Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 74,270 6 12,378 23,687 0,000b Phần dư 74,730 143 0,523 Tổng 149,000 149
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Theo kết quả tính tốn được, giá trị thống kê F của mơ hình có Sig. = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết bị bác bỏ. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà ta đã đưa vào trong mơ hình.
2.2.5.4. Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy sẽ cho thấy được mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Phương pháp chọn biến đưa vào mơ hình để xây dựng hồi quy tuyến tính được chọn là phương pháp Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình.
Mơ hình hồi quy tuyến tính được thiết lập như sau:
LTT = + *CH + *CT + *PL + *DN + *DK + *KT + Trong đó:
LTT: Giá trị của biến phụ thuộc là lòng trung thành
CH: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là cơ hội đào tạo và thăng tiến CT: Giá trị của biến độc lập thứ hai là cấp trên
PL: Giá trị của biến độc lập thứ ba là phúc lợi DN: Giá trị của biến độc lập thứ tư là đồng nghiệp
DK: Giá trị của biến độc lập thứ năm là điều kiện làm việc KT: Giá trị của biến độc lập thứ sáu là khen thưởng
: Hằng số
: Hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập : Sai số của phương trình hồi quy
Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quả phân tích hồi quy như sau: