6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ
Sau khi phân tích EFA, chúng ta tiến hành phân tích hồi qui. Từ kết quả phân tích EFA, số biến độc lập vẫn là 7 và để thực hiện hồi qui, mỗi nhân tố sẽ đƣợc tính tổng các biến quan sát thành phần. Đối với biến phụ thuộc cũng đƣợc tính tƣơng tự nhƣ vậy.
TM =1 +2CV +3TN +4LD +5DN +6DT +7PL +8DK +
Trong đó :
TM : Sự thỏa mãn của nhân viên trong công việc CV: Đặc điểm công việc
TN: Thu nhập LD: Lãnh đạo DN: Đồng nghiệp
DT: Đào tạo và thăng tiến PL: Phúc lợi
DK : Điều kiện làm việc
: Các nhân tố khác nằm ngoài mô hình.
Sau khi chạy phân tích hồi quy bằng phƣơng pháp Stepwise, kết quả phân tích nhƣ sau:
Bảng 3.21. Phân tích ANOVA các biến
Tổng bình Trung bình Mức ý Mô hình df bình F nghĩa phƣơng phƣơng (Sig.) Do hồi quy 105.669 1 105.669 2220.118 .000b 1 Dƣ số 9.281 195 .048 Tổng 114.951 196 Do hồi quy 107.322 2 53.661 1364.675 .000c 2 Dƣ số 7.628 194 .039 Tổng 114.951 196 Do hồi quy 107.835 3 35.945 974.952 .000d 3 Dƣ số 7.116 193 .037 Tổng 114.951 196
Bảng phân tích cho thấy, Sig. của F < 0.05 nên có thể khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn).
Để xem xét tiếp mối quan hệ này, đề tài dựa vào phân tích bảng Coeficients
Bảng 3.22. Phân tích Coefficients các biến
Hệ số chƣa chuẩn Hệ số Thống kê đa
chuẩn Mức
hóa cộng tuyến
Mô hình hóa T ý
nghĩa
B Độ lệch Beta Tolerance VIF
chuẩn
Hằng số .194 .079 2.456 .015
LD .776 .019 .869 40.518 .000 .697 1.435
TN .094 .016 .121 5.927 .000 .764 1.309
DN .071 .019 .076 3.729 .000 .778 1.286
Căn cứ vào các giá trị Sig. trong bảng Coefficients đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể kết luận các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê, hay nói cách khác với mức ý nghĩa 5% có thể khẳng định sự thỏa mãn trong công việc của nhân viên chịu tác động bởi tất cả 06 nhân tố: Đặc điểm công việc, Thu nhập, Lãnh đạo, Đồng nghiệp, Đào tạo và thăng tiến, Phúc lợi.
Mô hình sau khi phân tích có dạng:
TM= 0.194 + 0.094TN + 0.776LD + 0.071DN
Để xem sự phù hợp của mô hình, đề tài tiếp tục phân tích bảng Model Summary.
Bảng 3.23. Phân tích Model Summary
Mô R R2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-
hình của ƣớc lƣợng Watson
1 .959 a .919 .919 .218
2 .966 b .934 .933 .198
3 .969 c .938 .937 .192 1.923
Hệ số xác định R2 khẳng định hàm hồi quy không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình sau khi đảm bảo điều kiện làm sạch dữ liệu. Tuy nhiên, mô hình thƣờng gặp sự cố về lỗi dữ liệu, do đó áp dụng hệ số R2 điều chỉnh (0.937) để phân tích cụ thể hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến do nó không ảnh hƣởng bởi độ lệch phóng đại của R2. Với giá trị thấp hơn so với hệ số R2, việc sử dụng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn, đảm bảo việc hạn chế sự thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2 điều chỉnh đạt giá trị 0.937 cho thấy mô hình giải thích đƣợc 93.7 % thực tế. Nhƣ vậy 1 – R2 = 0.063 đƣợc giải thích bởi những nhân tố không đƣợc kiểm soát trong mô hình và đây cũng có thể xem là một trong những hạn chế của nghiên cứu.
Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy bội vì giá trị đạt đƣợc là 1.923 (xấp xỉ 2) chứng tỏ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình, cũng có nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Sau cùng, các hệ số phóng đại phƣơng sai VIF dùng để chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 5 (1.286 – 1.435) thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và
các biến trong mô hình đƣợc chấp nhận.
Tóm lại, quá trình nghiên cứu từ khâu định tính và định lƣợng, các bƣớc phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, kiểm định hệ số tƣơng quan, phân tích hồi quy đã hệ thống hóa đƣợc sự thỏa mãn trong công việc của nhân viên văn phòng tại thành phố Kon Tum thông qua mô hình nghiên cứu sau cùng của luận văn và căn cứ để đề tài đƣa ra các kiến nghị nâng cao sự thỏa mãn trong công việc của nhân viên.