Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Phúc lợi, Thu nhập, Bản chất công việc, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Đồng nghiệp, Thu nhập và biến phụ thuộc là Sự hài lòng. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter. Các biến đƣợc đƣa vào cùng lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy nhƣ sau:
Bảng 4.20: Hệ số R2
hiệu chỉnh
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 .878a .771 .763 .49335610 1.883
(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 = 0.763 có nghĩa là có khoảng 76.3% phƣơng sai sự hài lòng của công chức ngƣời lao động đƣợc giải thích bởi 5 biến độc lập là: Phúc lợi, Bản chất công việc, Cơ hội đàotạo và thăng tiến, Lãnh đạo, Đồng nghiệp và Thu nhập. Còn lại 23.7% sự Sự hài lòng 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 nghiên cứu.
Bảng 4.21: 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 157.800 6 26.300 108.052 .000a Phần dƣ 46.976 193 .243 Tổng cộng 204.776 199
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 thu thập và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.22: 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 .259 .126 2.058 .041 PLO .143 .035 .133 2.258 .000 .754 1.326 ĐTT .276 .035 .272 7.890 .000 .732 1.367 BCV .270 .035 .266 7.717 .000 .761 1.315 LĐA .150 .035 .148 4.302 .000 .561 1.783 ĐNG .186 .035 .183 5.317 .018 .742 1.348 THU .184 .035 .182 5.273 .002 .950 1.052
(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 hài lòng. 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 (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 (chƣa chuẩn hóa) đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Sự hài lòng = 0.259 + 0.143*Phúc lợi + 0.276*Cơ hội đào tạo và thăng tiến + 0.270*Bản chất công việc + 0.150*Lãnh đạo + 0.186* Đồng nghiệp + 0.284*Thu