4.3.2.3. Phân tích hồi quy các biến độc lập với biến Gắn bó đạo đức
Tác giả sử dụng phương pháp Enter để phân tích hồi quy. Theo phương pháp này 7 biến độc lập (Đặc điểm công việc, Đào tạo và Thăng tiến, Thu nhập, Cấp trên, Đồng nghiệp, Thương hiệu và Phúc lợi) và biến phụ thuộc Gắn bó đạo đức sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc và cho kết quả như sau:
Bảng 4.14. Kết quả hồi quy các biến độc lập và Gắn bó đạo đức
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson
1 .654a .428 .411 .32679 1.547
Kết quả cho thấy mô hình có hệ số R2 là 0.426 và R2 hiệu chỉnh là 0.411. Tức là với tập dữ liệu mẫu này, các biến độc lập giải thích được 41.1% sự thay đổi của nhân tố “Gắn bó đạo đức”.
Ngoài ra, kiểm định Durbin – Watson cho thấy kết quả d = 1.547 xấp xỉ gần bằng 2, ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay không có tương quan giữa các phần dư.
0.269 0.170
Đào tạo - Thăng tiến Thu nhập
Cấp trên
Gắn bó duy trì
Phân tích ANOVA
Bảng 4.15. Phân tích ANOVA các biến độc lập và Gắn bó đạo đức
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
Hồi quy 19.711 7 2.816 26.368 .000a Phần dư 26.377 247 .107
1
Tổng 46.089 254
Bảng kết quả cho ta thấy hệ số Sig = 0.000 nên ta có thể kết luận rằng, với mức ý nghĩa kiểm định là 5% thì giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với nhau. Tiếp đến tác giả kiểm định xem các hệ số beta của từng biến độc lập ảnh hưởng lên biến phụ thuộc có khác 0 hay không bằng cách xem xét các thông số của bảng sau.
Bảng 4.16. Các hệ số khi chạy hồi quy các biến độc lập và Gắn bó đạo đức
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa Đa cộng tuyến
Mô hình B ErrorStd. Beta t Sig. Độ chấp nhận VIF (Hằng số) .894 .205 4.360 .000 CONG VIEC .078 .059 .081 1.321 .188 .614 1.629 DAO TAO .244 .052 .300 4.735 .000 .577 1.732 THU NHAP .114 .043 .158 2.640 .009 .649 1.540 CAP TREN .098 .051 .131 1.910 .057 .496 2.015 D NGHIEP .017 .052 .019 .319 .750 .624 1.603 TH HIEU .039 .048 .046 .818 .414 .718 1.393 1 PHUC LOI .110 .048 .137 2.270 .024 .641 1.561
Đầu tiên, ta thấy rằng các biến đều có hệ số chấp nhận khá cao (từ 0.496 đến 0.718) và hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp (từ 1.393 đến 2.015 bé hơn 10). Do vậy, có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này không đáng kể, hay là mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tiếp đến, ta quan sát các biến có hệ số sig. > 0.05 nghĩa là các biến quan sát này bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu. Ở kết quả trên, các biến: Đặc điểm công
việc (sig. = 0.188); Cấp trên (sig. = 0.057); Đồng nghiệp (sig. = 0.750); và Thương hiệu (sig. = 0.414) sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Sau cùng, ta quan sát các biến nào có hệ số sig ≤ 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% (hay mức ý nghĩa 5%) thì biến đó được chấp nhận. Có nghĩa là các biến đó có sự tác động đến Gắn bó duy trì. Kết quả hồi quy cho thấy 03 biến sau có tác động đến biến phụ thuộc: Đào tạo và thăng tiến (sig. = 0); Thu nhập (sig. = 0.009); và Phúc lợi (sig. = 0.024).
Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư cho thấy phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn. Biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát phân tán không quá xa đường thẳng kỳ vọng. Và biểu đồ phân tán – Scatterplot đều cho thấy các điểm quan sát tập trung không quá xa khu vực trung tâm. (Xin vui lòng xem thông tin chi tiết về các hình vẽ tại phần Phụ lục 7 của báo cáo nghiên cứu)
Như vậy, với kết quả của phân tích hồi quy trên, ta có được mô hình các yếu tố tác động đến Sự cam kết gắn bó vì đạo đức của nhân viên ngân hàng MB khu vực Tp.HCM: