CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi kết luận được các biến cĩ mối quan hệ tuyến tính thì cĩ thể mơ hình hố mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
48
Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mơ hình hồi quy, cịn gọi là hệ số xác định (coefficient of determination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thơng thường, R2 > 50% mơ hình phù hợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình tương quan, tức là cĩ hay khơng cĩ mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đĩ là kiểm định xem biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng, và giả thuyết HO được đưa ra là Hệ số xác định R = 0. Giá trị Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa kiểm định (thường < 5%) sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.3. Kiểm tra sự vi phạm các giả định của mơ hình
Mơ hình tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự cĩ ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết.
Kiểm định hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến thơng qua biểu đồ phân tán Scatterplot. Ta cần chú ý đến phần dư chuẩn hố (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hố (Regression Standardized Predicted Value).
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư thơng qua đồ thị Histogram về mặt lí thuyết phân phối chuẩn là phân phối cĩ trung bình bằng 0, phương sai bằng 1.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi: đây là hiện tượng phương sai của các số hạng khơng giống nhau kiểm định thơng qua phương pháp Spearman
49
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, thơng qua Durbin - Watson để kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong cĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Thơng qua hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF ≥ 10 thì cĩ hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.4.4.4. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị Sig. Giá trị Sig. được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Từ đĩ đưa ra kết luận biến cĩ ý nghĩa thống kê hay khơng.
3.4.4.5. Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngồi ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem cĩ sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay khơng.
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đơng T-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính cĩ hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu Sig. trong kiểm định Leneve ≥ 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết quả kết quả ở dịng Equal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất khơng được chấp nhận (Sig. < 0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dịng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test < 0.05 chúng ta kết luận cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại Sig. T-test ≥ 0.05 khơng cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê.
50
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đơng trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, Sig. Leneve ≥ 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu Sig. < 0.05 thì cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê cịn ngược lại sẽ khơng cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu Sig. Leneve < 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy Nam 144 480 480 480 Nữ 156 520 520 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0 51 TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày cụ thể về quy trình nghiên cứu, cách xây dựng thang đo cũng như thiết kế bảng câu hỏi. Trong đĩ, nghiên cứu sơ bộ được tiến hành thơng qua nghiên cứu định tính thảo luận với một thạc sĩ và 3 nhân viên đang làm việc trên 2 năm tại TP-FICO, sau đĩ thảo luận nhĩm thử 10 nhân viên làm việc tại TP-FICO. Một số phát biểu trong thang đo lý thuyết cũng được điều chỉnh lại câu từ cho rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp với tình hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi được thiết kế ba phần để sàn lọc những đáp viên phù hợp nhất. Ngồi ra, trình bày phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên, thu thập dữ liệu qua hai giai đoạn và một số phương pháp phân tích dữ liệu. Quy mơ mẫu trong nghiên cứu chính thức là 305 mẫu nhưng chỉ cĩ 300 bảng câu hỏi phản hồi đạt yêu cầu được đưa vào phân tích dữ liệu.
52
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm mơ tả các biến định tính và định lượng, đánh giá và kiểm định các thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mơ hình và đưa ra mơ hình hồi quy đã chuẩn hố
4.1. Phân tích thống kê mơ tả
Thống kê mơ tả là mơ tả tổng quan về đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kết quả khảo sát. Nghiên cứu chính thức thu về 305 bảng khảo sát trong đĩ cĩ 5 bảng khảo sát khơng hợp lệ đã bị loại. Kết quả là cĩ 300 quan sát đạt yêu cầu để đưa vào mã hố, làm sạch dữ liệu, nhập liệu và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 20.0.
4.1.1. Thống kê mơ tả tần số
Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy Từ 20-25 tuổi 203 67.7 67.7 67.7 Từ 26-30 tuổi 69 230 23.0 90.7 Từ 31-35 tuổi 21 7.0 7.0 97.7 Trên 36 tuổi 7 23 23 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0 Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy Trung cấp 8 2.7 2.7 23 Cao Đẳng 83 277 277 303 Đại học 201 67.0 67.0 97.3 Trên Đại học 8 23 23 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.1 cho thấy nhĩm giới tính nam xuất hiện 144 lần chiếm tỉ lệ 48%, trong khi đĩ nhĩm giới tính nữ xuất hiện 156 lần và chiếm 52%. Điều này hồn tồn phù hợp vì TP-FICO khơng cĩ sự chênh lệch quá lớn giữa số lương nhân viên nam và nữ.
53
Bảng 4.2. Thống kê mơ tả cho biến Độ tuổi
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Ket quả bảng 4.2 cho thấy nhĩm nhân viên cĩ độ tuổi từ 20-25 xuất hiện 203 lần chiếm tỉ lệ lớn nhất trong nhĩm đối tượng khảo sát, với 67.7%. Trong khi đĩ nhĩm nhân viên từ 26-30 tuổi xuất hiện 69 lần với tỉ lệ 23%. Với tỉ lệ 7%, nhĩm nhân viên cĩ độ tuổi từ 31-35 tuổi xuất hiện 21 lần. Cịn lại là nhĩm nhân viên trên 36 tuổi với tỉ lệ 2.3% (xuất hiện 7 lần). Đa số nhân viên tại TP-FICO là những nhân viên trẻ, dao động trong khoảng 20-30 tuổi. Điều này hồn tồn hợp lý vì TP-FICO là cơng ty tài chính “trẻ” nên phần lớn các nhân viên cĩ tuổi đời cịn khá trẻ.
Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy Dưới 1 năm 102 34.0 34.0 34.0 Từ 1-2 năm 132 44.0 44.0 78.0 Từ 2-3 năm 42 14.0 14.0 92.0 Trên 3 năm 24 8.0 8.0 100.0 Tổng cộng 300 100.0 100.0 54
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Ket quả bảng 4.3 cho thấy nhĩm nhân viên cĩ trình độ học vấn Trung cấp xuất hiện 8 lần với tỉ lệ 2.7%. Nhĩm nhân viên tốt nghiệp Cao đẳng chiếm tỉ lệ 27.7%, xuất hiện 83 lần. Trong khi đĩ nhĩm xuất hiện nhiều nhất trong nghiên cứu là nhĩm nhân viên cĩ trình độ học vấn Đại học với tỉ lệ 67%, tương đương xuất hiện 201 lần. Cịn lại là nhĩm cĩ trình độ học vấn Trên đại học với 8 nhân viên chiếm tỉ lệ 2.7%. Cĩ thể thấy hầu như nhân viên làm việc tại TP-FICO cĩ trình độ Cao đẳng trở lên, điều này phù hợp với yêu cầu ngành tài chính khi nhân viên cần cĩ đầy đủ kiến thức và kĩ năng trong quá trình làm việc.
Tần số % % giá trị hợp lệ % tích lũy
Dưới 5 triệu 52 173 17.3 17.3
5-10 triệu 157 52.3 52.3 69.7
10-15 triệu 58 19.3 19.3 890
Trên 15 triệu 33 ĨẼƠ Hơ 100.0
Tổng cộng 300 100.0 100.0
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.4 cho thấy về thâm niên làm việc khi khảo sát 300 người cĩ 34% nhân viên cĩ thâm niên làm việc dưới 1 năm (xuất hiện 102 lần), thâm niên từ 1 đến 2 năm chiếm tỉ lệ lớn nhất với 44% (132 nhân viên), cịn lại là 14% (42 lần) và 8% (24 lần) là tỷ lệ phần trăm lần lượt của nhĩm nhân viên cĩ thâm niên từ 2-3 năm và trên 3 năm. Bởi vì đa số nhân viên ở TP-FICO cĩ độ tuổi cịn khá trẻ nên thâm niên làm việc của nhân viên tập trung trong khoảng 1-2 năm.
55
Thang đo Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Lương và phúc lợi Lĩ ĩõõ 5?õõ 3.39õõ ĩ.õ59õ7 L2 ĩõõ 5?õõ ã.ĩĩõõ ĩ.õ2õZ8 Lã ĩõõ 5ĩõõ 3.2233 ĩ.õ378ĩ LZ ĩõõ 5ĩõõ 3.Ĩ833 1.1Z3Z2 Mơi trường và MT1 2?õõ 5ĩõõ 3.5zõõ õ.755ĩ8
(Nguồn: Kết quả xử lỷ dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Bảng 4.5 hiển thị thống kê thu nhập hàng tháng của nhân viên. Thu nhập hàng tháng của nhân viên tập trung chủ yếu từ 5 đến 10 triệu với 52.3% (xuất hiện 157 lần). 52 nhân viên cĩ thu nhập dưới 5 triệu chiếm tỉ lệ 17.3%, trong khi nhĩm nhân viên cĩ thu nhập từ 10-15 triệu cĩ tỉ lệ 19.3%, tương đương 58 lần xuất hiện. Cịn lại 11% là tỉ lệ nhĩm nhân viên cĩ thu nhập trên 15 triệu (33 người).
4.1.2. Thống kê mơ tả trung bình
Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường, chính vì thế tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê trung bình cho các biến định lượng để đánh giá khái quát về nhận định của đối tượng khảo sát với các câu hỏi trong thang đo.
56
điều kiện làm việc MT2 2?õõ 5ĩõõ 3.8Õ33 õ.82õ7ĩ MTã 2?õõ 5ĩõõ 3.6933 õ.82557 MTZ 2?õõ 5ĩõõ 3.6zõõ õ.77399 Mối quan hệ với lãnh đạo LDI 2?õõ 5ĩõõ 3.7633 õ.65988 LĐ2 2?õõ 5ĩõõ 3.8233 õ.73978 LĐã 2?õõ 5ĩõõ 3.8167 õ.77355 LDZ 2?õõ 5ĩõõ 3.85õõ õ.75õiz Bản chất của cơng việc Bci 2?õõ 5ĩõõ Z.1Z67 õ.6323ĩ Bc2 2?õõ 5ĩõõ Z.2767 õ.793õ2 Bcã 2?õõ 5ĩõõ z.ĩĩõõ õ.739ĩ8 BcZ 2?õõ 5ĩõõ Z.2Õ33 Õ.7Z6ZZ Sự đảm bảo việc làm ATi ĩ?õõ 5ĩõõ ã.ĩãõõ ĩ.õ376Z AT2 ĩõõ 5ĩõõ 3.2767 õ.99839
AT3 1.00 5.00 3.1233 1.05760 AT4 Ẽ0Õ 5.00 3.3000 1.01987 Đào tạo và phát triển ĐTĨ 200 5.00 4.1333 0.76867 ĐT2 200 5.00 4.1200 0.72157 ĐT3 2.00 5.00 3.9967 0.70592 ĐT4 200 5.00 4.1867 0.78775 Đồng nghiệp ĐN1 200 5.00 4.2733 0.74418 ĐN2 200 5.00 4.2100 0.81329 ĐN3 200 5.00 4.1833 0.83188 ĐN4 200 5.00 4.1967 0.77890 Sự cơng nhận CNĨ Ĩ.ỠÕ 5.00 3.5367 0.81908 CN2 1.00 5.00 3.4333 0.93549 CN3 1.00 5.00 3.3167 0.94483 CN4 100 5.00 3.5833 0.82785 Động lực làm việc ĐLĨ 100 5.00 3.9800 0.82170 ĐL2 100 5.00 3.9200 0.89607 ĐL3 100 5.00 4.0100 0.88270 ĐL4 200 5.00 3.9467 0.82020 57
Cronbach’s Alpha = 0.773
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Ll 9.3167 6.705 Ã46 /734 L2 9.5967 6.542 .621 .696 L3 9.4833 6.424 .631 .690 L4 9.7233 6.522 .513 /755
(Nguồn: Kết quả xử lỷ dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Ket quả bảng 4.6 cho thấy trong tổng số 300 nhân viên đang làm việc tại TP-FICO tham gia khảo sát thì cĩ sự giao động rất lớn trong quan điểm về mức độ quan trọng của yếu
58
tố với điểm nhỏ nhất là 1 (rất khơng đồng ý) và điểm cao nhất là 5 (rất đồng ý). Sự giao động này đã tạo ra các yếu tố cĩ giá trị trung bình đều xoay từ 3 - 5 (hay từ bình thường cho đến rất đồng ý). Như vậy, giả thuyết ban đầu về dấu dương trong mơ hình vẫn được hỗ trợ hay nĩi cách khác độ lệch chuẩn nằm trong giới hạn cho phép. Do đĩ dữ liệu này là hồn tồn phù hợp.
4.2. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo - Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại TP-FICO Hồ Chí Minh với hai giá trị cần lưu ý. Một là giá trị hệ số Cronbach’s Alpha trên 0.6 là thang đo đủ điều kiện và trên 0.7 là thang đo sử dụng tốt đến rất tốt (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và hai là hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đĩ đạt yêu cầu.
Cronbach’s Alpha = 0.765
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến MTI 9.3167 6.705 .546 .734 MT2 9.5967 6.542 .621 .696 MT3 9.4833 6.424 .631 .690 MT4 9.7233 6.522 .513 .755 Cronbach’s Alpha = 0.791 Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến LĐ1 11.4900 3.328 .625 .730 LĐ2 11.4300 3.189 .579 .749 LĐ3 11.4367 3.110 .571 .755 LĐ4 11.4033 3.051 .631 .723
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.7 cho thấy biến độc lập “Lương và phúc lợi” được đo lường bằng 4 biến quan sát L1 đến L4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.773 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang
59
đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.
Bảng 4.8. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo Mơi trường và điều kiện làm việc
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS)
Kết quả bảng 4.8 cho thấy biến độc lập “Mơi trường và điều kiện làm việc” được đo lường bằng 4 biến quan sát MT1 đến MT4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.765 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn 0.3. Nếu bỏ đi biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm nên thang đo này đạt yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.