ước đầu tiên khi tiến hành phân tích h i quy tuyến tính bội là xem xét các mối ương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với từng biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau. Vì nếu có bất cứ liên hệ ương quan qua lại chặt chẽ nào giữa các biến độc lập có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích h i quy bội
4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan Tên biến IS IB IA IM IC WE IS 1 IB .290** 1 IA .366** .266** 1 IM .354** .325** .299** 1 IC .268** .232** .251** .258** 1 WE .513** .431** .413** .431** .443** 1 **. Sự ương quan có ý nghĩa ại mức ý nghĩa 1% (2 chiều).
(Ngu n: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 18)
Trước tiên, bài nghiên cứu xem xét mối ương quan u ến tính giữa các biến độc lập IS, IB, IA, IM, IC với biến phụ thuộc WE. Kết quả ma trận ương quan hể hiện mức độ ương quan giữa các biến này.
Bảng 4.10 cho thấy 5 thành phần thuộc phong cách lãnh đạo chuyển dạng có mối quan hệ với nhau và với sự gắn kết công việc ở mức ý nghĩa 1%. Mặt khác, các thành phần vẫn có tính phân biệt khi các hệ số ương quan đều khác 1 (Nguyễn Đ nh
Thọ, 2011).
Ngoài ra, hệ số ương quan giữa các biến độc lập không cao. Điều này cho thấy khả năng xảy ra hiện ượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trên là khá thấp, kết quả kiểm định hiện ượng đa cộng tuyến sẽ được diễn giải chi tiế hơn sau khi chạy mô hình h i quy. Tóm lại, các dữ liệu hoàn toàn phù hợp để đưa v o phân ch h i quy.
4.4.2 ánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 (R square) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu. ước đầu tiên là kiểm ra độ phù hợp của mô hình.
Mô hình R Hệ số xác định R2
R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn
1 .684a .467 .456 .53242
(Ngu n: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 18)
Hệ số R2 hiệu chỉnh l 0.4 6 nghĩa l 4 .6% sự biến thiên của sự gắn kết công việc có thể giải thích bởi các nhân ố sự kích thích trí tuệ, sự quan tâm cá nhân, sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về hành vi), sự húc đẩy cảm hứng và sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về phẩm chấ ). Như vậy, mô hình nghiên cứu là phù hợp v ương quan chặt chẽ. Kết quả cũng cho hấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu sẽ an o n hơn vì nó không thổi ph ng mức độ phù hợp của mô hình.
Mô hình Tổng bình nh phương
phương Df trung bình F Sig.
1 H i qui 55.965 5 11.193 39.485 .000a
Phần dư 63.781 225 .283
Tổng 119.746 230
a. Dự đoán: (Hằng số) IS, IB, IA, IM, IC b. Biến phụ thuộc: WE
Tuy nhiên, hệ số R2 hiệu chỉnh chỉ cho biết sự phù hợp của mô h nh h i qui với tập dữ liệu mẫu; nó có thể không có giá trị khi khái quát hóa nên cần phải tiến hành kiểm định F để kiểm định sự phù hợp của mô h nh h i qui ổng thể. Giá trị F của mô hình là 39.485 ở mức ý nghĩa rất nhỏ Sig. =0.000 < 0.05 nên giả thiết H0 bị bác bỏ với độ tin cậ 9 %. Ha nó cách khác mô h nh đưa ra l phù hợp với tổng thể và các biến độc lập trong mô hình có thể giải h ch được sự ha đổi của biến phụ thuộc.
Bảng 4.11: Kết quả mô hình phân tích hồi quy
Hệ số e a đã chuẩn
Biến độc lập hóa Giá trị t Mức ý nghĩa VIF
Kích thích trí tuệ (IS) 0.278 5.908 0.000 1.302 Ảnh hưởng lý ưởng (hành vi) 0.202 5.003 0.000 1.201 (IB)
Ảnh hưởng lý ưởng (phẩm 0.149 3.789 0.000 1.242 chất) (IA)
Thúc đẩy cảm hứng (IM) 0.160 2.757 0.006 1.270
Quan tâm cá nhân (IC) 0.242 2.913 0.004 1.151
R2 0.467
R2 hiệu chỉnh 0.456
Mức ý nghĩa (Sig rong
Anova) 0.000
Giá trị F (F trong Anova) 39.485 Hệ số Dur in - Watson 1.931
(Ngu n: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 18)
Kết quả của mô h nh h i qui heo phương pháp En er được thể hiện như ảng r n . Để mô h nh h i qu của mẫu có thể sử dụng được các ước lượng cho hệ số h i
quy của tổng thể, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra các vi pham giả định trong phân tích của mô h nh h i qu u ến tính.
4.5 Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy
Phân ch h i qu ằng phương pháp LS đ i hỏi mộ số giả định để đảm bảo các ước lượng rong mô h nh có ý nghĩa v đáng in cậ . Do đó việc dò tìm các
vi phạm về giả định là cần thiết khi thực hiện loại phân tích này. Các giả định cụ thể như sau:
4.5.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Căn cứ vào bảng thể hiện phân ch ương quan Pearson giữa các thành phần thì nghiên cứu này có thể có hiện ượng đa cộng tuyến do các thành phần có mối ương quan với nhau do đó việc kiểm tra có hay không hiện ượng đa cộng tuyến là cần thiết. Việc kiểm ra được thực hiện hông qua nhân ố phóng đại phương sai VIF; nếu VIF vượt quá 10 đó l dấu hiệu của đa cộng tuyến. Căn cứ v o số liệu của bảng thì các giá trị VIF có giá trị lớn nhất là 1.302 nên không có dấu hiệu của hiện ượng đa cộng tuyến.
Mặt khác, biểu đ phân án giữa 2 biến giá trị phần dư ( r n rục tung) và giá trị dự đoán ( r n rục ho nh) như đã hể hiện ở hình 4.1 cho thấy phần dư được phân tán một cách ngẫu nhiên trong mộ vùng xung quanh đi qua ung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng n o; do đó giả định liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán phần dư
4.5.2 Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Từ biểu đ tần số của phần dư chuẩn hóa, ta có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean gần bằng 0 độ lệch chuẩn Std.Dev. =0.989, gần bằng 1). Do đó có hể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ Q-Q Plot
4.5.3 Kiểm tra tính độc lập của sai số
Kết quả thống kê Durbin - Watson cho giá trị d=1.931 và tra bảng hệ số Durbin-Watson với mức ý nghĩa sig.= 0.0 số quan sát n=231, số biến độc lập k=5, được hệ số dL=1.748, dU= 1.819. Như vậy giá trị d thuộc miền dU d 4- dU. Đâ l miền chấp nhận giả thiế không có ương quan giữa các phần dư.
4.6 Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định rong phân ch mô h nh h i qu kết quả là mô hình h i qui của mẫu có thể sử dụng các ước lượng cho các hệ số h i qu của tổng thể. Phương r nh h i qu được chấp nhận như sau:
(IS) + 0.202 * Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về hành vi) (IB) + 0.149* Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về phẩm chất) (IA) + 0.160 * Sự thúc đẩy cảm hứng (IM) + 0.242 * Sự quan tâm cá nhân (IC).
Như vậy, từ phương r nh h i qui h có hể thấy mức độ gắn kết công việc của nhân viên tại các doanh nghiệp CNTT TPHCM chịu ác động cùng chiều với 5 yếu tố: Sự kích thích trí tuệ (IS), Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về
hành vi) (IB), Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về phẩm chất) (IA), Sự húc đẩy cảm hứng (IM) và Sự quan tâm cá nhân (IC). Với điều kiện giữ các nhân ố khác không đổi rong số các nhân ố r n h kích thích trí tuệ có ác động mạnh nhất đến sự gắn kết công việc của nhân viên (hệ số beta = 0.278). Hai nhân tố khác có tác động mạnh đến sự gắn kết công việc của nhân viên là Sự quan tâm cá nhân với hệ số beta = 0.242 và Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về hành vi) với hệ số beta = 0.202. Sự húc đẩy cảm hứng và Sự ảnh hưởng lý ưởng của người lãnh đạo (về phẩm chất) cũng ác động cùng chiều đến sự gắn kết công việc của nhân viên. Từ kết quả h i qu đã r nh ở trên, các yếu tố đều có mức ý nghĩa hống kê ở mức 1% nên các giả thuyế đều được chấp nhận.
4.7 Thảo luận kết quả
Từ kết quả của mô hình h i quy và các kết quả đã mô ả ở trên, chúng ta có thể thấy, kết quả của nghiên cứu khẳng định mối quan hệ ác động dương của phong cách lãnh đạo chuyển dạng đến sự gắn kết công việc của nhân vi n. Điều này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu rước đã hực hiện. Bên cạnh đó, nghiên cứu cho thấy những yếu tố thành phần của phong cách lãnh đạo chuyển dạng ác động cùng chiều đến sự gắn kết công việc của nhân viên. Tác giả đưa ra một số nội dung thảo luận kết quả gắn với đối ượng khảo sát trong nghiên cứu như sau:
4.7.1 Yếu tố Kích thích trí tuệ:
Trong thời đại ngày nay, công nghệ được sử dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực, ngành nghề. Công nghệ thông tin là công cụ hỗ trợ cho rất nhiều lĩnh vực từ y tế đến quân sự v cũng rở nên rất phổ hông rong đời sống h ng ng . Đối với
ngành CNTT, kiến thức công nghệ v năng lực ư du l những điều kiện thiết yếu đối với nhân lực CNTT. Thông qua việc kích thích trí tuệ người lãnh đạo tạo ra được môi rường học tập ngay trong chính công ty mình mà không cần tốn quá nhiều chi phí, mỗi nhân viên khi nghiên cứu công nghệ mới và chia sẻ kiến thức đến mọi thành viên trong nhóm, trong công ty là cách khuyến khích mọi người cùng nâng cao r nh độ hiệu quả nhất. Bản hân nhân vi n khi được ham gia đóng góp những ý kiến vào việc giải quyết vấn đề giúp nhân viên tự in hơn với năng lực bản thân và phát triển các kỹ năng mềm hết sức tự nhiên, trong chính công việc hàng ng . Điều này làm nhân viên thỏa mãn được nhu cầu tự thể hiện, thang nhu cầu cao nhất trong tháp nhu cầu của Maslow.
4.7.2 Yếu tố Ảnh hưởng lý tưởng (hành vi và phẩm chất):
Con người có xu hướng bắ chước h nh vi v hái độ của người mà họ kính trọng. Trong môi rường làm việc cũng hế đặc biệt ở những công CNTT người lãnh đạo không chỉ giỏi về chuyên môn mà còn cần giỏi về nghệ thuật quản lý. Quản lý con người luôn là phần khó khăn nhất. Chính vì vậy, hành vi và phẩm chấ đạo đức của người lãnh đạo có ý nghĩa ác động rõ r ng đến nhân viên của mình. Nhân viên sẽ nh n v o cách h nh động của người lãnh đạo để học hỏi. Nghiên cứu cho thấ rõ ác động của h nh vi người lãnh đạo l rõ r ng v hơn hẳn ảnh hưởng về mặt phẩm chất. Có thể thấ nhân vi n CNTT có óc phán đoán logic cao họ cũng nhìn vào sự nhất quán giữa lời nói v h nh động của người lãnh đạo để đánh giá chính xác về những điều người lãnh đạo truyền đạt. Rõ ràng, lời nói không đủ giá trị để xây dựng l ng in nơi nhân vi n m cần có những phẩm chấ đạo đức chuẩn mực
v h nh động phù hợp để thuyết phục nhân viên noi theo.
4.7.3 Yếu tố thúc đẩy cảm hứng:
Ri ng đối với ng nh CNTT đặc điểm công việc làm theo dự án và kết quả công việc là sản phẩm đầu ra của mọi quy trình làm việc đều thể hiện rõ ràng và chi tiế . Người lãnh đạo chỉ có thể húc đẩy cảm hứng cao nhất bằng cách giúp nhân vi n đối mặt với những tình huống khó khăn v m cơ hội từ những tình huống ấy.
để t n tại trong thời đại ngày nay. Chính từ điều này, sẽ kích thích nhân viên không ngừng học hỏi để ăng kiến thức ăng độ cạnh tranh về ngu n lực, từ đó ăng khả
năng lấ được những dự án lớn cho công ty. Công việc luôn thách thức và mới mẻ cũng l ếu tố l m ăng nh hấp dẫn trong công việc đối với nhân viên, từ đó l m
ăng sự gắn kết công việc cho nhân viên.
4.7.4 Yếu tố quan tâm cá nhân
Đâ là yếu tố rất quan trọng trong việc gắn kết với công việc. Người lãnh đạo chỉ cần tạo điều kiện để nhân viên phát huy hết khả năng của bản thân sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cả nhân viên và tổ chức. Người lãnh đạo dành sự quan âm đúng mức cho nhân viên sẽ giao việc phù hợp cho người phù hợp, tiết kiệm thời gian và chi ph v ăng hiệu quả công việc, hiệu quả của dự án. Nhân vi n được tạo cơ hội đ o ạo sẽ nâng cao kiến thức đóng góp nhiều hơn cho công việc. Bản thân nhân
vi n được phản h i tích cực về chấ lượng công việc sẵn sàng dành nhiều thời gian và công sức hơn cho công việc để không ngừng cải thiện kết quả công việc, khẳng định bản thân và càng thêm gắn kết với công việc.
4.8 Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình tổng thể con4.8.1 Sự khác biệt về giới tính 4.8.1 Sự khác biệt về giới tính
Kiểm định Independent-samples T- es được sử dụng để kiểm định có hay không sự khác biệt giữa nam, nữ đối với sự gắn kết công việc của nhân viên tại các công ty CNTT tại TP.HCM.
Trước khi tiến hành kiểm định trung bình thì chúng ta cần phải thực hiện một kiểm định khác mà kết quả có ảnh hưởng đến kiểm định rung nh đó l kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai ổng thể; do đó kiểm định Levene Tes được tiến h nh rước khi kiểm định trị trung bình của 2 tổng thể.
Bảng 4.12: Kết quả Kiểm định trung bình của hai tổng thể theo giới tính
Kiểm định Lavene Kiểm định T-test
F Mức ý nghĩa Mức ý nghĩa
Phương sai ằng nhau 0.358 0.550 0.860
Phương sai không ằng nhau 0.861
(Ngu n: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS 18)
Kiểm định Lavene test thể hiện ở bảng 4.19 cho thấy mức ý nghĩa của kiểm định l 0. 0 > 0.0 n n phương sai của tổng thể là bằng nhau. Mức ý nghĩa của kiểm định T- es đối với rường hợp hai phương sai ằng nhau là 0.860 nên ta có thể
kết luận không có sự khác biệt về sự gắn kết công việc giữa nhân viên nam và nhân viên nữ.
4.8.2 Kiểm định One way ANOVA
Kiểm định Anova được sử dụng khi cần kiểm định trung bình của 3 nhóm trở lên; kỹ thuật này dựa r n cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các rung nh nhóm. Phân ch phương sai 1 ếu ố ( ne-way Anova) được sử dụng khi chúng ta chỉ sử dụng 1 biến yếu ố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau. Kiểm định phương sai 1 ếu ố được sử dụng để
kiểm định sự gắn kết công việc heo độ tuổi r nh độ học vấn, số năm công ác ại công ty hiện tại, thu nhập h ng háng. Trước khi tiến h nh phân ch phương sai một
yếu ố h kiểm định Lavene được tiến h nh để kiểm tra giả định phương sai giữa các nhóm có đ ng nhất hay không. Mức ý nghĩa của kiểm định Lavene đều cho kết quả là lớn hơn 0 0 n n có hể kết luận giả định phương sai giữa các nhóm đ ng nhất
giữa các nhóm nhân viên thuộc các nhóm tuổi, số năm công ác ại công ty hiện tại, thu nhập khác nhau. Riêng kết quả đối với Tr nh độ học vấn có mức ý nghĩa kiểm định Anova là 0.006. Kiểm định hậu Anova sẽ được tiến h nh để xác định sự khác biệt giữa r nh độ học vấn của nhân vi n đối với sự gắn kết công việc. Kiểm định Tuke được sử dụng.
Kết quả kiểm định Lavene Test và Anova
ộ tuổi
Kiểm định Lavene test Kiểm định Anova
Thống kê Mức ý F Mức ý