7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.1. Kiểm định các giả thuyết giữa các biến trong mô hình
a. Phân tích tương quan
Kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình, đó là: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, trƣớc hết ma trận tƣơng quan giữa các biến thành phần Lãnh đạo (LD), Lƣơng và phúc lợi (TL), Cơ hội đào tạo và thăng tiến (CH), Thƣơng hiệu công ty (TH), Môi trƣờng làm việc (MT) và thành phần Lòng trung thành của nhân viên (TT) đƣợc thiết lập. Kết quả phân tích tƣơng quan với hệ số Pearson và kiểm định hai phía ở mức ý nghĩa 0.05. Nếu sig. > 0.05 thì các biến không có mối quan hệ với nhau, sig. < 0.05 thì các biến có mối liên hệ với nhau.
Bảng 3.13. Phân tích tương quan giữa các biến chính và biến Lòng trung thành của nhân viên
Lòng trung thành của nhân viên (TT)
Lãnh đạo (LD) P = 0. 217
Sig. = 0. 001
Lƣơng và phúc lợi (TL) P = 0. 664
Sig = 0. 000
Cơ hội đào tạo và thăng tiến (CH) P = 0. 537
Sig. = 0. 000
Thƣơng hiệu công ty (TH) P = - 0. 097
Sig = 0. 152
Môi trƣờng làm việc (MT) P = 0. 627
Sig. = 0. 000 (Ghi chú: P: hệ số tƣơng quan Pearson)
Xét ma trận tƣơng quan giữa các biến thành phần Lãnh đạo (LD), Lƣơng và phúc lợi (TL), Cơ hội đào tạo và thăng tiến (CH), Thƣơng hiệu công ty (TH), Môi trƣờng làm việc (MT) và thành phần Lòng trung thành của nhân viên (TT). Ta có thể thấy kết quả phân tích tƣơng quan Pearson và kiểm định hai phía ở ngƣỡng 5% (xem phụ lục) có 4 biến LD, TL, CH, MT có ảnh hƣởng đến biến TT với sig. < 0.05 và hệ số tƣơng quan Pearson đều mang dấu dƣơng. Do vậy ta có thể chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H5 và đi đến
kết luận các biến thành phẩn có ảnh hƣởng lên lòng trung thành của nhân viên với tổ chức.
Để đƣa ra kết luận chính xác cho các giả thuyết H1, H2, H3, H5 cần đƣợc thực hiện hồi quy. Trong đó, các thành phần LD, TL, CH, MT đƣợc xem là các biến độc lập trong mô hình hồi quy tiếp theo. Do có sự tƣơng quan khá chặt chẽ của chính các thành phần này, các kiểm định đa cộng tuyến sẽ đƣợc chú ý.
b. Mối quan hệ giữa các biến chính trong mô hình
Sau khi phân tích tƣơng quan, theo giả thuyết có 4 biến độc lập (LD, TL, CH, MT) và 1 biến phụ thuộc là lòng trung thành của nhân viên với tổ chức (TT). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter, đó là: tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến đƣợc đƣa vào trong mô hình.
Các giả thuyết H1, H2, H3, H5 đƣợc thực hiện hồi quy nhằm tìm ra các mối quan hệ giữa các biến. Trong đó, các thành phần LD, TL, CH, MT đƣợc xem là các biến độc lập trong mô hình hồi quy tiếp theo. Do có sự tƣơng quan khá chặt chẽ của chính các thành phần này, các kiểm định đa cộng tuyến sẽ đƣợc chú ý.
Ta tiến hành kiểm định các giả thuyết dựa vào mô hình hồi quy đa biến về mối quan hệ của các biến. Theo đó, đƣa các biến độc lập LD, TL, CH, MT vào mô hình thực hiện hồi qui với biến phụ thuộc TT tạo nên mô hình hồi quy.
Khi đó, cặp giả thuyết tổng quát về sự tồn tại của mô hình nhƣ sau : H0: Ri
2
=0 H1: Ri2 ≠0
Để kiểm định các giả thuyết này, ta tiến hành phân tích phƣơng sai theo bảng ở phần mục lục, kết quả nhƣ sau:
Giá trị p của mô hình khi đƣa các biến vào có giá trị 0.000 < 0.05 do đó có thể khẳng định sự tồn tại mô hình hồi quy của các biến LD, TL, CH, MT với biến TT.
Mô hình với sự tham gia giải thích của các biến độc lập LD, TL, CH, MT với biến phụ thuộc TT có hệ số R2= 0. 556 cho thấy rằng các biến độc lập này giải thích cho 55,6% về lòng trung thành của nhân viên đối với tổ chức. Hệ số R2 điều chỉnh là 0. 548 phản ánh mối quan hệ chặt chẽ giữa các thành phần.
Bên cạnh đó, trong phần thống kê đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF) của các biến nhỏ hơn 10 cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến giải thích của mô hình hồi quy.
Tiếp theo là cặp giả thuyết tổng quát về các hệ số hồi quy LD, TL, CH, MT trong mô hình hồi quy với TT:
H’0: βi = 0 (Có ít nhất một trong các hệ số hồi quy bằng 0) H’1: βi ≠ 0
Để kiểm định giả thuyết này ta tiến hành thực hiện phân tích hồi quy theo bảng ở phần mục lục. Trong đó thành phần lãnh đạo (LD) có mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.483 > 0.05. Nên đối với các thành phần này, với độ tin cậy 95%, ta chƣa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, tức là thành phần này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Các thành phần còn lại bao gồm hằng số (constant), lƣơng và phúc lợi (TL), cơ hội đào tạo và thăng tiến (CH), môi trƣờng làm việc (MT) đều có mức ý nghĩa quan sát lần lƣợt nhỏ hơn 0.05 nên các biến này đều có ảnh hƣởng đáng kể đến thành phần lòng trung thành của nhân viên (TT).
Theo đó, kết quả mô hình hồi quy đa biến đại diện cho mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập lƣơng và phúc lợi (TL), cơ hội đào tạo và thăng
tiến (CH), môi trƣờng làm việc (MT) đến lòng trung thành của nhân viên (TT) có hệ số các thành phần nhƣ sau:
TT = 0.483 + 0.387*TL + 0.195*CH + 0.296*MT
Mô hình hồi quy cho thấy các hệ số của các biến độc lập đều dƣơng nên có mối quan hệ cùng chiều giữa các biến độc lập TL, CH, MT với biến phụ thuộc TT. Các thành phần này có hệ số hồi quy lần lƣợt là 0.387, 0.195 và 0.296. Điều này cũng nói lên vai trò cũng nhƣ mức độ ảnh hƣởng tƣơng ứng của các biến này lên lòng trung thành của nhân viên với tổ chức.
Vì vậy, trong phạm vi dữ liệu thu thập đƣợc, với độ tin cậy 95%, các giả thuyết H2, H3, H5 đƣợc chấp nhận. Theo đó, có thể nói:
Khi sự hài lòng về lương và phúc lợi của người lao động càng lớn thì lòng trung thành của họ đối với tổ chức càng tăng.
Khi sự hài lòng về cơ hội đào tạo và thăng tiến của người lao động càng lớn thì lòng trung thành của họ đối với tổ chức càng tăng.
Khi sự hài lòng về môi trường làm việc của người lao động càng lớn thì lòng trung thành của họ đối với tổ chức càng tăng.