Mô hình hồi quy là mô hình hồi quy tuyến tính bội với hệ số β chưa hiệu chỉnh có dạng
Trong đó
TMCV biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn công việc của cán bộ công chức, viên chức thuộc Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Đồng Nai).
β0 Hệ số chặn.
βi Hệ số hồi quy thứ i (i = 1,..,7) phản ảnh mức độ tăng (giảm) của TMCV khi các biến độc lập (Các yếu tố ảnh hưởng ĐĐCV – Đặc điểm công việc, ĐTTT – Cơ hội đào tạo thăng tiến, TN – Thu nhập, LĐ – Lãnh đạo, ĐN – Đồng nghiệp, TQ – Trao quyền, VHCQ – Văn hóa cơ quan) thay đổi.
Từ kiểm định tương quan - Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation) nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời phản ảnh tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Tiến hành loại các yếu tố có Mức ý nghĩa kiểm (Sig) nhỏ hơn 0,05.
* Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định mức độ phù hợp của phương trình hồi quy, ta dùng hệ số xác định R bình phương. Hệ số này biểu thị phần trăm giải thích cho biến phụ thuộc bởi biến độc lập vì vậy nó dao động từ 0 đến 1, hệ số này càng gần 1 thì mức độ giải thích càng cao và giá trị dự báo của mô hình càng tốt. Tuy nhiên mô hình càng nhiều biến độc lập thì giá trị R bình phương càng cao dù biến đó không có ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2006). Do vậy, để kiểm tra độ phù hợp của mô hình nghiên cứu này sử dụng hệ số xác định R bình phương điều chỉnh.
R (hệ số tương quan) < 0,3 0,3 ≤ R < 0,5 0,5 ≤ R < 0,7 0,7 ≤ R < 0,9 ≥ 0,9 R2 (Hệ số xác định) < 0,1 Tương quan ở mức thấp
0,1 ≤ R2 < 0,25 Tương quan ở mức trung bình 0,25 ≤ R2 < 0,5 Tương quan khá chặt chẽ 0,5 ≤ R2 < 0,8 Tương quan chặt chẽ ≥ 0,8 Tương quan rất chặt chẽ
Kiểm nghiệm mức ý nghĩa của R bình phương dùng F- test, kiểm nghiệm mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy dựa vào t – test. Để kiểm nghiệm giả thuyết đưa ra, ta xét xem có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua phương pháp hồi quy nhập biến từng bước “Stepwise” và kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Vì nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm giảm giá trị R bình phương, làm xáo trộn việc tính toán hệ số hồi quy, làm sai dấu hệ số hồi quy. Hiện
tượng đa cộng tuyến được xác định trực tiếp dựa vào hệ số Tolerance, hệ số này cho biết phần trăm biến độc lập này không được giải thích bởi biến độc lập khác.
Nghịch đảo hệ số này cho ra hệ số phóng đại phương sai VIF, hệ số VIF bằng 1 cho biết không có hiện tượng đa cộng tuyến, nếu hệ số này từ 2 trở lên cho biết 50% biến độc lập này được giải thích bởi biến độc lập khác (1- 1/0,5= 0,5). Nghiên cứu này cũng thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Stepwise chọn biến độc lập từng bước và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mô hình
Bước 1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bội R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh và giá trị thống kê F để đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy.
Bước 2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF>2 thì có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu. Loại các yếu có VIF>2, xác định lại mô hình hồi quy và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy.
Bước 3. Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư dựa theo biểu đồ tần số của phần được chuẩn hoá, xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Bước 4. Thông qua hệ số β tại Bảng Coefficientsa (Hệ số hồi quy) để đánh giá tác động thuận/nghịch của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.