Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 7 nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tƣơng quan (Pearson) đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thiết từ H1 đến H7 đã mô tả ở trên.
Để kiểm định mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh, ta sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy bội cho các biến sau:
Biến phụ thuộc: Sự gắn kết (SGK)
Biến độc lập: Bản chất công việc (BCV), Thu nhập và phúc lợi (TNP), Đào tạo và thăng tiến (ĐTT), Điều kiện làm việc (ĐLV), Mối quan hệ với lãnh đạo (QLĐ), Mối quan hệ với đồng nghiệp (QĐN), Sự tự hào về tổ chức (STH).
* Kiểm định hệ số tương quan
Kiểm định hệ số tƣơng quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Bảng 4.9: Ma trận tƣơng quan giữa các biến Correlations
TNP ĐTT BCV QLĐ QĐN STH ĐLV SGK TNP Pearson Correlation 1 .284** .470** .043 .329** .703** .448** .390** Sig. (2-tailed) .000 .000 .535 .000 .000 .000 .000 ĐTT Pearson Correlation .284** 1 .347** .039 .403** .238** .259** .268** Sig. (2-tailed) .000 .000 .569 .000 .000 .000 .000 BCV Pearson Correlation .470** .347** 1 .067 .502** .441** .488** .485** Sig. (2-tailed) .000 .000 .327 .000 .000 .000 .000 QLĐ Pearson Correlation .043 .039 .067 1 .150* .014 .138* .071 Sig. (2-tailed) .535 .569 .327 .029 .843 .044 .303 QĐN Pearson Correlation .329** .403** .502** .150* 1 .330** .290** .295** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .029 .000 .000 .000 STH Pearson Correlation .703** .238** .441** .014 .330** 1 .439** .399** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .843 .000 .000 .000
ĐLV Pearson Correlation .448** .259** .488** .138* .290** .439** 1 .825**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .044 .000 .000 .000
SGK Pearson Correlation .390** .268** .485** .071 .295** .399** .825** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .303 .000 .000 .000
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Theo ma trận tƣơng quan với mức ý nghĩa 5% thì các biến độc lập BCV, TNP, ĐTT, ĐLV, QĐN, STH có sự tƣơng quan chặt chẽ với biến phụ thuộc SGK (sig = 0.000). Biến mối quan hệ với lãnh đạo không có quan hệ với biến phụ thuộc SGK vì có hệ số Sig > 0.05. nhƣ vậy loại khỏi biến này khỏi mô hình khi phân tích hồi quy.
* Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Bản chất công việc, Thu nhập và phúc lợi, Đào tạo và thăng tiến, Điều kiện làm việc, Quan hệ với đồng nghiệp, Sự tự hào về tổ chức và biến phụ thuộc là Sự gắn kết. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến đƣợc đƣa vào cùng một lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.10: Hệ số R2
hiệu chỉnh
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
1 .831a .691 .682 .33468
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.691 có nghĩa là có khoảng 69% phƣơng sai sự gắn kết của nhân viên đƣợc giải thích bởi 6 biến độc lập là: Bản chất công việc, Thu nhập và phúc lợi, Đào tạo và thăng tiến, Điều kiện làm việc, Quan hệ với đồng nghiệp, Sự tự hào về tổ chức. Còn lại 31% sự gắn kết của nhân viên đƣợc giải thích bằng các yếu tố khác.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích kiểm định F
ANOVAa
Mô hình Tổng các
bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 51.799 6 8.633 77.074 .000b
Phần dƣ 23.186 207 .112
Tổng cộng 74.985 213
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000 < 0.05), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .831 .186 4.478 .000 TNP .335 .056 .236 3.623 .018 .460 2.172 ĐTT .046 .031 .033 4.449 .045 .794 1.259 BCV .274 .040 .195 2.856 .000 .571 1.751 QĐN .154 .038 .113 2.273 .000 .679 1.472 STH .037 .060 .034 3.617 .003 .477 2.096 ĐLV .177 .044 .167 4.402 .000 .683 1.464
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tƣơng đƣơng với độ tin cậy 95% và |t| > 2 thì nhân tố đó đƣợc chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự gắn kết. Kết quả hồi quy cho thấy 6 nhân tố đều thỏa mãn điều kiện.
Hệ số hồi quy thể hiện dƣới hai dạng: (1) chƣa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa (B), giá trị của nó 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 mô hình đƣợc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến (các biến cùng đơn vị). Vì vậy chúng đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Sự gắn kết của nhân viên = 0.831 + 0.335*Thu nhập và phúc lợi + 0.046* Đào tạo và thăng tiến + 0.274* Bản chất công việc + 0.154* Mối quan hệ với
đồng nghiệp + 0.037*Sự tự hào về tổ chức + 0.177*Điều kiện làm việc
Hệ số VIF của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Theo kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 6 yếu tố của mô hình ảnh hƣởng đến sự gắn kết của nhân viên làm việc trong lĩnh vực ngân hàng tại Bình Định. Với hệ số β = 0,236 thành phần Thu nhập và phúc lợi có ảnh hƣởng lớn nhất cùng chiều đến sự gắn kết của nhân viên. Ba nhân tố khác cũng có ảnh hƣởng lớn đến sự gắn kết của nhân viên đó là Bản chất công việc (hệ số β = 0.195), Điều kiện làm việc (hệ số β = 0.167), Mối quan hệ với đồng nghiệp (hệ số β = 0.113). Hai nhân tố còn lại là Sự tự hào về tổ chức (hệ số β = 0.034), Đào tạo và thăng tiến (hệ số β = 0.033) cũng có mối quan hệ cùng chiều đến sự gắn kết của nhân viên, nhƣng tác đông khá yếu.
4.4.2. Kiểm định sự khác biệt về sự gắn kết theo các đặc điểm cá nhân * Kiểm định sự khác biệt của giới tính đến sự gắn kết của nhân viên
Sử dụng kiểm định Independent t-test để kiểm tra xem nam và nữ ai có mức độ gắn kết cao hơn vì giới tính trong nghiên cứu chỉ có 2 biến là nam và nữ.
Giả thuyết Ho: Không có sự khác nhau về mức độ gắn kết giữa 2 nhóm nam và nữ.
Bảng 4.13: Kết quả Independent t-test thống kê nhóm theo giới tính
Giới tính N Trung bình Sai số thống kê Trung bình lệch chuẩn SGK Nữ 70 4.0714 .69248 .08277 Nam 144 4.0926 .54115 .04510
Theo nhƣ kết quả trong kiểm định Levene, Sig. > 0.05 (Sig. = 0.239) nên phƣơng sai giữa phái nam và phái nữ không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Còn giá trị sig trong kiểm định t > 0.05 (Sig. = 0.807) nên ta kết luận là không có sự khác biệt về trung bình giữa hai nhóm nam và nữ nhân viên ngân hàng. Suy ra, chấp nhận giả thuyết Ho.
Kết luận: Yếu tố giới tính không có ảnh hƣởng đến mức độ gắn kết.
Bảng 4.14: Kết quả Independent t-test so sánh mức độ gắn kết của nhân viên theo giới tính
Kiểm định
Levene Kiểm định t cho sự bằng nhau của giá trị trung bình
F Sig. t Df Sig. Sai lệch trung bình Sai lệch của S.E Độ tin cậy 95% Cận dƣới Cận trên Giả định phƣơng sai bằng nhau 1.393 .239 .244 212 .807 -.02116 .08664 -.19196 .14963 Giả định phƣơng sai khác nhau .225 111.315 .823 -.02116 .09425 -.20793 .16560
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
* Kiểm định sự khác biệt của thâm niên làm việc đến sự gắn kết của nhân viên
Sử dụng kiểm định One way ANOVA cho yếu tố Thâm niên công tác với 4 biến quan sát.
Giả thuyết Ho: Không có sự khác nhau về sự gắn kết của nhân viên giữa các nhóm thâm niên công tác.
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.076 lớn hơn 0.05 chứng tỏ phƣơng sai giữa các nhóm là bằng nhau, đủ điều kiện để sử dụng kiểm định One-way ANOVA sau.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig.< 0.05 (sig. = 0.021), có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự gắn kết của nhân viên theo 4 nhóm thâm niên khác nhau.
Bảng 4.15: Kiểm định ANOVA đối với biến thâm niên công tác
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
SGK .368 3 210 .076 Thống kê mô tả N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn Giá trị thấp nhất Giá trị cao nhất Dƣới 5 năm 44 4.2348 .50106 .07554 3.00 5.00 Từ 5 năm – 10 năm 117 3.9715 .61832 .05716 2.00 5.00 Từ 10 – 15 năm 27 4.2099 .61428 .11822 3.00 5.00 Trên 15 năm 26 4.2179 .51590 .10118 3.33 5.00 Tổng 214 4.0857 .59333 .04056 2.00 5.00 ANOVA SGK Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig Giữa các nhóm 3.375 3 1.125 3.300 .021 Nội bộ nhóm 71.609 211 .341 Tổng cộng 74.985 214 Multiple Comparisons Dependent Variable: SGK (I) Thâm niên công tác (J) Thâm niên công tác Khác biệt trung bình (I-J) SE Sig.
Khoảng tin cậy 95% Giới hạn
dƣới
Giới hạn trên Dƣới 5 năm Từ 5 năm – 10 năm .26334* .10327 .011 .0598 .4669
Từ 10 – 15 năm .02497 .14276 .861 -.2564 .3064 Trên 15 năm .01690 .14445 .907 -.2679 .3017 Từ 5 năm – 10 năm Dƣới 5 năm -.26334* .10327 .011 -.4669 -.0598 Từ 5 năm – 10 năm -.23837 .12468 .057 -.4841 .0074 TREN 15 NAM -.24644 .12661 .053 -.4960 .0031 Từ 10 – 15 năm Dƣới 5 năm -.02497 .14276 .861 -.3064 .2564 Từ 5 năm – 10 năm .23837 .12468 .057 -.0074 .4841 Trên 15 năm -.00807 .16045 .960 -.3244 .3082 Trên 15 năm Dƣới 5 năm -.01690 .14445 .907 -.3017 .2679 Từ 5 năm – 10 năm .24644 .12661 .053 -.0031 .4960 Từ 10 – 15 năm .00807 .16045 .960 -.3082 .3244
Theo kết quả phân tích sâu ANOVA với mức ý nghĩa α = 5% thì ta thấy chỉ có sự khác biệt trung bình giữa nhóm thâm niên dƣới 5 năm với thâm niên từ 5 – 10 năm (sig.=0.011 < 0.05). Không có sự khác biệt về sự gắn kết giữa nhóm thâm niên từ 10 – 15 năm và trên 15 năm.
Kết luận: Nhóm thâm niên công tác dƣới 5 năm có mức độ ảnh hƣởng đến sự gắn kết cao hơn nhóm thâm niên công tác từ 5 – 10 năm.
* Kiểm định sự khác biệt của trình độ học vấn đến sự gắn kết củanhân viên
Sử dụng kiểm định One way ANOVA cho yếu tố Trình độ học vấn với 4 biến quan sát.
Bảng 4.16: Kiểm định ANOVA đối với biến trình độ học vấn
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
1.929 3 210 .126
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.126 lớn hơn 0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt phƣơng sai giữa các nhóm, đủ điều kiện để sử dụng kiểm định One- way ANOVA.
Bảng 4.17: Kết quả One-Way ANOVA so sánh mức độ gắn kết của nhân viên theo trình độ học vấn ANOVA SGK Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig Giữa các nhóm .988 3 .329 .934 .425 Nội bộ nhóm 73.997 210 .352 Tổng cộng 74.985 213
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Với kết quả kiểm định One-Way ANOVA trên ta thấy mức ý nghĩa là 0.425 lớn hơn 0.05 nên ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ về sự gắn kết của nhân viên với ngân hàng.
* Kiểm định sự khác biệt của bộ phận làm việc đến sự gắn kết của nhân viên
biếnquan sát.
Bảng 4.18: Kiểm định ANOVA đối với biến Bộ phận làm việc
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
.172 3 210 .091
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.091 lớn hơn 0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt phƣơng sai giữa các nhóm, đủ điều kiện để sử dụng kiểm định One-way ANOVA
Bảng4.19: Kết quả One-Way ANOVA so sánh mức độ gắn kết của nhân viên theo Bộ phận làm việc
ANOVA SGK Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig Giữa các nhóm 1.586 3 .529 1.512 .212 Nội bộ nhóm 73.399 210 .350 Tổng cộng 74.985 213
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Với kết quả kiểm định One-Way ANOVA trên ta thấy mức ý nghĩa là 0.212 lớn hơn 0.05 nên ta có thể kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm Bộ phận làm việc về sự gắn kết của nhân viên với ngân hàng.
* Kiểm định sự khác biệt của thu nhập việc đến sự gắn kết của nhân viên
Sử dụng kiểm định One way ANOVA cho yếu tố Thu nhập với 4 biếnquan sát.
Bảng 4.20: Kiểm định ANOVA đối với biến thu nhập
Leneve Statistic Df1 Df2 Sig
.139 2 211 .870
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Ta thấy Sig của kiểm định Leneve là 0.870 lớn hơn 0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt phƣơng sai giữa các nhóm, đủ điều kiện để sử dụng kiểm định One-way ANOVA
Bảng 4.21: Kết quả One-Way ANOVA so sánh mức độ gắn kết của
nhân viên theo thu nhập
ANOVA SGK Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig Giữa các nhóm .348 2 .174 .491 .013 Nội bộ nhóm 74.637 211 .354 Tổng cộng 74.985 213 Multiple Comparisons Dependent Variable: SGK
(I) Thu nhập (J) Thu nhập
Khác biệt trung bình
(I-J) SE Sig.
Khoảng tin cậy 95% Giới hạn dƣới Giới hạn trên Từ 5- dƣới 10 triệu Từ 10- dƣới 15 triệu .06718 .08773 .045 -.1058 .2401 Trên 15 triệu -.04254 .14133 .764 -.3211 .2361 Từ 10- dƣới 15 triệu Từ 5- dƣới 10 triệu -.06718 .08773 .045 -.2401 .1058 Trên 15 triệu -.10971 .13595 .421 -.3777 .1583 Trên 15 triệu Từ 5- dƣới 10 triệu .04254 .14133 .764 -.2361 .3211 Từ 10- dƣới 15 triệu .10971 .13595 .421 -.1583 .3777
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ phân tích dữ liệu)
Với kết quả kiểm định One-Way ANOVA trên ta thấy mức ý nghĩa là 0.013 nhỏ hơn 0.05 nên ta có thể kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập về sự gắn kết với ngân hàng.
Theo kết quả phân tích sâu ANOVA với mức ý nghĩa α = 5% thì ta thấy chỉ có sự khác biệt trung bình giữa nhóm thu nhập dƣới 10 triệu với nhóm thu nhập từ 10 – dƣới15 triệu (sig.=0.045 < 0.05). Không có sự khác biệt về sự gắn kết giữa nhóm thu nhập từ 10 – dƣới 15 triệu và trên 15 triệu.
Kết luận: Nhóm thu nhập dƣới 10 triệu có mức độ ảnh hƣởng đến sự gắn kết
Chƣơng 5
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
5.1. Tóm tắt kết quả, ý nghĩa của nghiên cứu
5.1.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Qua quá trình nghiên cứu thực trạng về sự gắn kết của nhân viên làm việc trong lĩnh vực ngân hàng tại Bình Định, tác giả rút ra một số kết luận nhƣ sau:
Qua khảo sát thực tế, từ mô hình nghiên cứu sơ bộ gồm 7 nhân tố và 34 biến quan sát mô hình còn lại 6 nhân tố với 26 biến quan sát, nhân tố mối quan hệ với lãnh đạo bị loại khỏi mô hình nghiên cứu cụ thể:
(1) Bản chất công việc với 5 biến quan sát