6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ – EFA
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo các biến độc lập tại Phụ lục 8.
Từ bảng kết quả phân tích lần 1 ở Phụ lục 8 ta thấy: Thang đo các biến độc lập có hệ số KMO là 0.877, lớn hơn 0.5 và df là 325 với mức ý nghĩa của Bartlett’s test bằng 0.00, nhỏ hơn 0.05. Có 06 nhân tố đƣợc trích tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và phƣơng sai trích là 62.801% (lớn hơn 50%). Nhƣ vậy có thể nói phân tích nhân tố là phù hợp.
Ta xét tiếp tại Bảng ma trận thành phần sau khi xoay (Rotated Component Matrix), tất cả các biến đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0.5, tuy nhiên, có biến DN3 đồng thời tải lên ở 2 nhóm nhân tố. Nếu một biến quan sát tải lên ở cả hai nhân tố, chúng ta cần xem xét hai trƣờng hợp nhỏ. Trƣờng hợp 1: Hai hệ số tải chênh lệch nhau dƣới 0.3, khi đó biến quan sát này cần loại bỏ để đảm bảo tính phân biệt trong EFA; trƣờng hợp 2: Hai hệ số tải chênh nhau từ 0.3 trở lên, khi đó biến quan sát sẽ đƣợc giữ lại và nó sẽ nằm ở nhóm nhân tố có hệ số tải cao hơn. Trong kết quả ma trận xoay ở Phụ lục 8, ta thấy biến DN3 tải lên ở 2 nhóm với hệ số tải lần lƣợt là 0.618 và 0.560, chênh
lệch nhau không tới 0.3, do vậy để đảm bảo "giá trị phân biệt", chúng ta quyết định loại bỏ biến DN3.
Tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần hai sau khi đã loại bỏ biến DN3, ta đƣợc kết quả:
Bảng 3.10. Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo biến độc lập lần 2
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .874
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1920.529
df 300
Sig. .000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.421 29.685 29.685 7.421 29.685 29.685 3.008 12.032 12.032 2 2.142 8.567 38.252 2.142 8.567 38.252 2.792 11.167 23.199 3 1.948 7.791 46.043 1.948 7.791 46.043 2.759 11.034 34.234 4 1.550 6.199 52.242 1.550 6.199 52.242 2.632 10.527 44.761 5 1.406 5.624 57.865 1.406 5.624 57.865 2.431 9.724 54.484 6 1.146 4.583 62.448 1.146 4.583 62.448 1.991 7.964 62.448 7 .804 3.217 65.665 8 .731 2.922 68.587 9 .717 2.868 71.455 10 .688 2.750 74.206 11 .617 2.470 76.675 12 .592 2.370 79.045 13 .540 2.162 81.207 14 .534 2.135 83.342 15 .501 2.005 85.347 16 .495 1.979 87.326 17 .462 1.848 89.174 18 .451 1.802 90.976 19 .390 1.560 92.536 20 .376 1.502 94.039 21 .358 1.432 95.471 22 .322 1.288 96.759 23 .283 1.134 97.893 24 .277 1.108 99.001 25 .250 .999 100.000
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 TN3 .752 TN1 .682 TN5 .666 TN6 .662 TN4 .584 TN2 .574 CT4 .766 CT3 .762 CT1 .735 CT2 .686 DKLV2 .782 DKLV4 .717 DKLV1 .714 DKLV3 .641 DTTT3 .804 DTTT1 .791 DTTT4 .759 DTTT2 .700 BCCV1 .768 BCCV3 .759 BCCV5 .737 BCCV2 .727 DN4 .780 DN2 .766 DN1 .558
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Từ bảng kết quả phân tích lần 2, ta thấy:
Hệ số KMO là 0.874, lớn hơn 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Kiểm định Barlett có sig. bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Trích đƣợc 6 nhân tố tại Eigenvalues là 1.146, lớn hơn 1, đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phƣơng sai trích (Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %)) là 62.448%, lớn hơn 50%. Điều này chứng tỏ 62.448% biến
thiên của dữ liệu đƣợc giải thích bởi 6 nhân tố.
Tất cả các biến trong bảng Ma trận xoay (Rotated Component Matrixa) đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0.5, đảm bảo tính phân biệt và hội tụ, có ý nghĩa thực tiễn.
Đặt tên và giải thích các nhân tố sau khi có kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA:
Nhân tố thứ nhất: gồm 06 biến quan sát sau: TN1, TN2, TN3, TN4, TN5, TN6, các biến này thuộc thành phần Thu nhập nên sẽ gọi Nhân tố này là “Thu nhập”
Nhân tố thứ hai: gồm 04 biến quan sát sau: CT1, CT2, CT3, CT4, các biến này thuộc thành phần Cấp trên nên sẽ gọi Nhân tố này là “Cấp trên”
Nhân tố thứ ba: gồm 04 biến quan sát sau: DKLV1, DKLV2, DKLV3, DKLV4, các biến này thuộc thành phần Điều kiện làm việc nên sẽ gọi Nhân tố này là “Điều kiện làm việc”.
Nhân tố thứ tƣ gồm 04 biến quan sát sau: DTTT1, DTTT2, DTTT3. DTTT4, các biến này thuộc thành phần Đạo tạo thăng tiến nên sẽ gọi Nhân tố này là “Đào tạo thăng tiến”
Nhân tố thứ năm gồm 04 biến quan sát sau: BCCV1, BCCV2, BCCV3, BCCV5, các biến này thuộc thành phần là Bản chất công việc nên sẽ gọi Nhân tố này là “Bản chất công việc”.
Nhân tố thứ sáu: gồm 03 biến quan sát sau: DN1, DN2, DN4, các biến này thuộc thành phần Đồng nghiệp nên sẽ gọi Nhân tố này là “Đồng nghiệp”.
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá th ng đo biến phụ thuộc
Bảng 3.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .721 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 230.859
df 3
Sig. .000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.253 75.114 75.114 2.253 75.114 75.114 2 .415 13.831 88.945 3 .332 11.055 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 HL1 .877 HL3 .876 HL2 .847
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
- Hệ số KMO là 0.721, lớn hơn 0.5
- Kiểm định Barlett có sig. bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05
- Trích đƣợc một nhân tố tại giá trị Eigenvalue là 2.253 (lớn hơn 1) - Tổng phƣơng sai trích là 75.114, lớn hơn 50%
- Tất cả các biến trong bảng Ma trận (Component Matrixa) đều có trọng số nhân tố lớn hơn 0.5.
Nhƣ vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
3.4. HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Kết quả sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta chọn ra đƣợc 06 nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của nhân viên, đó là: Bản chất công việc, Cấp trên, Điều kiện làm việc, Đào tạo thăng tiến, Thu nhập, đồng nghiệp. Nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu không thay đổi so với mô hình đề xuất ban đầu:
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu chính thức
Giả thuyết nghiên cứu:
Giả thuyết 1 – H1: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Bản chất
công việc thì họ càng cảm thấy hài lòng trong công việc. (Ký hiệu BCCV)
Giả thuyết 2 – H2: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Đào tạo thăng tiến thì họ càng cảm thấy hài lòng trong công việc. (Ký hiệu: DTTT)
Giả thuyết 3 – H3: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Cấp trên
thì họ càng cảm thấy hài lòng trong công việc. (Ký hiệu: CT)
Giả thuyết 4 – H4: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Đồng nghiệp thì họ càng cảm thấy hài lòng trong công việc. (Ký hiệu: DN)
Giả thuyết 5 – H5: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Thu nhập
Giả thuyết 6 – H6: Cảm nhận của nhân viên càng hài lòng về Điều kiện
làm việc thì họ càng cảm thấy hài lòng trong công việc. (Ký hiệu: DKLV)
Phƣơng trình nghiên ứu hồi quy tổng quát đƣợc xây dựng nhƣ s u SHL = β0 + β1*BCCV + β2*DTTT + β3*CT + β4*DN + β5*TN +
β6*DKLV
Trong đó:
Biến phụ thuộc: SHL (Sự hài lòng)
Biến độc lập: BCCV (Bản chất công việc), DTTT (Đào tạo thăng tiến), CT (Cấp trên), DN (Đồng nghiệp), TN (Thu nhập), DKLV (Điều kiện làm việc).
3.5. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
3.5.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
a. Kiểm định hệ số tương quan
Kết quả Bảng hệ số tƣơng quan tại Bảng 3.12, cho thấy mức ý nghĩa Sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05, nhƣ vậy biến phụ thuộc và các biến độc lập có tƣơng quan với nhau, tƣơng quan cao nhất là giữa thang đo “Thu nhập” với “Sự hài lòng” có hệ số tƣơng quan Pearson r là 0.729, tƣơng quan nhỏ nhất là thang đo “Bản chất công việc” với r là 0.375.
Bảng 3.12. Bảng hệ số tƣơng qu n giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Correlations Su hai long Ban chat cong viec Dao tao thang tien
Cap tren Dong nghiep Thu nhap Dieu kien lam viec Su hai long Pearson Correlation 1 .375** .557** .677** .600** .729** .618** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 200 200
Ban chat cong viec
Pearson Correlation .375** 1 .159* .234** .240** .243** .201**
Sig. (2-tailed) .000 .024 .001 .001 .001 .004
N 200 200 200 200 200 200 200
Dao tao thang tien Pearson Correlation .557** .159* 1 .287** .344** .397** .361** Sig. (2-tailed) .000 .024 .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 200 200 Cap tren Pearson Correlation .677** .234** .287** 1 .533** .502** .483** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 200 200 Dong nghiep Pearson Correlation .600** .240** .344** .533** 1 .457** .471** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 200 200 Thu nhap Pearson Correlation .729** .243** .397** .502** .457** 1 .520** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .000 N 200 200 200 200 200 200 200
Dieu kien lam viec
Pearson Correlation .618** .201** .361** .483** .471** .520** 1
Sig. (2-tailed) .000 .004 .000 .000 .000 .000
N 200 200 200 200 200 200 200
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
b. Phân tích hồi quy bội
Bảng 3.13. Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .879a .772 .765 .29997 2.136 a. Predictors: (Constant), Dieu kien lam viec, Ban chat cong viec, Dao tao thang tien, Cap tren, Dong nghiep, Thu nhap
b. Dependent Variable: Su hai long
ANOVAa
Model Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
1
Regression 58.877 6 9.813 109.052 .000b Residual 17.367 193 .090
Total 76.244 199 a. Dependent Variable: Su hai long
b. Predictors: (Constant), Dieu kien lam viec, Ban chat cong viec, Dao tao thang tien, Cap tren, Dong nghiep, Thu nhap
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .001 .137 .006 .995 Ban chat cong
viec .108 .029 .134 3.715 .000 .912 1.097 Dao tao thang
tien .158 .027 .230 5.942 .000 .791 1.265 Cap tren .194 .031 .278 6.278 .000 .602 1.662 Dong nghiep .081 .029 .120 2.745 .007 .619 1.614 Thu nhap .282 .037 .338 7.597 .000 .596 1.677 Dieu kien lam
viec .105 .032 .142 3.250 .001 .620 1.614 a. Dependent Variable: Su hai long
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Kết quả phân tích hồi quy tại Bảng 3.13. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.765 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 76.5%, nói cách khác, với tập dữ liệu thu thập đƣợc
thì khoảng 76.5% các khác biệt của sự hài lòng của nhân viên đối với công việc đƣợc giải thích bởi 06 nhân tố: Bản chất công việc, Đào tạo thăng tiến, Cấp trên, Đồng nghiệp, Thu nhập, Điều kiện làm việc.
Tuy nhiên, hệ số R2 hiệu chỉnh này mới chỉ cho biết sự phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu mà vẫn chƣa thể cho biết mô hình hồi quy vừa xây dựng có phù hợp với tổng thể hay không. Để kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy vừa xây dựng với tổng thể nghiên cứu ta xét kiểm định F.
Ta thấy trong bảng kết quả phân tích tại Bảng 3.13, giá trị mức ý nghĩa Sig của kiểm định F là 0.000, nhỏ hơn 0.05. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể nghiên cứu.
Từ bảng kết quả phân tích tại Bảng 3.13, ta thấy:
- Giá trị Sig của kiểm định t từng biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 0.05 nghĩa là các biến độc lập này đều có ý nghĩa trong mô hình.
- Hệ số hồi quy Beta của tất cả các biến độc lập đều lớn hơn 0, nhƣ vậy các biến này đều ảnh hƣởng cùng chiều tới biến phụ thuộc.
- Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, nhƣ vậy hiện tƣợng đa cộng tuyến không bị vi phạm trong mô hình này.
Phƣơng trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa sự hài lòng của nhân viên tại BHXH tỉnh Quảng Nam với các biến độc lập là:
SHL = 0.001+ 0.108BCCV + 0.158DTTT + 0.194CT + 0.081DN + 0.282TN + 0.105DKLV
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 06 nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của nhân viên tại BHXH tỉnh Quảng Nam là: Bản chất công việc, Đào tạo thăng tiến, Cấp trên, Đồng nghiệp, Thu nhập và Điều kiện làm việc. Nhân tố có ảnh hƣởng lớn nhất là “Thu nhập”, tiếp theo lần lƣợt là: “Cấp trên”, “Đào tạo thăng tiến”, “Bản chất công việc”, “Điều kiện làm việc” và “Đồng nghiệp”.
c. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư:
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: mô hình không đúng, số lƣợng phần dƣ không đủ nhiều để phân tích, phƣơng sai không phải là hằng số [14, tr 228]. Biểu đồ tần số phần dƣ chuẩn hóa Histogram và Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa Normal P-P Plot thƣờng đƣợc sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn.
Hình 3.2. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Từ biểu đồ ta thấy đƣợc, một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đƣờng cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.985, gần bằng 1, nhƣ vậy có thể nói, phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
Hình 3.3. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Biểu đồ P-P Plot cho thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dƣ tập trung thành 1 đƣờng chéo, nhƣ vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
d. Giả định phương sai của phần dư không đổi
Chỉ tiêu phƣơng sai của phần dƣ không đổi đƣợc kiểm định thông qua đồ thị phân tán Scatter Plot giữa các phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa, với giá trị phần dƣ chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung.
Hình 3.4. đồ thị phân tán Scatter Plot
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Dựa vào biểu đồ ta thấy Phần dƣ chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đƣờng hoành độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
e. Hiện tượng tương quan giữa các phần dư:
Ta dùng đại lƣợng thống kê Durbin – Watson để kiểm định. Đại lƣợng này có giá trị từ 0 đến 4. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với số mẫu quan sát bằng 200 và số biến độc lập là 6, ta có du bằng 1.831. Nhƣ vậy, đại lƣợng thống kê Durbin – Watson bằng 2.136, nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay (1.831, 2.169), ta có thể kết luận không có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ.
3.5.2. Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đƣa ra.
a. Yếu tố “Thu nhập”
Là yếu tố có ảnh hƣởng lớn nhất đến mức độ hài lòng với công việc của nhân viên tại BHXH tỉnh Quảng Nam. Dấu dƣơng của Hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Thu nhập” với “mức độ hài lòng” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi giá trị của yếu tố “Thu nhập” tăng thì mức độ hài lòng trong công việc sẽ tăng và ngƣợc lại. Kết quả hồi quy (Bảng 3.13) có Hệ số Beta là 0.282 nghĩa là khi tăng mức độ hài lòng về “Thu nhập”