Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0.056 0.432 0.130 0.897 PRO 0.463 0.088 0.437 5.268 0.000 0.692 1.445 CON 0.240 0.094 0.196 2.562 0.012 0.809 1.236 WORK 0.260 0.109 0.216 2.389 0.018 0.583 1.715 a. Dependent Variable: JSS (Nguồn: SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số R-square hiệu chỉnh của mô hình là 0.434, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu ở mức 43.4%. Nói cách khác các biến độc lập giải thích 43.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị Sig của thống kê F là 0.000 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy tuyến tính có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể nghiên cứu.
45 Ta có phương trình hồi quy như sau:
JSS = 0.056 + 0.463*PRO + 0.240*CON + 0.260*WORK
Kết quả hồi quy cho thấy chỉ có 3 trong 4 yếu tố của mô hình có ảnh hưởng đến mức sự hài lòng trong công việc thực tập sinh tại công ty cổ phần giao nhận và vận chuyển Indo Trans là: Đào tạo thăng tiến (PRO), Điều kiện làm việc (CON), Công việc (WORK). Trong đó thành phần “Đào tạo thăng tiến”có ý nghĩa quan trọng nhất đối với sự hài lòng trong công việc của thực tập sinh (có hệ số lớn nhất), kế đến là Công việc và cuối cùng là Điều kiện làm việc.
3.6.3.Kiểm định sự phù hợp mô hình
3.6.3.1. Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư
Hình 3.4 Biểu đồ Histogram
(Nguồn: SPSS)
Từ biểu đồ Histogram, phân phối của các phần dư tuân theo quy luật chuẩn, giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1. Vì vậy có thể khẳng định dữ liệu không vi phạm giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư.
46
3.6.3.2. Kiểm định tự tương quan
Với cỡ mẫu n=120, k=3, tra bảng Durbin ta được dL=1.653, dU= 1.755. Từ bảng kết quả hồi quy, ta có giá trị d=1.848 (Bảng 3.18), dU <d< 4-dU. Vì vậy có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
3.6.3.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Từ bảng kết quả hồi quy (Bảng 3.20), ta thấy các giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Vì vậy kết luận rằng mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6.4.Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định giả thuyết H1: là kiểm định hệ số Beta của biến độc lập PRO dương. Kết quả hồi quy cho thấy giá trị Sig của thống kê tương ứng là 0.000 <0.05. Như vậy, hệ số có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% có thể kết luận biến độc lập “đào tạo thăng tiến” có tác động tích cực đến sự hài lòng của thực tập sinh. Chấp nhận giả thuyết H1.
Kiểm định giả thuyết H2: là kiểm định hệ số Beta của biến độc lập CON dương. Kết quả hồi quy cho thấy giá trị Sig của thống kê tương ứng là 0.012< 0.05. Như vậy, với độ tin cậy 95%, hệ số có ý nghĩa thống kê, có thể kết luận biến độc lập "điều kiện làm việc" tác động tích cực đến sự hài lòng của thực tập sinh. Nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H2.
Kiểm định giả thuyết H3: là kiểm định hệ số Beta của biến độc lập WORK dương. Kết quả hồi quy cho thấy giá trị Sig của thống kê tương ứng là 0.018< 0.05. Như vậy, hệ số có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% có thể kết luận biến độc lập "công việc" tác động cùng chiều đến sự hài lòng của thực tập sinh. Giả thuyết H3 được chấp nhận.
3.7. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT VỀ SỰ HÀI LÒNG CÔNG VIỆC THEO CÁC ĐẶC ĐIỂM CÁ NHÂN
3.7.1.Kiểm định sự khác biệt của giới tính đến sự hài lòng trong công việc của thực tập sinh tại ITL Corp
Vì giới tính trong nghiên cứu có 2 biến nam và nữ nên ta sử dụng kiểm định Independent t-test để kiểm tra xem giữa nam và nữ có sự khác biệt gì về mức độ hài lòng trong công việc hay không.
47