5. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.6.2.Phân tích hồi quy bội
Bƣớc tiếp theo ta tiến hành xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính, dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tƣơng quan Pearson ở trên.
Nguyên tắc phân tích hồi quy tuyến tính bội:
- Phƣơng pháp đƣa biến vào phân tích hội qui tuyến tính bội là phƣơng pháp đƣa biến vào mô hình một lƣợt (phƣơng pháp Enter).
- Kiểm tra hệ số xác định đã đƣợc hiểu chỉnh (Adjusted R Square) để xét mức độ phù hợp của mô hình hội qui tuyến tính bội
- Kiểm định thống kê F để xem mối quan hệ tuyến tính giữa các biến tác động và biến nghiên cứu trong mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể, xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tổng thể.
- Kiểm định thống kê T để xem xét ý nghĩa của hệ số hồi quy.
- Đo lƣờng mức độ đa công tuyến của mô hình thông qua phân tích hệ số phóng đại của phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF)
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta
- Mức ý nghĩa đƣợc xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%)
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày qua các bảng sau đây: Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .700a .490 .473 1.00130
a. Predictors: (Constant), Thu nhập, Đồng nghiệp, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Đặc điểm công việc, Cấp trên
Bảng Model Summary cho ta hệ số xác định R2
đã hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.490 (49%), điều này có ý nghĩa là mô hình hồi qui là phù hợp và mô hình hồi qui giải thích đƣợc 49% sự biến thiên của sự
thỏa mãn công việc của nhân viên khối văn phòng tại công ty TNHH MTV Cao su Ea H’leo theo các nhân tố thu nhập, đồng nghiệp, cơ hội đào tạo và thăng tiến, đặc điểm công việc, cấp trên.
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 140.755 5 28.151 28.078 .000b Residual 146.379 146 1.003 Total 287.135 151
a. Dependent Variable: Sự thỏa mãn
b. Predictors: (Constant), Thu nhập, Đồng nghiệp, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Đặc điểm công việc, Cấp trên
Bảng Anova cho thấy thống kê F hoàn toàn có ý nghĩa thống kê (giá trị p - value = 0.000 < 5%), nhƣ vậy mô hình hồi quy là hoàn toàn phù hợp xét trong phạm vi tổng thể. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.174 .453 -.385 .701 Cơ hội đào
tạo và thăng tiến .231 .085 .213 2.714 .000 .568 1.759 Cấp trên .255 .094 .214 2.695 .000 .552 1.813 Đồng nghiệp .010 .077 .009 .131 .896 .778 1.286 Đặc điểm công việc .151 .084 .138 1.799 .000 .595 1.681 Thu nhập .333 .066 .337 5.064 .000 .789 1.268 a. Dependent Variable: Sự thỏa mãn
Từ bảng Coefficients chúng ta thấy trong 5 biến tác động đƣa vào mô hình phân tích hồi quy chỉ có 4 biến tác động có mối quan hệ tuyến tính với sự thỏa mãn công việc của nhân viên. Đó là các biến: cơ hội đào tạo và thăng tiến với Sig = 0.000 (< 5%), biến cấp trên với Sig = 0.000 (< 5%), biến đặc
điểm công việc với Sig = 0.000 (< 5%), biến thu nhập với Sig = 0.000 (< 5%). Các quan hệ tuyến tính này đều là quan hệ tuyến tính dƣơng.
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đƣợc viết nhƣ sau:
TM = -0,174 + 0,231 x F1 + 0,255 x F2 + 0,151 x F4 + 0,333 x F6 Trong đó:
TM là sự thỏa mãn công việc của nhân viên; F1 là nhân tố cơ hội đào tạo và thăng tiến; F2 là nhân tố cấp trên;
F4 là nhân tố đặc điểm công việc; F6 là nhân tố thu nhập.
- Khi các điều kiện khác không thay đổi thì khi các yếu tố về cơ hội đào tạo và thăng tiến, cấp trên, đồng nghiệp, đặc điểm công việc, thu nhập tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm cho sự thỏa mãn công việc của nhân viên tăng thêm tƣong ứng là 0,231 đơn vị, 0,255 đơn vị, 0,01 đơn vị, 0,151 đơn vị, 0,333 đơn vị.
- Hệ số Beta của các nhân tố ảnh hƣởng lần lƣợt là 0,213; 0,214; 0,009; 0,138; 0,337. Nhƣ vậy nếu so sánh mức độ ảnh hƣởng thì nhân tố thu nhập ảnh hƣởng mạnh nhất đến sự thỏa măn công việc của nhân viên.
- Hệ số phóng đại của phƣơng sai (VIF) đều có giá trị nhỏ hơn 10, nhƣ vậy mô hình hồi quy hoàn toàn không bị đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 218)
Vậy chúng ta kết luận các giả thuyết F1, F2, F4, F6 đƣợc chấp nhận. Giả thuyết F3 hiện tại chƣa có ý nghĩa thống kê khi xem xét trong mối quan hệ của phƣơng trình hồi quy. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết luận tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính trên giúp ta rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu rằng các nhân tố ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn công việc của nhân viên văn phòng tại công ty TNHH MTV Cao su Ea H’leo gồm bốn nhân tố là: (1) cơ hội đào tạo và thăng tiến, (2) cấp trên, (3) đặc điểm công việc, (4) thu
nhập. Do tất cả các biến độc lập đều đƣợc đo lƣờng bằng thang đo mức độ Likert (cùng một đơn vị tính) nên từ phƣơng trình hồi quy này ta cũng thấy đƣợc tầm quan trọng của từng nhân tố đối với sự thỏa mãn công việc. Trong đó, nhân tố thu nhập ảnh hƣởng mạnh nhất đến sự thỏa mãn công việc của nhân viên, kế đến lần lƣợt là nhân tố cấp trên, cơ hội đào tạo và thăng tiến, đặc điểm công việc.