8. Tổng quan đề tài nghiên cứu
3.5.2.Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được tiến hành với 7 biến độc lập là Thu nhập; Đào
tạo và thăng tiến; Cấp trên; Đồng nghiệp; Đặc điểm công việc; Điều kiện làm việc; Phúc lợi và 1 biến phụ thuộc là Sự hài lòng công việc sử dụng phương
pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
SHLCV = B0 + B1*TN + B2*ĐTVTT + B3*CT + B4*ĐN + B5*ĐĐCV + B6*ĐKLV + B7*PL + ei
Kết quả hồi quy đa biến (Phụ lục) Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Bảng 3.7. Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R 2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin- Watson 1 0.877 0.768 0.760 0.43005 1.616
Như kết quả phân tích thì mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.760 nghĩa là 78.6% sự biến thiên của Sự hài lòng công việc được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: Thu nhập; Đào tạo và thăng tiến; Cấp trên; Đồng nghiệp; Đặc điểm công việc; Điều kiện làm việc; Phúc lợi.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình:
Bảng 3.8. Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 129,313 7 18,473 108,828 0,000 Phần dư 34,289 202 0,170 Tổng 163,601 209
Với giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4=β5=β6=β7=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0)
- Giá trị Sig(F) = 0,000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
- Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5), Sig(β6), Sig(β7) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là Thu nhập; Đào tạo và thăng tiến;
Cấp trên; Đồng nghiệp; Đặc điểm công việc; Điều kiện làm việc; Phúc lợi có
Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 3.9. Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Mô hình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -1.142 0.191 -5.991 0.000 TN 0.239 0.055 0.205 4.372 0.000 0.548 1.825 ĐTVTT 0.327 0.044 0.337 7.497 0.000 0.597 1.675 CT 0.173 0.048 0.173 3.588 0.000 0.516 1.937 ĐN 0.230 0.043 0.196 5.302 0.000 0.880 1.136 ĐĐCV 0.174 0.051 0.150 3.431 0.001 0.633 1.580 ĐKLV 0.130 0.046 0.122 2.855 0.005 0.663 1.508 PL 0.111 0.041 0.127 2.738 0.007 0.560 1.784 a. Dependent Variable: SHLCV
Phương trình hồi quy (chưa chuẩn hóa) rút ra được:
SHLCV = -1.142 + 0.239*TN + 0.327*ĐTVTT + 0.173*CT + 0.230*ĐN + 0.174*ĐĐCV + 0.130*ĐKLV + 0.111*PL + ei
Tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Để xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình ta sử dụng hệ số Beta. Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối với Sự
hài lòng công việc như sau:
-Nhân tố Đào tạo và thăng tiến có hệ số Beta là 0.337 nên có tầm quan trọng nhất đối với Sự hài lòng công việc .
-Đứng thứ hai là Thu nhập với hệ số Beta là 0.205. -Thứ 3 là nhân tố Đồng nghiệp với hệ số Beta là 0.196. -Thứ 4 là Cấp trên có hệ số Beta là 0.173.
-Tiếp theo là nhân tố Phúc lợi với hệ số Beta là 0.127.
-Và cuối cùng là nhân tố Điều kiện làm việc với hệ số Beta là 0.122. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 3.1. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa
Từ biểu đồ phần dư chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 1.09*10-15 ≅
0 và độ lệch chuẩn = 0.982 ≅ 1: phân phối phần dư có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
- Kiểm định đa cộng tuyến: Giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tính độc lập của sai số:
- Hệ số Durbin-Watson là d = 1.616 cho thấy các sai số trong mô hình có tương quan thuận chiều (với mức ý nghĩa 5%, tra bảng Durbin-Watson với N = 200 và k = 7 là số biến độc lập: dL = 1,697, dU = 1,841 ta tính được miền
chấp nhận cho giá trị d thuộc (2,159 – 2,303). Ta thấy d < dL< dU có nghĩa là các phần dư có tương quan thuận chiều).