7. Kết cấu luận văn
2.2.4. Phân tích các ma trận tương quan giữa các nhân tố trong mô hình
nghiên cứu
Dựa vào bảng phân tích kết quả cho thấy có mối liên hệ tương quan giữa biến động lực làm việc với các biến độc lập là đặc điểm công việc, cơ hội thăng tiến, sự ghi nhận đóng góp cá nhân, quan hệ công việc, điều kiện làm việc, môi trường làm việc, chính sách tiền lương, chính sách phúc lợi. Chi tiết dữ liệu được thống kê ở bảng sau:
Bảng 2.13. Ma trận tương quan giữa các nhân tố
ben job cond envi pro recog rela sal
job -.205 1 cond .246 .001 1 envi .029 .240 -.027 1 pro .121 .255 .100 .414** 1 recog .061 .372** -.237 .198 .425** 1 rela -.102 .226 -.180 .197 .150 .271* 1 sal .032 .070 -.354** .053 .309* .537** .443** 1 MOT -.078 .458** -.138 .174 .439** .467** .381** .518** V *P<0.05 ** p<0.01
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu (2016)
Thước đo đánh giá sự phù hợp của mô hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2. Bảng Model Summaryb của 2 mô hình như sau:
Bảng 2.14. Mô hình 1_Động lực làm việc và nhóm các nhân tố thúc đẩy
Model Summaryb
Model Adjusted R Std. Error of Durbin- R R Square Square the Estimate Watson
1 .643a .413 .369 .45699 1.654
a. Predictors: (Constant), job, pro, recog, rela b. Dependent Variable: MOTV
ANOVAb
Model Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 7.800 4 1.950 9.337 .000a
a. Predictors: (Constant), rela, pro, job, recog b. Dependent Variable: MOTV
Coefficientsa
Model Unstandardize Standardized
d Coefficients Coefficients Collinearity Statistics
Std. VIF
B Error Beta t Sig. Tolerance
1 (Constant .374 .565 .661 .512 ) job .329 .142 .268 2.328 .024 .834 1.198 pro .236 .109 .253 2.160 .035 .808 1.237 recog .156 .098 .198 1.595 .117 .720 1.389 rela .196 .094 .229 2.076 .043 .908 1.101
a. Dependent Variable: MOTV
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu (2016)
Đánh giá một vài trị số của mô hình 1:
- Trị số của Adjusted R2a = 0,369 cho thấy các biến độc lập (job, pro, rela, pro) giải thích được 36,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc (MOTV). Đây là con số tốt so với mức yêu cầu là 10%.
- Trị số F = 9.337 và Sig. F = .000ađáp ứng yêu cầu p value nhỏ hơn 0,05; mô hình hồi quy có ý nghĩa.
- Chỉ số VIF của các biến độc lập đều < 3, chứng tỏ giữa các biến giải thích và biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Phương trình hồi qui tuyến tính của mô hình 1 giữa động lực làm việc của công chức Sở LĐTB&XH tỉnh Nam Định với nhóm nhân tố thúc đẩy như sau:
Các hệ số hồi quy riêng phần βk đo lường sự thay đổi giá trị trung bình của biến (MOTV) khi biến Xk thay đổi 1 đơn vị với điều kiện các biến độc lập còn lại không thay đổi. Ở đây có hệ số chặn β0 = 0,374; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (job) với biến (MOTV) là 0,329; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (pro) với biến (MOTV) là 0,236; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (recog) với biến (MOTV) là 0,156; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (rela) với biến (MOTV) là 0,196. Phương trình hồi quy tuyến tính chỉ cho chúng ta thấy vai trò ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (MOTV) thông qua hệ số hồi quy đã được chuẩn hóa Beta. Biến (job) có vai trò ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc (MOTV), sau đó là biến (pro), rồi đến biến (rela), biến (recog) có ảnh hưởng thấp nhất đến biến phụ thuộc (MOTV).
Tương tự ta có các bước phân tích với mô hình 2 như bảng dưới.
Bảng 2.15. Mô hình 2_Động lực làm việc và nhóm các nhân tố duy trì
Model Summaryb
Model Adjusted R Std. Error of Durbin- R R Square Square the Estimate Watson
1 .541a .293 .239 .50130 1.479
a. Predictors: (Constant), sal, ben, envi, cond b. Dependent Variable: MOTV
Model
ANOVAb
Sum of
1 Regression 5.418 4 1.354 5.390 .001a
Residual 13.068 52 .251
Total 18.486 56
a. Predictors: (Constant), sal, ben, envi, cond b. Dependent Variable: MOTV
Coefficientsa
Model Standardize Collinearity
Unstandardized d Statistics
Coefficients Coefficients
Toleranc
B Std. Error Beta t Sig. e VIF
1 (Constant) 1.405 .798 1.760 .084
ben -.109 .122 -.109 -.889 .378 .908 1.101
cond .081 .135 .078 .598 .552 .799 1.251
envi .147 .108 .159 1.357 .181 .985 1.015
sal .537 .132 .522 4.087 .000 .835 1.198
a. Dependent Variable: MOTV
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu (2016)
Đánh giá một vài trị số của mô hình 2:
- Trị số của Adjusted R2 = 0,239 cho thấy các biến độc lập (sal, ben, envi, cond) giải thích được 23,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc (MOTV). Đây cũng là con số tốt so với mức ý nghĩa là 10%.
- Trị số F = 5.394 và Sig. F = .001a đáp ứng yêu cầu p value nhỏ hơn 0,05; mô hình hồi quy có ý nghĩa.
- Chỉ số VIF của các biến độc lập đều < 3, chứng tỏ giữa các biến giải thích và biến độc lập không có mối quan hệ đa cộng tuyến.
- Phương trình hồi qui tuyến tính của mô hình 2 giữa động lực làm việc của công chức Sở LĐTB&XH tỉnh Nam Định với nhóm nhân tố duy trì như sau:
MOTV = 0,1405- 0,109*ben + 0,081*cond + 0,147*envi + 0,537*sal
Trong mô hình 2, hệ số chặn β0 = 0,1405; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (ben) với biến (MOTV) là -0,109; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (cond) với biến (MOTV) là 0,081; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (envi) với biến (MOTV) là 0,147; hệ số hồi quy riêng phần giữa biến (sal) với biến (MOTV) là 0,537. Biến (sal) có vai trò ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc (MOTV), sau đó là biến (envi), rồi đến biến (cond), riêng biến (ben) lại có tác động ngược chiều tới (MOTV).