6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.5.1.Kiểm định giả thuyết H1
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach‟s Alpha và EFA ta đã xác định đƣợc 04 nhân tố CSR ảnh hƣởng đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên Công ty đó là: kinh tế, pháp lý, đạo đức và từ thiện. Trƣớc khi đi vào phân tích hồi quy chúng ta kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến
a. Kiểm định ma trận tƣơng quan giữa các biến
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣờng quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hện với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 3.7 Ma trận tƣơng quan giữa các biến: Correlations
Kinhte Phaply Daoduc Tuthien Hailong
Kinhte Pearson Correlation 1 .428** .578** .299** .488** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 364 364 364 364 364 Phaply Pearson Correlation .428** 1 .516** .432** .466** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 364 364 364 364 364
Daoduc Pearson Correlation .578
**
.516** 1 .522** .656**
85 N 364 364 364 364 364 Tuthien Pearson Correlation .299 ** .432** .522** 1 .543** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 364 364 364 364 364 Hailong Pearson Correlation .488 ** .466** .656** .543** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 364 364 364 364 364
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tƣơng quan giữa biến Hailong (biến phụ thuộc) với các biến độc lập Kinhte, Phaply, Daoduc, Tuthien. Hệ số tƣơng quan giữa các biến đều lớn hơn 0.4 riêng thành phần Phaply thì hệ số tƣơng quan thấp nhất .466. Nhìn sơ bộ, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đƣa vào mô hình để giải thích cho biến Hailong, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05).
Ngoài ra, hệ số tƣơng quan giữa các biến Kinhte, Phaply, Daoduc, Tuthien cao (lớn hơn 0.3) riêng hệ số tƣơng quan giữa Kinhte và Tuthien là 0.299 nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi quy tuyến tính dƣới đây nhằm tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
b. Phân tích hồi quy tuyến tính
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần Kinhte, Phaply, Daoduc, Tuthien tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter). Nhƣ vậy thành phần Kinhte, Phaply, Daoduc, Tuthien là biến độc lập – Independents và Hailong là biến phụ thuộc – Dependent sẽ đƣợc đƣa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Kết quả nhận đƣợc cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2
= .509 (hay R2 hiệu chỉnh = .504) chứng minh cho sự phù hợp của mô hình (bảng 3.7). Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 50.9%. Nói cách khác
86
khoảng 50.9% khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc .
Bảng 3.8. Bảng thống kê phân tích các hệ số hồi quy.
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .714a .509 .504 .52542 .509 93.141 4 359 .000 - Predictors: (Constant), N1, N2, N3, N4, N5, N6, N7 ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 102.852 4 25.713 93.141 .000b Residual 99.107 359 .276 Total 201.959 363
- Dependent Variable: Hailong
- Predictors: (Constant), Tuthien, Kinhte, Phaply, Daoduc
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .309 .186 1.666 .097 Kinhte .161 .051 .147 3.192 .002 .641 1.559 Phaply .093 .046 .092 2.039 .042 .672 1.488 Daoduc .414 .056 .390 7.457 .000 .500 2.001 Tuthien .240 .042 .255 5.739 .000 .690 1.449
- Dependent Variable: Hailong
Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) nhỏ (nhỏ hơn 3) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
87
Trong 4 thành phần đo lƣờng sự hài lòng nêu trên có 02 thành phần ảnh hƣởng đáng kể đến sự hài lòng đó là Daoduc và Tuthien với mức ý nghĩa sig < 0,05, tiếp đến là thành phần Kinhte và Phaply ảnh hƣởng ít nhất đến sự hài lòng nói trên. Nhƣ vậy trong 4 thành phần đƣa vào nghiên cứu chính thức ta đều chấp nhận có ảnh hƣởng thuận chiều đến sự hài lòng trong công việc.
Từ bảng 3.8 cho ta hàm hồi quy có dạng nhƣ sau:
Hailong = 0.390*Daoduc + 0.255*Tuthien + 0.147*Kinhte + 0.092*Phaply
Trong đó
Hailong: Sự hài lòng của nhân viên. Daoduc: Thành phần đạo đức
Tuthien: Thành phần từ thiện Kinhte: Thành phần kinh tế Phaply: Thành phần pháp lý
Hệ số hồi quy mang dấu dƣơng thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hƣởng tỷ lệ thuận chiều đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên Công ty.
Nhƣ vậy từ phƣơng trình hồi quy ở trên ta thấy hệ số beta của thành phần đạo đức là lớn nhất là 0,390 tiếp đến là hệ số beta của thành phần từ thiện và thành phần kinh tế nhỏ hơn một chút(0.255 và 0.147) và hệ số beta của thành phần pháp lý là thấp nhất 0.092. Do vậy, đối với sự hài lòng trong công việc của nhân viên Công ty thì thành phần đạo đức, từ thiện và kinh tế có tác động đến sự hài lòng của nhân viên nhiều hơn thành phần pháp lý.
Từ phƣơng trình trên cho thấy có thể tác động đến các biến trong phƣơng trình nhằm tăng sự hài lòng của nhân viên theo hƣớng cải thiện các yếu tố này.
88