7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
3.5.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Trong khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập đƣợc thông qua các bƣớc phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố, phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha sau khi chạy EFA, lúc này mô hình nghiên cứu điều chỉnh gồm 6 biến độc lập bao gồm: Đặc điểm công việc, Cấp trên, Tiền lƣơng và phúc lợi, Đào tạo và thăng tiến, Môi trƣờng làm việc, Đánh giá thành tích để đo lƣờng biến phụ thuộc là sự hài lòng của ngƣời lao động. Cả 6 biến này đều tác động làm tăng hoặc giảm sự hài lòng của ngƣời lao động. Và mô hình nghiên cứu tổng quát sẽ đƣợc hiệu chỉnh nhƣ hình 3.1.
Hồi quy
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh Biến nhân tố điều chỉnh
- Đặc điểm công việc - Cấp trên
- Tiền lƣơng và phúc lợi - Đào tạo và thăng tiến - Môi trƣờng làm việc - Đánh giá thành tích Biến phụ thuộc SHL Các yếu tố cá nhân - Độ tuổi - Giới tính -Tình trạng hôn nhân - Trình độ - Vị trí công tác - Mức lƣơng hiện tại - Thời gian làm việc Các kiến nghị
3.5.2. Các giả thuyết
Giả thuyết H1: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Đặc điểm công việc thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H2: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Cấp trên
thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H3: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Tiền lƣơng và phúc lợi thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H4: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Đào tạo
và thăng tiến thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H5: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Môi trƣờng làm việc thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H6: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng với Đánh
giá thành tích thì họ càng hài lòng với công việc.
Giả thuyết H7: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo Độ tuổị
Giả thuyết H8: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo Giới tính .
Giả thuyết H9: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo Tình trạng hôn nhân.
Giả thuyết H10: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo
Trình độ.
Giả thuyết H11: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo
Vị trí công tác.
Giả thuyết H12: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo
Mức lƣơng hiện tạị
Giả thuyết H13: Có sự khác biệt về sự hài lòng của ngƣời lao động theo
3.6. KIỂM ĐỊNH HỒI QUY BỘI
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, có 6 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 đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mô hình hồi quỵ
3.6.1. Kiểm định hệ số tƣơng quan
Bảng 3.27. Bảng hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Correlations F1 F2 F3 F4 F5 F6 HL F1 Pearson Correlation 1 .188 ** .413** .165* .099 .373** .451** Sig. (2-tailed) .009 .000 .022 .171 .000 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 F2 Pearson Correlation .188 ** 1 .235** .509** .264** .182* .370** Sig. (2-tailed) .009 .001 .000 .000 .012 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 F3 Pearson Correlation .413 ** .235** 1 .303** .225** .433** .474** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .002 .000 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 F4 Pearson Correlation .165 * .509** .303** 1 .114 .172* .265** Sig. (2-tailed) .022 .000 .000 .116 .017 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
F5 Pearson Correlation .099 .264 ** .225** .114 1 .218** .335** Sig. (2-tailed) .171 .000 .002 .116 .002 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 F6 Pearson Correlation .373 ** .182* .433** .172* .218** 1 .495** Sig. (2-tailed) .000 .012 .000 .017 .002 .000 N 192 192 192 192 192 192 192 HL Pearson Correlation .451 ** .370** .474** .265** .335** .495** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 192 192 192 192 192 192 192
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tƣơng quan trên, ta có thể thấy tƣơng quan giữa biến “ Sự hài lòng” với các biến độc lập: (1) Đặc điểm công việc, (2) Cấp trên, (3) Tiền lƣơng và phúc lợi, (4) Đào tạo và thăng tiến, (5) Môi trƣờng làm việc, (6) là khá chặt chẽ ( với hệ số tƣơng quan thấp nhất là 0.265; và tất cả Sig < 0,01).Do đó, ta sẽ đƣa 6 biến độc lập trên vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến “ Sự hài lòng ”.
3.6.2. Mô hình hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Stepwisẹ Các biến đƣợc ƣớc lƣợng theo cả 2 tiêu chuẩn lựa chọn chuyển tiếp (forward selection) và loại bỏ dần (backward deletion). Kết quả mô hình hồi quy nhƣ sau:
Bảng 3.28. Kết quả phân tích hồi quy bội Coefficients Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.877 .240 7.810 .000 F6 .531 .068 .495 7.855 .000 1.000 1.000 2 (Constant) .898 .305 2.949 .004 F6 .382 .071 .357 5.390 .000 .812 1.231 F3 .401 .083 .320 4.829 .000 .812 1.231 3 (Constant) .328 .323 1.017 .311 F6 .356 .068 .333 5.215 .000 .805 1.242 F3 .342 .081 .272 4.221 .000 .787 1.271 F2 .260 .063 .245 4.145 .000 .937 1.067 4 (Constant) -.079 .336 -.236 .814 F6 .303 .068 .282 4.433 .000 .763 1.311 F3 .262 .082 .209 3.191 .002 .724 1.382 F2 .242 .061 .228 3.958 .000 .930 1.075 F1 .253 .074 .216 3.420 .001 .777 1.286 5 (Constant) -.265 .337 -.788 .431 F6 .279 .068 .260 4.117 .000 .750 1.333 F3 .235 .081 .187 2.887 .004 .713 1.403 F2 .205 .062 .193 3.329 .001 .887 1.128 F1 .262 .073 .224 3.607 .000 .776 1.289 F5 .147 .052 .163 2.803 .006 .887 1.127 ạ Dependent Variable: HL
Với kết quả phân tích tại biểu Coefficients , tất cả các giá trị Sig. tƣơng ứng với biến Đặc điểm công việc, Cấp trên, Tiền lƣơng và phúc lợi, Môi trƣờng làm việc, Đánh giá thành tích là 0.000; 0.001; 0.004; 0.006; 0.000 đều nhỏ hơn 0.05. Do vậy có thể khẳng định các biến số này có ý nghĩa trong mô hình. Còn biến Đào tạo và thăng tiến bị loại khỏi mô hình vì giá trị Sig >0.05 nên biến số này không có ý nghĩa với mô hình.
Riêng hằng số của mô hình có mức ý nghĩa = 0.431>0.05 không có ý nghĩa thống kê nên ta sẽ không đƣa hằng số vào phƣơng trình hồi quỵ
Lúc này mô hình hồi quy Sự hài lòng của ngƣời lao động đƣợc giải thích theo 5 biến. Sau khi thực hiện phân tích hồi quy với phần mềm SPSS 16.0 ta có mô hình hồi quy nhƣ sau:
HL = 0.260 F6 + 0.187 F3 + 0.193 F2 + 0.224 F1 + 0.163 F5 + e Trong đó :
HL : Sự hài lòng trong công việc e : Sai số ƣớc lƣợng F1 : Đặc điểm công việc F5 : Môi trƣờng làm việc F2 : Cấp trên F6 : Đánh giá thành tích F3 : Tiền lƣơng và phúc lợi
3.6.3. Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square ) dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình .Vì R2
sẽ tăng khi đƣa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng caọ
Bảng 3.29. Model Summaryf Model Summaryf Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .495a .245 .241 .485 2 .573b .328 .321 .459 3 .620c .384 .374 .440 4 .648d .421 .408 .428 5 .666e .444 .429 .421 2.009 ạ Predictors: (Constant), F6 b. Predictors: (Constant), F6, F3 c. Predictors: (Constant), F6, F3, F2 d. Predictors: (Constant), F6, F3, F2, F1 ẹ Predictors: (Constant), F6, F3, F2, F1, F5 f. Dependent Variable: HL
Kết quả cho thấy R2 hiệu chỉnh =0.429 nên mối quan hệ giữa các biến Đặc điểm công việc, Cấp trên, Tiền lƣơng và phúc lợi, Môi trƣờng làm việc, Đánh giá thành tích với biến Sự hài lòng là khá chặt chẽ, hay nói cách khác là năm biến Đặc điểm công việc, Cấp trên, Tiền lƣơng và phúc lợi, Môi trƣờng làm việc, Đánh giá thành tích giải thích đƣợc 42,9% sự hài lòng của ngƣời lao động trong công việc tại công ty TNHH MTV Con Đƣờng Xanh Quảng Nam. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫụ Để kiểm định xem có thể
suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
3.6.4. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thiết Ho: β1=β2= β3= β4= β5=0
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA sau:
Bảng 3.30. Bảng ANOVA ANOVAf
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 14.502 1 14.502 61.697 .000a Residual 44.660 190 .235 Total 59.161 191 2 Regression 19.407 2 9.703 46.131 .000b Residual 39.755 189 .210 Total 59.161 191 3 Regression 22.736 3 7.579 39.114 .000c Residual 36.426 188 .194 Total 59.161 191 4 Regression 24.879 4 6.220 33.928 .000d Residual 34.282 187 .183 Total 59.161 191 5 Regression 26.269 5 5.254 29.709 .000e Residual 32.893 186 .177 Total 59.161 191 ạ Predictors: (Constant), F6 b. Predictors: (Constant), F6, F3
c. Predictors: (Constant), F6, F3, F2 d. Predictors: (Constant), F6, F3, F2, F1 ẹ Predictors: (Constant), F6, F3, F2, F1, F5 f. Dependent Variable: HL
Qua kết quả phân tích , vì F = 29.709 và p(F) = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết Ho suy ra mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
3.6.5. Kiểm định sự vi phạm các giả thuyết của mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
ạ Kiểm định sự tuyến tính của mô hình
Giả định đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành.
Hình 3.2. Biểu đồ phân tán Scatterplot
Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
b. Kiểm định hệ số tương quan
Nguyên nhân hiện tƣợng này có thể là do các biến có ảnh hƣởng không đƣợc đƣa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lƣờng các biến ..., các lý do này có thể dẩn đến vấn đề tƣơng quan chuỗi trong sai số và tƣơng quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi . Đại lƣợng thông kê Dubin - Watson có thể dùng để kiểm định tƣơng quan nàỵ Nếu các phần dƣ không có tƣơng quan chuổi bậc nhất với nhau , giá trị d thƣờng bằng 2.
Dựa vào kết quả bảng Model Summaryf theo bảng 3.29 ở trên ta thấy giá trị d = 2.009 nghĩa là có thể chấp nhận giả định không có tƣơng quan giữa các phần dƣ.
c. Hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhaụ Vấn đề của hiện tƣợng này chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa trong khi hệ số R square vẫn khá caọ
Trong mô hình hồi quy bội này giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hiện tƣợng này sẽ đƣợc kiểm định thông qua hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến .
Bảng Coefficientsa theo bảng 3.28 nhƣ trên cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai (hệ số VIF) có giá trị đều nhỏ hơn 2 (tức nhỏ hơn 10) chứng tỏ không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
d. Các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: Sử dụng mô hình không đúng, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dƣ.
Hình 3.3. Biểu đồ tần số Histogram
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Nhƣ vậy phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (= 0.987)),
nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm nghĩa là các phần dƣ có phân phối chuẩn.
Hình 3.4. Đồ thị P-P plot
Nhìn vào đồ thị P-P plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đƣờng chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dƣ có phân phối chuẩn .
Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm .
3.7. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đƣa rạ
Kết quả hồi quy cho thấy “ Đánh giá thành tích” là yếu tố có ảnh hƣởng lớn nhất đến mức độ hài lòng trong công việc của ngƣời lao động tại công ty (có hệ số hồi quy lớn nhất). Hệ số beta >0 cũng cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “ Đánh giá thành tích” và mức độ “sự hài lòng trong công việc” là mối
quan hệ cùng chiềụ Nghĩa là khi ngƣời lao động cảm thấy việc đánh giá thành tích đƣợc thực hiện chính xác, đảm bảo công bằng thì họ sẽ làm việc tốt hơn, có nghĩa là mức độ sự hài lòng trong công việc càng cao khi mức độ hài lòng về việc đánh giá thành tích tăng. Kết quả hồi quy có ß1 = 0.260, mức ý nghĩa rất thấp (sig = 0.000 < 0.05,tức là độ tin cậy cao), nghĩa là khi tăng mức độ sự hài lòng về đánh giá thành tích lên 1 đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độ hài lòng chung trong công việc tăng thêm 0.260 đơn vị. Vậy giả thuyết H6 đƣợc chấp nhận.
Yếu tố thứ hai có ảnh hƣởng đến mức độ sự hài lòng trong công việc của ngƣời lao động tại Công ty là “Tiền lƣơng và phúc lợi ”. Kết quả hồi quy có ß2=0.187,mức ý nghĩa = 0.004<0.05, dấu dƣơng của hệ số Beta có ý
nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Tiền lƣơng và phúc lợi ” và “ sự hài lòng trong công việc ” là mối quan hệ thuận chiềụ Điều đó có nghĩa là khi tiền lƣơng và phúc lợi đƣợc ngƣời lao động đánh giá càng cao sẽ càng làm tăng mức độ hài lòng trong công việc của họ.Vậy giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.
Yếu tố “ Cấp trên ” có ß3= 0.193, mức ý nghĩa =0.001<0.05 có
nghĩa là yếu tố “ Cấp trên ” có ảnh hƣởng thuận chiều với mức độ hài lòng công việc của ngƣời lao động tại Công tỵ Nghĩa là khi ngƣời lao
động cảm thấy hài lòng với cấp trên thì mức độ hài lòng công việc cũng tăng theo và ngƣợc lạị Vậy giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận.
Yếu tố “Đặc điểm công việc” có ß4=0.224, mức ý nghĩa =0.000<0.05 có là yếu tố “Đặc điểm công việc” có ảnh hƣởng thuận chiều với mức độ hài lòng công việc của ngƣời lao động tại Công tỵ Nghĩa là khi ngƣời lao động cảm thấy công việc phù hợp với họ, họ vui, yêu thích công việc của mình thì mức độ hài lòng công việc cũng tăng theo và ngƣợc lạị Vậy giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
Yếu tố “Môi trƣờng làm việc” có ß5=0.163, mức ý nghĩa = 0.004<0.05 có là yếu tố “Môi trƣờng làm việc” có ảnh hƣởng thuận chiều với mức độ hài lòng công việc của ngƣời lao động tại Công tỵ Nghĩa là khi ngƣời lao động (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});