) các nhóm phải độc lập, (3) phương sai của các nhóm phải bằng nhau. Chúng ta sẽ dùng kiểm định Levene Test để kiểm định giả thuyết phương sai của các nhóm bằng nhau.
Ta tiến hành phân tích ANOVA với biến phụ thuộc là các biến tiềm ẩn : EWP và biến nhân tố (factor) là giới tính SEX, tuổi AGE, thu nhập INC, trình độ học vấn QUA và thời gian làm việc TIME ta có bảng kiểm định Levene Test (kiểm định phương sai đồng nhất) như Bảng 4.16. Nhắc lại là kiểm định Levene Test với giả thuyết H0: là các phương sai của các nhóm bằng nhau. Điều chúng ta cần là cần chấp nhận giả thuyết H0 vì vậy giá trị p value (sig.) phải lớn hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05. Trong bảng Levene Test ở trên thì biến phụ thuộc EWP theo tiêu chí phân loại SEX không thỏa điều kiện này còn biến phụ thuộc EWP theo 4 tiêu chí còn lại: AGE, INC, QUA và TIME đều thỏa điều kiện để tiến hành phân tích ANOVA.
Bảng 4.16 Kiểm định Levene Test – Phương sai đồng nhất của các nhóm của EWP theo các biến phân loại SEX, AGE, INC, QUA và TIME.
Test of Homogeneity of Variances
Biến phụ thuộc Biến phân loại Levene Statistic df1 df2 Sig. EWP SEX 7.739 1 407 .006 EWP AGE .863 1 408 .353 EWP INC 1.485 2 407 .228 EWP QUA 2.793 2 407 .062 EWP TIME .332 2 407 .717
Bảng 4.17Kết quả ANOVA một chiều của biến phụ thuộc EWP theo tiêu chí phân loại: AGE, INC, QUA và TIME
ANOVA
Tiêu chí phân loại Biến phụ tuộc EWP Sum of Squares df Mean Square F Sig.
AGE Giữa các nhóm 2.758 1 2.758 4.105 .043 Giữa các nhóm 2.758 1 2.758 4.105 .043 Trong nhóm 274.148 408 .672 Tổng 276.906 409 INC Giữa các nhóm 22.720 2 11.360 18.190 .000 Trong nhóm 254.186 407 .625 Tổng 276.906 409 QUA Giữa các nhóm 2.690 2 1.345 1.996 .137 Trong nhóm 274.216 407 .674 Tổng 276.906 409 TIME Giữa các nhóm 7.563 2 3.782 5.714 .004 Trong nhóm 269.343 407 .662 Tổng 276.906 409
Ta xem xét kết quả ANOVA một chiều theo 4 tiêu chí đã thỏa điều kiện để phân tích ANOVA một chiều như Bảng 4.17. Bảng giá trị ANOVA nếu giá trị p value (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt giữa các nhóm và ngược lại thì chúng ta sẽ kết luận là không có sự khác biệt giữa các nhóm. Trong bảng trên ta thấy giá trị p value của kiểm định F với biến phụ thuộc EWP theo ba tiêu chí phân loại:
tuổi AGE, thu nhập INC và thời gian làm việc TIME nhỏ hơn 0.05 vì vậy chúng ta kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm theo ba tiêu chí phân loại này. Ngược lại thì không có sự khác biệt giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại QUA vì giá trị p value (sig.) lớn hơn 0.05.
Bước tiếp theo, để biết sự khác biệt giữa nhóm nào theo 03 tiêu chí phân loại AGE, INC và TIME chúng ta sẽ dùng hậu kiểm định ANOVA, ở đây chúng ta sẽ dùng phép kiểm định Bonferroni vì số lượng các cặp trung bình cần so sánh nhỏ. Xem lại cơ cấu mẫu, biến phân loại nhóm tuổi có 3 nhóm: dưới 18 tuổi được dùng để gạn lọc dữ liệu vì bài nghiên cứu này chỉ xem xét những người lao động làm việc với độ tuổi trên 18 tuổi, vì vậy các bảng câu hỏi với người khảo sát dưới 18 tuổi đã được loại bỏ ngay từ đầu. Điều này cũng có nghĩa là trong dữ liệu nghiên cứu chỉ có 2 nhóm tuổi: từ 18 đến 30 tuổi và trên 30 tuổi. Theo kết quả ANOVA thì có sự khác biệt giữa các nhóm theo tiêu chí phân loại AGE và vì chỉ có 2 nhóm theo tiêu chí phân loại này do đó có thể kết luận có sự khác biệt của niềm đam mê công việc EWP đối với 2 nhóm tuổi: từ 18-30 tuổi và nhóm tuổi trên 30 tuổi. Bảng kiểm định hậu ANOVA với phép kiểm định Bonferroni của biến phụ thuộc EWP theo 2 tiêu chí phân loại thu nhập INC và thời gian làm việc TIME như trong Bảng 4.18 và Bảng 4.19
Dựa vào giá trị p value (sig.) trong bảng kiểm định Post Hoc ở Bảng 4.18 và Bảng 4.19 (sig. < 0.05) ta có thể xác định được nhóm nào khác biệt với nhóm nào. Đối với biến phụ thuộc EWP theo tiêu chí phân loại thu nhập INC thì thì có sự khác biệt giữa niềm đam mê công việc EWP đối với nhóm có thu nhập từ 5 triệu đến 10 triệu với nhóm có thu nhập trên 10 triệu. Đối với biến phụ thuộc EWP theo tiêu chí phân loại thời gian làm việc TIME thì có sự khác biệt giữa niềm đam mê công việc EWP giữa 02 nhóm: giữa nhóm có thời gian làm việc dưới 3 năm và nhóm có thời gian làm việc từ 3~5 năm; giữa nhóm có thời gian làm việc từ 3~5 năm với nhóm có thời gian làm việc trên 5 năm.
Bảng 4.18 Kết quả kiểm định Post Hoc theo tiêu chí phân loại thu nhập INC
(I) INC (J) INC Mean Difference (I-J) Std. Error Sig.
95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound 1 2 -.44702* .08743 .000 -.6572 -.2369 3 -.60626* .11752 .000 -.8888 -.3238 2 1 .44702* .08743 .000 .2369 .6572 3 -.15924 .11046 .451 -.4248 .1063 3 1 .60626* .11752 .000 .3238 .8888 2 .15924 .11046 .451 -.1063 .4248 *. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Phép kiểm định: Bonferroni 1: Nhóm có thu nhập dưới 5 triệu