PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ
PHẦN II : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.5. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động tạ
2.5.7. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến là để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên biến phụ thuộc và để kiểm định các giả thuyết đề xuất trong mơ hình nghiên cứu.
Phương pháp thực hiện hồi quy trên SPSS là đưa vào cùng một lúc các yếu tố (Enter). Để đánh giá mức độ giải thích của các nhân tố lên biến phụ thuộc qua hệ số R- square điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình và mức độ giải thích của các biến vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng
Khóa Luận Tốt Nghiệp GVHD: Hà Ngọc Thùy Liên Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố,
hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chất lượng dịch vụ của khách hàng càng lớn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Vì giá trị của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B) phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc. Hơn nữa, hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa giải thích sự thay đổi một biến phụ thuộc dựa vào một biến độc lập thay đổi với điều kiện các biến độc lập khác giữ nguyên không đổi, các giải thích mang tính tốn học nhiều hơn, vậy nên tác giả sử dụng hệ số hồi quy chuẩn hóa để giải mức độ tác động của các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu.
Kiểm định F được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0,05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter được trình bày trong các bảng sau:
2.5.7.1. Hồi quy tuyến tính bội
Bảng 2. 12 : Kết quả hồi quy và hiện tượng đa cộng tuyến. Mơ hình Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -1.605 0.401 -4.006 0.000 ĐĐ 0.209 0.115 0.177 1.818 0.076 0.503 1.990 CS 0.229 0.116 0.182 1.972 0.055 0.561 1.784 ĐT 0.287 0.117 0.241 2.448 0.019 0.494 2.024 PC 0.223 0.117 0.169 1.905 0.064 0.609 1.642 ĐK 0.156 0.089 0.139 1.744 0.089 0.749 1.335 QH 0.309 0.132 0.236 2.347 0.024 0.474 2.111 VH 0.124 0.127 0.098 0.977 0.334 0.477 2.098
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS) Trường Đại học Kinh tế Huế
Khóa Luận Tốt Nghiệp GVHD: Hà Ngọc Thùy Liên Tại cột giá trị Sig ta thấy có 6 nhân tố ĐĐ, CS, ĐT, PC, ĐK, QH đều có sig. < 0.1
nghĩa là các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 10 %. Riêng biến VH lại có giá trị Sig. > 0.1, nên có thể kết luận rằng yếu tố này khơng có sự tác động tới động lực làm việc.
Bảng trên cho thấy các giá trị Tolerance đều > 0.1 và hệ số VIF đều <3. Kết luận: Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
2.5.7.2. Kiểm định độ phù hợp mơ hình
Trong kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) 𝑅2 ℎiệu chỉnh = 0.766, các nhân tố ĐĐ, CS, ĐT, PC, ĐK, QH có thể giải thích 76,6 % sự biến thiên của biến ĐL ( Động lực làm việc )
Hệ số Durbin-Watson (d) = 2.221, nằm trong khoảng từ 1-3. Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư trong mơ hình, mơ hình có ý nghĩa thực tiễn.
Bảng 2. 13 : Kiểm định độ phù hợp của mơ hình Mơ hình R R2 R2 Mơ hình R R2 R2 Hiệu chỉnh Sai số ước lượng Hệ số Durbin -Watson 1 .894a 0.799 0.766 0.47989 2.221 Biến độc lập: ĐĐ, CS, ĐT, PC, ĐK, QH, VH Biến phụ thuộc: ĐL
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích trên SPSS)