Dựa vào phần phân tích độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s alpha ta đã loại bỏ những biến không phù hợp đó là biến “ đặc điểm công việc” . Do vậy biến này không đƣợc xem xét trong phần phân tích hồi quy tuyến tính. Mô hình điều chỉnh đƣợc đƣa ra với biến phụ thuộc là “sự hài lòng công việc” và 5 biến độc lập là “thu nhập”, “đào tạo thăng tiến”, “cấp trên”, “đồng nghiệp ”, “điều kiện làm việc” và “phúc lợi”:
Hình 4.6: Mô hình hồi quy tuyến tính đã đƣợc điều chỉnh
Cùng với mô hình điều chỉnh là năm giả thuyết sau:
H1: Thu nhập đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
H2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
H3: Quan hệ với cấp trên đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
H4: Quan hệ với đồng nghiệp đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
H5: Điều kiện làm việc đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
H6: Phúc lợi của công ty đƣợc đánh giá tốt hay không tốt tƣơng quan cùng chiều với mức độ hài lòng trong công việc của nhân viên.
Với mô hình điều chỉnh trên ta có mô hình hồi quy tuyến tính có dạng sau: Yi = B0 + B1 × X1i + B2 × X2i + … + B6 × X6i + ei (4.1)
Với : Yi là giá trị sự hài lòng công việc của quan sát thứ i. Thu nhập
Đào tạo thăng tiến Cấp trên
Điều kiện làm việc Phúc lợi
Sự hài lòng công việc Đồng nghiệp
Xpi là biến độc lập thứ p của quan sát thứ i.
Bk Là hệ số hồi quy riêng phần của phần tử thứ k. e là sai số ƣớc lƣợng của phƣơng trình hồi quy.