Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, tác giả xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội của các biến độc lập F1, F2 và F3 theo biến phụ thuộc TM. Kết quả ước lượng với SPSS 18.0 bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất. Kết quả thu được như sau:
Bảng 17 Tóm tắt thông tin hồi quy bằng phương pháp Enter
TM Pearson Correlation
.769** .499** .613** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 237 237 237 237
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .811 .657 .653 .28042 2.159
Bảng 18 Phân tích phương sai của ước lượng bằng phương pháp Enter
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 35.147 3 11.716 148.986 .000 Residual 18.322 233 .079 Total 53.469 236
Bảng 19 Ước lượng hệ số Beta của mô hình bằng phương pháp Enter Model Unstandardized Coefficients Standardiz ed Coefficient s t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Consta nt) .079 .179 .442 .659 F1 .636 .047 .686 13.453 .000 .566 1.767 F2 .295 .055 .279 5.372 .000 .545 1.833 F3 -.015 .061 -.015 -.240 .810 .357 2.799 a. Dependent Variable: TM
Phương trình hồi quy tuyến tính bội được xác định như sau (bảng 19): TM = 0.079+ 0.636F1 + 0.295F2 – 0.015F3. Trong đó:
TM là sự hài lòng chung
F2 là lãnh đạo và phân phối thu nhập công bằng F3 là bản chất công việc và đào tạo chuyên môn.
4.7.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Do phương trình hồi quy bội được xây dựng bằng phương pháp OLS, do đó để có thể kết luận được mô hình tuyến tính là phù hợp, ta phải kiểm định sự vi phạm giả thuyết của phương pháp OLS đối với mô hình được xây dựng. Cụ thể như sau:
- Kiểm định sự vi phạm liên hệ tuyến tính của các phần dư các biến độc lập.
Để kiểm tra sự vi phạm liên hệ tuyến tính của các phần dư giữa các biến độc lập ta sử dụng đồ thị Scatterplot để phát hiện dấu hiệu về dạng hàm ước lượng có phù hợp hay không. Kết quả đồ thị Scatterplot cho thấy các phần dư của các biến độc lập không phân bố theo một quy luật nào cả. Vì vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính của các phần dư giữa các biến độc lập không bị vi phạm trong mô hình.
- Kiểm định sự vi phạm của hiện tượng phương sai sai số thay đổi của phần dư
Để kiểm tra hiện tượng phương sai sí số thay đổi của phần dư, ta sử dụng tương quan hạng Spearman với các giá trị p –value tương ứng, hệ số tin cậy lấy theo chuẩn 95%. Kết quả phân tích tương quan hạng Spearman như sau:
Bảng 20 Tương quan hạng Spearman
F1 F2 F3 TM
Spearman's rho F1 Correlation Coefficient 1.000 .327** .648** .794** Sig. (2-tailed) . .000 .000 .000 N 237 237 237 237 F2 Correlation Coefficient .327** 1.000 .641** .443**
Sig. (2-tailed) .000 . .000 .000 N 237 237 237 237 F3 Correlation Coefficient .648** .641** 1.000 .585** Sig. (2-tailed) .000 .000 . .000 N 237 237 237 237 TM Correlation Coefficient .794** .443** .585** 1.000 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 . N 237 237 237 237
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Từ bảng tương quan hạng Spearman ta thấy không có giá trị p-value nào lớn hơn 0.05 (bảng 20), như vậy với hệ số tin cậy 95%, ta có thể kết luận mô hình hồi quy ước lượng không vi phạm giả thuyết về phương sai sai số thay đổi của phần dư.
- Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư
Giả thuyết của phương pháp OLS là phần dư phải tuân theo quy luật chuẩn, nếu phần dư không tuân theo quy luật chuẩn, mô hình ước lượng sẽ không phải là mô hình tốt nhất, dạng hàm của ước lượng có thể không phù . Để kiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư ta sử dụng đồ thị Histogram và đồ thị P-plot.
Từ đồ thị Histogram ta nhận thấy phân phối của các phần dư chuẩn hóa tuân theo quy luật chuẩn, đường phân bố là một hình chuông đều, giá trị trung bình xấp xỉ giá trị 0, độ lệch chuẩn xấp xỉ giá trị 1. Đồ thị P-plot cho thấy các giá trị quan sát khá gần đường kỳ vọng. Như vậy có thể chấp nhận giả thuyết phân phối của phần dư là phân phối xấp xỉ chuẩn, không có hiện tượng vi phạm về giả thuyết phần dư phân phối chuẩn.
- Kiểm định khả năng xảy ra tự tương quan
Với cỡ mẫu n =237, p=3, tra bảng Durbin Watson có dL = 1.738, dU =1.799, giá trị d quan sát dobv = 2.159 (bảng18) =>dU < dobv < 4-dU. Ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng ta xét dấu hiệu tiêu chuẩn của nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
Nếu giá trị VIF <10 thì mô hình không có đa cộng tuyến Nếu giá trị VIF > = 10 thì mô hình có đa cộng thuyến
Từ kết quả phân tích hồi quy ta thấy các giá trị VIF quan sát đều nhỏ hơn 10 (bảng 19). Vì vậy có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến có ảnh hưởng đến ước lượng của mô hình.
Mặt khác giá trị p-value của kiểm định F trong phân tích phương sai bằng .000<0.05 (bảng 18) do đó có thể kết luận mô hình được xây dựng là đáng tin cậy, các giả thuyết của phương pháp OLS đều được thỏa mãn.
4.7.3 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
- Kiểm định giả thuyết H1:. Nhân tố điều kiện làm việc và cơ hội phát triển có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người lao động với công việc.Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến F1 dương. Kết quả ước lượng cho thấy giá trị p-value của thống kê tương ứng là .000<0.05 (bảng 20). Như vậy với độ tin cậy 95% có thể kết luận biến độc lập F1 có ảnh hưởng tích cực (hệ số Beta dương) đến biến phụ thuộc TM. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H1.
- Kiểm định giả thuyết H2: Nhân tố “lãnh đạo và phân phối thu nhập công bằng” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người lao động với công việc. Điều này đồng
nghĩa với kiểm định hệ số Beta của biến độc lập F2 dương. Kết quả ước lượng cho thấy giá trị p-value của thống kê t tương ứng là .000<0.05. Như vậy có thể kết luận với độ tin cậy 95% biến độc lập F2 có ảnh hưởng tích cực đến biến phụ thuộc TM (hệ số Beta dương). Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H2.
- Kiểm định giả thuyết H3: Nhân tố “bản chất công việc và đào tạo chuyên môn” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người lao động với công việc.Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định hệ số Beta của biến độc lập F3 dương. Kết quả ước lượng cho thấy giá trị p-value của thống kê t tương ứng là 0.810>0.05. Như vậy với hệ số tin cậy 95% ta có thể kết luận biến độc lập F3 không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc TM (hệ số Beta bằng 0). Hay nói cách khác ta bác bỏ giả thuyết H3.