4.5.2.1 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc Động lực làm việc (mô hình (1))
Phân tích hồi quy được tiến hành với 6 biến độc lập là Chính sách đãi ngộ, Hỗ trợ tổ chức, Bản chất công việc, Hỗ trợ đồng nghiệp, Phong cách lãnh đạo, Cơ hội học tập và thăng tiến và 1 biến phụ thuộc là Động lực làm việc của cán bộ nhân
viên sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
ĐLLV = β1*CSĐN + β2*HTTC + β3*BCCV + β4*HTĐN + β5*PCLĐ + β6*CHHTTT + ei
Đánh giá độ phù hợp của mô hình (1):
Bảng 4.7 Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình (1)
Mô hình R R2 R điều chỉnh Độ lệch chuẩn
Durbin- Watson
1 0.797 0.735 0.720 0.55411 1.775
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Như kết quả phân tích thì mô hình (1) có R2 hiệu chỉnh là 0.720 nghĩa là 72.0% sự biến thiên của Động lực làm việc của cán bộ công chức được giải thích
bởi sự biến thiên của các thành phần như: Chính sách đãi ngộ, Hỗ trợ tổ chức, Bản
chất công việc, Hỗ trợ đồng nghiệp, Phong cách lãnh đạo, Cơ hội học tập và thăng tiến.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình (1): Bảng 4.8 Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình (1)
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 76.448 6 12.741 41.498 0.000 Phần dư 43.906 143 0.307 Tổng 120.354 149
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Với giả thuyết H0: β1= β2= β3= β4= β5= β6=0 (tất cả hệ số hồi quy riêng phần bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình (1) có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5), Sig(β6) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là Chính sách đãi ngộ, Hỗ trợ tổ chức, Bản chất công
việc, Hỗ trợ đồng nghiệp, Phong cách lãnh đạo, Cơ hội học tập và thăng tiến
có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.9 Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy (1) Mô hình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -0.838 0.359 -2.334 0.021 Chính sách đãi ngộ 0.103 0.057 0.094 1.808 0.043 0.937 1.068 Hỗ trợ tổ chức 0.150 0.081 0.124 1.846 0.037 0.562 1.780 Bản chất công việc 0.295 0.076 0.287 3.877 0.000 0.567 1.763 Hỗ trợ đồng nghiệp 0.212 0.053 0.230 4.017 0.000 0.781 1.281 Phong cách lãnh đạo 0.212 0.088 0.165 2.401 0.018 0.540 1.851 Cơ hội học tập và thăng tiến 0.248 0.088 0.208 2.819 0.005 0.570 1.755
a. Dependent Variable: Động lực làm việc
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Phương trình hồi quy rút ra được:
ĐLLV = 0.094*CSĐN + 0.124*HTTC + 0.287*BCCV + 0.230*HTĐN + 0.165*PCLĐ + 0.208*CHHTTT + ei
Tầm quan trọng của các biến trong mô hình (1):
Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối (1) với Động lực làm việc của cán bộ công chức như sau:
Nhân tố Bản chất công việc có hệ số Beta là 0.287 nên có tầm quan trọng
nhất đối với Động lực làm việc của cán bộ công chức.
Đứng thứ hai là Hỗ trợ đồng nghiệp với hệ số Beta là 0.230.
Thứ 4 là nhân tố Phong cách lãnh đạo với hệ số Beta là 0.165.
Tiếp theo là nhân tố Hỗ trợ tổ chức với hệ số Beta là 0.124.
Và cuối cùng là nhân tố Chính sách đãi ngộ với hệ số Beta là 0.094.
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 4.1. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa mô hình (1)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Từ biểu đồ phần dư chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 1.16*10-15 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0.980 ≅ 1: phân phối phần dư có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình (1).
Kiểm định tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin-Watson là d = 1.775 cho thấy các sai số trong mô hình (1) có tự tương quan thuận chiều (dương) (với mức ý nghĩa 5%, tra bảng Durbin-Watson với N = 150 và k 6 là số biến độc lập: dL = 1.651, dU = 1.817 ta tính được miền chấp nhận cho giá trị d thuộc (1.817 – 2.349). Ta thấy dL < d < dU có nghĩa là các phần dư gần nhau có tự tương quan thuận chiều (dương)).
4.5.2.2 Phân tích hồi quy với biến phụ thuộc Cam kết với tổ chức (mô hình (2))
Phân tích hồi quy tuyến tính đơn biến được tiến hành với biến độc lập là
Động lực làm việc và 1 biến phụ thuộc là Cam kết với tổ chức của cán bộ công chức
sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
CKTC = β7*ĐLLV + ei2
Kết quả hồi quy đa biến
Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Bảng 4.10 Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình (2)
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin- Watson 1 0.683 0.640 0.635 0.81466 1.367
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Như kết quả phân tích thì mô hình (1) có R2 hiệu chỉnh là 0.635 nghĩa là 63.5% sự biến thiên của Cam kết với tổ chức được giải thích bởi sự biến thiên của Động lực làm việc.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình (2): Bảng 4.11 Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình (2)
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 50.525 1 50.525 76.130 0.000 Phần dư 98.223 148 0.664 Tổng 148.748 149
Với giả thuyết H0: β7= 0 (hệ số hồi quy riêng phần bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của biến độc lập hiện có trong mô hình (2) có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β7) < mức ý nghĩa 5% nên biến độc lập tương ứng là Động lực làm việc có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.12 Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy(2)
Mô hình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) 1.050 0.298 3.521 0.001 Động lực làm việc 0.648 0.074 0.583 8.725 0.000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Cam kết với tổ chức
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Phương trình hồi quy rút ra được:
CKTC = 0.583*ĐLLV + ei2
Từ phương trình hồi quy có thể thấy rằng Động lực làm việc của cán bộ công chức có tác động dương (+) đến Cam kết với tổ chức của họ với hệ số β7 = 0.583, Sig = 0.000. Điều này có ý nghĩa là khi Động lực làm việc của cán bộ công chức
tăng lên 1 đơn vị thì Cam kết với tổ chức của họ tăng lên 0.583 đơn vị tương ứng.
Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Hình 4.2. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa mô hình (2)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2016)
Từ biểu đồ phần dư chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = -3.29*10-16 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0.997 ≅ 1: phân phối phần dư có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình (2).
Kiểm định tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin-Watson là d = 1.367 cho thấy các sai số trong mô hình (2) có sự tương quan thuận chiều (với mức ý nghĩa 5%, tra bảng Durbin-Watson với N = 150 (gần với 150 là số quan sát của mẫu) và k = 1 là số biến độc lập: dL = 1.720, dU = 1.747 ta tính được miền chấp nhận cho giá trị d thuộc
(2.253 – 2.280). Ta thấy d < dL < dU có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận chiều).