7. Tổng quan về tài liệu nghiên cứu
3.5.2. Kết quả hồi quy tuyến tính bội
a. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập: Tiền lư ng, Phúc lợi, Đặc điểm công việc, Lãnh đạo - Cấp trên, Điều kiện làm việc, Đồng nghiệp, Đào tạo - thăng tiến và biến phụ thuộc là “hài lòng công việc” (Y).
Bảng 3.22. Kết quả phân tích hồi quy Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đo lường đa cộngtuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance
Hệ số phóng đại phư ng sai VIF 1 Constant 0.085 0.185 0.459 0.647 TL 0.279 0.029 0.443 9.699 0.000 0.931 1.074 CV 0.152 0.032 0.228 4.825 0.000 0.866 1.155 CT 0.134 0.029 0.210 4.641 0.000 0.950 1.052 DN 0.082 0.028 0.137 2.977 0.003 0.912 1.096 PL 0.169 0.029 0.271 5.802 0.000 0.890 1.124 DT 0.056 0.031 0.087 1.825 0.070 0.852 1.174 DK 0.092 0.027 0.159 3.468 0.001 0.921 1.086
Diễn giải kết quả:
Từ bảng trên ta thấy, hệ số Sig. của 6 biến độc lập: Tiền lư ng, Phúc lợi, Đặc điểm công việc, Lãnh đạo - Cấp trên, Điều kiện làm việc, Đồng nghiệp và hằng số đều nhỏ h n 0,05. Vì thế c c biến độc lập đó đều có ảnh hưởng đến hài lòng công việc ở mức ý nghĩa 5%. Trong khi đó nhân tố Đào tạo - thăng tiến có hệ số Sig. = 0.070 > 0.05 vì thế nhân tố này không có mối quan hệ tuyến tính với sự hài lòng công việc. Do đó ta loại biến Đào tạo - thăng tiến.
Mô hình hồi quy còn lại 6 biến: TL, CV, CT, DN, PL, DK có dạng như sau: Y = 0,185 + 0,029X1 + 0,032X2 + 0,029X3 + 0,028X4 + 0,029X5 + 0,027X6
Hệ số B từ bảng kết quả phân tích hồi quy cho ta thấy 6 biến độc lập: Tiền lư ng, Phúc lợi, Đặc điểm công việc, Lãnh đạo - Cấp trên, Điều kiện làm việc, Đồng nghiệp đều có t c động cùng chiều đến hài lòng công việc.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta cho thấy nhân tố Tiền lư ng t c động mạnh nhất đến sự hài lòng công việc (Beta = 0,443), kế đến nhân tố Phúc lợi
(Beta = 0,271), Đặc điểm công việc (Beta = 0,228), Lãnh đạo - cấp trên (Beta = 0,210), Điều kiện làm việc (Beta = 0,159) và cuối cùng là nhân tố Đồng nghiệp (Beta = 0,137). Tất cả c c nhân tố này đều t c động đến “hài lòng công việc” ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 3.23. Đ nh gi độ phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin-Watson
Mô hình R R2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn
ước lượng Durbin-Watson
1 0.797a 0.635 0.622 0.33497 1.887
Kết quả từ bảng cho thấy, hệ số x c định R2 hiệu chỉnh của mô hình trên là 0.622 thể hiện rằng c c biến độc lập trong phư ng trình hồi quy giải thích được 62.2% biến thiên của biến phụ thuộc.
b. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng phư ng ph p phân tích phư ng sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Bảng 3.24. Kết quả kiểm định ANOVA.
Mô hình Tổng bình phư ng df Bình phư ng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 36.774 7 5.253 46.820 0.000b Phần dư 21.095 188 0.112 Tổng 57.868 195
Gi trị Sig. của kiểm định F trong Bảng có gi trị rất nhỏ = 0,000 < 0,05 cho thấy c c biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến hài lòng công việc, mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
c. Kiểm tra đa cộng tuyến
Từ kết quả phân tích hồi quy được trình bày ở bảng 3.22. Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) đều nhỏ
h n 1 và hệ số phóng đại phư ng sai VIF của c c biến độc lập được đưa vào phân tích có gi trị lớn nhất là 1.174 < 2. Như vậy tính đa cộng tuyến của c c biến độc lập không đ ng kể và c c biến trong mô hình được chấp nhận.