Chương 4 : PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiểm định mô hình
4.4.2.2. Kết quả phân tích hồi quy
Kết quả phân tích cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0,05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,310 có nghĩa là có khoảng 31,0% phương sai sự gắn bó được giải thích bởi 7 biến độc lập là: Tiền lương và sự công bằng (TLCB), Sự hỗ trợ từ đồng nghiệp (DN), Đặc điểm công việc (CV), Sự trao quyền (TQ), Sự quan tâm hỗ trợ và công nhận thành tích từ cấp trên (QTHT), Cơ hội đào tạo và phát triển (DTPT), Thương hiệu tổ chức (THTC) (Xem phụ lục 10).
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tiến tính tổng thể. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0,000), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Xem phụ lục 10).
Nhìn vào bảng 4.22 ta thấy biến Đặc điểm công việc (CV) có mức ý nghĩa bằng 0,563 > 0,05, biến Sự trao quyền (TQ) có mức ý nghĩa bằng 0,310 > 0,05, biến Sự hỗ trợ từ đồng nghiệp (DN) có mức ý nghĩa bằng 0,111 > 0,05 và biến “Sự quan tâm hỗ trợ và công nhận thành tích từ cấp trên” (KTCN) có mức ý nghĩa bằng 0,088 > 0,05 nên các biến này không có ý nghĩa thống kê. Do đó, 4 biến này bị loại khỏi mô hình. Điều này có nghĩa là các yếu tố Đặc điểm công việc, Sự trao quyền, Sự hỗ trợ từ đồng nghiệp và yếu tố Sự quan tâm hỗ trợ và công nhận thành tích từ cấp trên không có quan hệ tuyến tính với sự gắn bó của nhân viên về mặt ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.22. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp EnterHệ số Hệ số
Mô hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) ,503 ,409 1,228 ,221 CVNS ,041 ,071 ,042 ,579 ,563 ,733 1,364 TQNS ,077 ,075 ,077 1,018 ,310 ,653 1,532 DNNS -,119 ,075 -,119 -1,604 ,111 ,682 1,467 TLCB* ,183 ,081 ,168 2,248 ,026 ,676 1,479 DTPT* ,209 ,089 ,184 2,346 ,020 ,610 1,639 QTHTNS ,163 ,095 ,128 1,714 ,088 ,672 1,487 THTC* ,331 ,075 ,307 4,418 ,000 ,783 1,277 a. Biến phụ thuộc: GB
Ghi chú: **. Có ý nghĩa ở mức 0,01. *. Có ý nghĩa ở mức 0,05. NS. Không ý nghĩa thống kê.
Ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến đều nhỏ hơn 2 (cao nhất là 1,639) nên hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình. Về quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa Sự gắn bó của nhân viên trong tổ chức (GB) với các biến độc lập như sau:
GB = 0,168 * TLCB + 0,184 * DTPT + 0,307 * THTC Hay được viết lại:
Sự gắn bó = 0,168 * Tiền lương và sự công bằng + 0,184 * Cơ hội đào tạo và phát triển + 0,307 * Thương hiệu tổ chức
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập TLCB, DTPT, THTC đều có Sig. nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập trên đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và các hệ số dốc lần lượt là 0,168; 0,184; 0,307 đều mang dấu dương nên các biến đều có ảnh hưởng cùng chiều với sự gắn bó của nhân viên.
Tầm quan trọng của các biến TLCB, DTPT, THTC đối với biến GB được xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến sự gắn bó của nhân viên đối với khách sạn. Do đó, ảnh hưởng quan trọng nhất đến sự gắn bó của nhân viên là yếu tố Thương hiệu tổ chức (Beta = 0,307), tiếp theo là yếu tố Cơ hội đào tạo và phát triển (Beta = 0,184), cuối cùng là yếu tố Tiền lương và sự công bằng (Beta = 0,168).
Như vậy, theo kết quả hồi quy ta thấy có 3 yếu tố có ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên với khách sạn, đó là: Thương hiệu tổ chức, Cơ hội đào tạo và phát triển và yếu tố Tiền lương và sự công bằng. Trong đó, yếu tố Thương hiệu tổ
chức có tác động nhiều nhất đến sự gắn bó của nhân viên với khách sạn, tiếp theo là yếu tố Cơ hội đào tạo và phát triển, cuối cùng là yếu tố Tiền lương và sự công bằng.