Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA); tiến hành tính toán nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích tương quan:
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này
có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy đa biến:
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Phương trình hồi quy đa biến cho mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu (theo mô hình lý thuyết):
COMMIT = 𝛽0 + 𝛽1* COMMU + 𝛽2 * TRAIN + 𝛽3 * REWARD + 𝛽4* DEC + 𝛽5 * RISK + 𝛽6* PLAN + 𝛽7 * TEAM + 𝛽8 * FAIR
Thông tin các biến trong mô hình:
Bảng 3-4: Mô tả các biến trong phương trình hồi quy đa biến
Biến Ý nghĩa
COMMU Giao tiếp trong tổ chức TRAIN Đào tạo và phát triển REWARD Phần thưởng và sự công nhận DEC Hiệu quả trong việc ra quyết định RISK Chấp nhận rủi ro do bởi sáng tạo và cải tiến PLAN Định hướng về kế hoạch tương lai
TEAM Làm việc nhóm
FAIR Sự công bằng và nhất quán trong các chính sách quản trị Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS:
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến.
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến việc lòng trung thành: yếu tố có hệ số 𝛽 càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.