5. Kết cấu luận văn
3.2.4. Phân tích hồi quy
3.2.4.1. Hệ số tương quan
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter). Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 6 biến độc lập: PAY (Thoả mãn về thu nhập), PRO (Thoả mãn về đào tạo và cơ hội thăng tiến), SUP (Thoả mãn về lãnh đạo), COW (Thoả mãn về đồng nghiệp), WORK (Thoả mãn về tính chất công việc), INV (Thoả mãn về điều kiện làm việc); và 1 biến phụ thuộc: QUIT (Dự định nghỉ việc).
Giá trị nhân tố PAY, PRO, SUP, COW, WORK, INV và QUIT là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhóm đó. Kết quả của phân tích hồi quy được dùng để kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính ta xem xét qua các mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc, xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau.
Qua kết quả phân tích hệ số tương quan được thể hiện ở bảng 3.11 (xem thêm phụ lục 4) cho thấy giữa các biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan với nhau, điều này chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Cụ thể, hệ số tương quan giữa sự thỏa mãn đối với lãnh đạo và dự định nghỉ việc có giá trị cao nhất 0,551, điều đó chứng tỏ chúng có mối quan hệ chặt chẽ nhất , hệ
số tương quan giữa sự thỏa mãn đối với điều kiện làm việc và dự định nghỉ việc có giá trị thấp nhất 0,129 , điều đó chứng tỏ chúng có mối quan hệ kém chặt chẽ nhất. Và tất cả các nhân tố đều có tương quan nghịch đối với dự định nghỉ việc của người lao động (hệ số tương quan pearson < 0).
Bảng 3.11. Ma trận tương quan
QUIT SUP PRO WORK PAY INV COW
QUIT Tương quan
Pearson 1 -0,551
** -0,197** -0,211** -0,457** -0,129* -0,194**
Mức ý nghĩa 0,000 0,002 0,001 0,000 0,046 0,003
N 239 239 239 239 239 239 239
SUP Tương quan
Pearson -0,551
** 1 -0,028 0,019 0,088 -0,091 0,067
Mức ý nghĩa 0,000 0,669 0,770 0,175 0,161 0,301
N 239 239 239 239 239 239 239
PRO Tương quan
Pearson -0,197
** -0,028 1 -0,231** 0,013 -0,058 0,103
Mức ý nghĩa 0,002 0,669 0,000 0,841 0,371 0,112
N 239 239 239 239 239 239 239
WORK Tương quan
Pearson -0,211
** 0,019 -0,231** 1 0,082 -0,053 -0,018
Mức ý nghĩa 0,001 0,770 0,000 0,206 0,412 0,782
N 239 239 239 239 239 239 239
PAY Tương quan
Pearson -0,457
** 0,088 0,013 0,082 1 0,003 0,042
Mức ý nghĩa 0,000 0,175 0,841 0,206 0,969 0,517
N 239 239 239 239 239 239 239
INV Tương quan
Pearson -0,129
* -0,091 -0,058 -0,053 0,003 1 -0,016
Mức ý nghĩa 0,046 0,161 0,371 0,412 0,969 0,800
N 239 239 239 239 239 239 239
COW Tương quan
Pearson -0,194
** 0,067 0,103 -0,018 0,042 -0,016 1
Mức ý nghĩa 0,003 0,301 0,112 0,782 0,517 0,800
Nguồn: Kết quả phân tích tương quan Pearson 3.2.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến dự định nghỉ việc của người lao động, sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội giữa 6 nhân tố ảnh hưởng thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá ở trên bao gồm: (1) Thoả mãn về thu nhập; (2) Thoả mãn về đào tạo và cơ hội thăng tiến; (3) Thoả mãn về lãnh đạo; (4) Thoả mãn về đồng nghiệp, (5) Thoả mãn về tính chất công việc, (6) Thoả mãn về điều kiện làm việc, với biến phụ thuộc là dự định nghỉ việc của người lao động tại Công ty cổ phần Kim Sơn. Mô hình hồi quy tuyến tính bội được chọn là:
Dự định nghỉ việc = β0 + β1 * Thoả mãn về thu nhập + β2 * Thoả mãn về đào tạo và cơ hội thăng tiến + β3*Thoả mãn về lãnh đạo + β4* Thoả mãn về đồng nghiệp + β5 * Thoả mãn về tính chất công việc + β6 * Thoả mãn
về điều kiện làm việc
Theo kết quả hồi quy Enter, ta thu được kết quả hồi quy theo bảng sau:
Bảng 3.12. Kết quả phân tích hồi quy Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
của ước lượng
Durbin- Watson
1 0,787a 0,620 0,610 0,23301 1,989
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy
a. Dự báo: (Constant), INV, PAY, COW, WORK, SUP, PRO b. Biến phụ thuộc: QUIT
Kết quả bảng Model Summary trong phân tích hồi quy bội (phụ lục 5) có hệ số xác định R2 = 0,620 và hệ số xác định điều chỉnh là 0,610. Điều này cho biết rằng độ thích hợp của mô hình là 62% hay nói cách khác là 62% độ biến thiên của dự định nghỉ việc của người lao động được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị Durbin-Watson từ bảng kết quả phân tích hồi quy (phụ lục 5). Vì số quan sát tổng thể là 239 mẫu với số biến độc lập là 6 biến nên ta có giá trị dL=1,613 và du=1,735, do đó với giá trị Durbin-Watson là 1,989 sẽ nằm trong khoảng giữa của {du=1,735; 4-du=2,265} nên có thể kết luận là mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng tự tương quan.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị F từ bảng phân tích phương sai ANOVA.
Bảng 3.13. Phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 20,544 6 3,424 63,066 0,000b Số dư 12,596 232 0,054 Tổng 33,140 238
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy
a. Biến phụ thuộc: QUIT
b. Dự báo: (Constant), INV, PAY, COW, WORK, SUP, PRO
Có thể thấy rằng giá trị F = 63,066 và giá trị sig = 0,000 rất nhỏ cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, ta xem xét giá trị VIF trong bảng sau:
Bảng 3.14. Bảng phân tích các hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hoá
Hệ số
chuẩn hoá T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF 1 Hằng số 6,963 0,214 32,560 0,000
PAY -0,209 0,022 -0,381 -9,327 0,000 0,983 1,017 PRO -0,182 0,029 -0,262 -6,250 0,000 0,930 1,076 SUP -0,355 0,027 -0,531 -12,973 0,000 0,978 1,022
COW -0,085 0,028 -0,123 -3,020 0,003 0,983 1,017 WORK -0,142 0,024 -0,243 -5,807 0,000 0,935 1,070 INV -0,155 0,031 -0,207 -5,060 0,000 0,983 1,017
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy
Dựa vào bảng số liệu trên, có thể kết luận rằng hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 (quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến - Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr.252) chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Cũng dựa vào kết quả Bảng 3.14 (xem thêm phụ lục 5), cho thấy cả 6 nhân tố thuộc mô hình có Sig.< 0,05, vì vậy kết luận rằng các biến độc lập này đều ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc của người lao động, ngoài ra các hệ số hồi quy B đều nhỏ hơn 0 do đó tất cả các nhân tố thuộc mô hình đều có ý nghĩa và có tương quan ngược chiều với dự định nghỉ việc của người lao động.
Theo bảng kết quả trên, ta xác định được phương trình hồi quy bội như sau:
Dự định nghỉ việc = 6,963 -0,209*PAY -0,182*PRO -0,355*SUP- 0,085*COW -0,142*WORK -0,155*INV
3.2.4.3. Kiểm định các giả thuyết
Căn cứ vào mô hình hồi quy đa biến, có thể thấy rằng khi tăng tác động vào các biến độc lập tương ứng thì giá trị dự định nghỉ việc của người lao động sẽ giảm và ngược lại, do đó giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ ngược chiều.
Bảng 3.15. Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Kết luận
Giả thuyết H1: Sự thoả mãn về thu nhập của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về thu nhập có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Chấp nhận
Giả thuyết H2: Sự thoả mãn về đào tạo và cơ hội thăng tiến của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về đào tạo và cơ hội thăng tiến có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Chấp nhận
Giả thuyết H3: Sự thoả mãn về lãnh đạo của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về lãnh đạo có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Chấp nhận
Giả thuyết H4: Sự thoả mãn về đồng nghiệp của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về đồng nghiệp có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Chấp nhận
Giả thuyết H5: Sự thoả mãn về tính chất công việc của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về tính chất công việc có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Chấp nhận
Giả thuyết H6: Sự thoả mãn về điều kiện làm việc của người lao động càng cao thì dự định nghỉ việc của họ càng thấp. Hay nói cách khác sự thỏa mãn về điều kiện làm việc có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc của người lao động.
Từ những phân tích trên đây, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy đa biến là hợp lý và đáp ứng được các giả thuyết đặt ra. Do vậy, có thể mô hình hóa như sau:
Hình 3.2. Mô hình hoá kết quả phân tích hồi quy và kiểm định mô hình