CHƯƠNG 3 : PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.6. PHÂN TÍCH HỒI QUY
3.6.2. Xây dựng phương trình hồi quy bằng phương pháp Enter
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của thực tập sinh tại công ty ITL Corp, tác giả tiến hành phân tích mô hình hồi quy tuyến tính xác định tác động của các yếu tố từ môi trường công việc đến sự hài lòng của thực tập sinh tại doanh nghiệp. Mô hình được thiết lập là:
42
Trong mô hình này, JSS là biến phụ thuộc; PRO (đào tạo thăng tiến), CON (điều kiện làm việc), WORK (công việc), SUP (người hướng dẫn) là các biến độc lập. Các biến này được tính bằng cách tính điểm trung bình của các quan sát thuộc nhóm nhân tố đó.
Kết quả ước lượng với SPSS 20.0 bằng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất OLS. Kết quả thu được như sau:
Bảng 3.15 Tóm tắt thông tin hồi quy bằng phương pháp Enter
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0.676a 0.457 0.438 0.47616 1.850
a. Predictors: (Constant), SUP, PRO, CON, WORK b. Dependent Variable: JSS
(Nguồn: SPSS)
Bảng 3.16 Phân tích phương sai ước lượng bằng phương pháp Enter
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1
Regression 21.926 4 5.481 24.176 0.000b
Residual 26.073 115 0.227
Total 47.999 119
a. Dependent Variable: JSS
b. Predictors: (Constant), SUP, PRO, CON, WORK
43
Bảng 3.17 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant) -0.071 0.441 -0.160 0.873 PRO 0.443 0.089 0.418 4.986 0.000 0.673 1.487 CON 0.201 0.098 0.165 2.057 0.042 0.737 1.357 WORK 0.226 0.112 0.187 2.023 0.045 0.552 1.813 SUP 0.117 0.088 0.110 1.324 0.188 0.688 1.453 a. Dependent Variable: JSS (Nguồn: SPSS)
Ta có R hiệu chỉnh là 0.438. Tuy nhiên với kết quả trên ta thấy biến SUP không có ý nghĩa thống kê (do mức ý nghĩa > 0.05) nên biến này được loại ra khỏi mô hình. Kết quả hồi quy sau khi loại biến trên như sau:
Bảng 3.18 Tóm tắt thông tin hồi quy bằng phương pháp Enter sau khi loại biến
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0.670a 0.449 0.434 0.47770 1.848
a. Predictors: (Constant), WORK, CON, PRO b. Dependent Variable: JSS
44
Bảng 3.19 Phân tích phương sai ước lượng bằng phương pháp Enter sau khi loại biến
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1
Regression 21.528 3 7.176 31.447 0.000b
Residual 26.471 116 0.228
Total 47.999 119
a. Dependent Variable: JSS
b. Predictors: (Constant), WORK, CON, PRO
(Nguồn: SPSS)
Bảng 3.20 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter sau khi loại biến
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.