CSR bên trong
CSR bên ngoài (liên quan đến khách hàng) Sự động viên của nhân viên H1 H2 Các yếu tố nhân khẩu học
52
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với các bên phụ thuộc trước khi chạy hồi qui. Trước đó các biến đại diện cho các nhân tố được tạo bằng phương pháp trung bình cộng.
Kết quả tương quan giữa các biến đại diện cho nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc như sau:
Từ kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ta thấy, các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc. Bên cạnh đó các biến độc lập cũng có tương quan với nhau, vì vậy ta cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Kết quả chi tiết xem tại bảng 4.15:
Bảng 4.15: Ma trận hệ số tương quan Pearson
BN_NV BN_KH BN_PT BT_PT BT_NV BN_NV 1 BN_KH ,063 1 BN_PT ,314** ,142 1 BT_PT ,291** ,007 ,483** 1 BT_NV ,563** ,427** ,682** ,597** 1
Từ bảng kết quả phân tích trên cho thấy tất cả các biến đều có tương quan dương với biến phụ thuộc BT_NV( do các hệ số tương quan đều >0 và p<0,05)- các bạn có thể nhìn hàng đầu tiên hoặc cột đầu tiên đều được vì bảng này đối xứng. (Sig. (2- tailed) chính là giá trị p-value).
Tiến hành đưa tất cả các biến trên vào phân tích mơ hình hồi quy.
4.4.2. Phân tích hồi quy bội
53
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) nghiên cứu thực hiện quy bội theo phương pháp Enter. Sau khi bỏ 2 biến đã bị loại, các biến còn lại được thống nhất đưa vào một lần và thống nhất kết quả một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Sau khi thực hiện phân tích tương quan, việc phân tích hồi quy tiếp theo nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc BT_NV.
Kết quả chạy tương quan giữa các biến đại diện cho các nhân tố độc lập với biến đại diện cho nhân tố phụ thuộc như sau:
Giả định có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập BN_NV, BN_KH, BN_PT và BT_PT với biến phụ thuộc BT_NV, Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để kiểm định mơ hình.
Xem xét R2
Bước một: Tác giả đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui bội thơng qua R2
và R2 hiệu chỉnh. R2 là thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi qui theo nguyên tắc R2 càng gần một thì mơ hình xây dựng càng thích hợp, mơ hình càng gần 0 thì mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. R2 còn một ý nghĩa khác, nó là hệ số đo lường mối tương quan giữa giá trị quan sát Yi của biến phụ thuộc và giá trị dự đốn Yi (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
R2 hiệu chỉnh = 0,775 >0,5 tốt Các biến độc lập gỉai thích được 77,5% biến phụ thuộc, biến thiên của sự động viên nhân viên được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình (bảng 4.16).
Bảng 4.16: Tóm tắt mơ hình hồi quy Mơ hình hồi qui
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn
của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 ,884a ,781 ,775 ,42976 1,987
Nguồn: Tác giả tổng hợp
54
a/Biến phụ thuộc: sự động viên nhân viên: BT_NV b/Các biến độc lập:
CSR bên trong (liên quan đến nhân viên): BN_NV
CSR bên ngoài (liên quan đến khách hàng): BN_KH
Phần thưởng bên ngoài: BN_PT
Phần thưởng nội tại: BT_PT
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình tổng thể
Bước hai: Tác giả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tổng
thể (phân tích phương sai) thơng qua lượng F. Ta đặt giả thuyết hệ số Rsquare của tổng thể R2pop = 0. Nếy xác suốt nếu F nhỏ thì giả thuyết R2pop = 0 bị bác bỏ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.17: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi qui 95,392 4 23,848 129,123 ,000b Phần dư 26,780 145 ,185 Tổng cộng 122,172 149 Nguồn: Tác giả tổng hợp
a/Biến phụ thuộc: sự động viên nhân viên: BT_NV b/Các biến độc lập:
CSR bên trong (liên quan đến nhân viên): BN_NV
CSR bên ngoài (liên quan đến khách hàng): BN_KH
Phần thưởng bên ngoài: BN_PT
Phần thưởng nội tại: BT_PT
Bảng phân tích phương sai ANOVA của thống kê F cho thấy hệ số sig = 0,000 < 0,5 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có mức ý nghĩa thống kê 5%.
55
Kiểm định độ phù hợp của các hệ số hồi qui
Bước 3: Tác giả kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi qui từng thành
phần mơ hình tổng thể β1, β2, βk …giả thuyết kiểm định là H0, β0 = 0. Trị thống kê dùng để kiểm định là t. Phân phối của đại lượng thống kê này là Student với N-2 bậc tự do. Nếu xắc suất nhỏ thì giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ nghĩa là mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến phụ thuộc và độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.18: Các thơng số hồi quy Coefficientsa
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B
Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
(Constant) -2,369 ,269 -8,813 ,000 BN_NV ,373 ,047 ,330 7,947 ,000 ,875 1,143 BN_KH ,355 ,040 ,351 8,897 ,000 ,974 1,027 BN_PT ,447 ,055 ,376 8,182 ,000 ,717 1,394 BT_PT ,391 ,056 ,317 7,017 ,000 ,741 1,349 a. Dependent Variable: BT_NV Biến phụ thuộc BT_NV
Với các biến có hệ số hồi quy của chúng đều có ý nghĩa thống kê. Chúng gây tác động dương đối với biến phụ thuộc vì beta >0
Có 04 yếu tố ảnh hưởng đến sự động viên nhân viên là CSR bên trong ( liên quan đến nhân viên) (β = 0,330), CSR bên ngoài (liên quan đến khách hàng) (β = 0,351), phần thưởng bên ngoài (β = 0,376) và phần thưởng nội tại (β = 0,317).
56
Hình 4.2: Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến sự động viên nhân viên
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Dị tìm vi phạm các giả định
Bước 4: Tác giả dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
gồm:
Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư) thông qua đại lượng dùng để kiểm định là Durbin -Watson (d) đại lượng này sẽ kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là H0: Hệ số tương quan tổng thể các phần dư =0, đại lượng (d) có giá trị biến thiên từ 0-4.
Phần thưởng bên ngoài
0,317
Phần thưởng nội tại
0,376 76 CSR bên trong
CSR bên ngoài (liên quan đến khách hàng) Sự động viên của nhân viên 0,330 Các yếu tố nhân khẩu học 0,351
57
Nếu các phần dư không tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d gần bằng 2, giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận, Giá trị d lớn hơn 2 (và gần bằng 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm tra giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hoạt động đa cộng tuyến) thông qua giá trị dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF đối với mơ hình hồi qui tuyến tính bội. Cộng tuyến là trạng thái trong đó có các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiệu ứng khác của hệ số tương quan này nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng. Nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình phân tích hồi qui (Hair và cộng sự, 2006; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Giả định tự tương quan
Xem bảng 4.18 thấy DW = 1,976. vơi mức ý nghĩa 5%, cỡ mẫu 150 và mơ hình 6 biến có dL=1,543, dU = 1,708 Thấy dU <DW=1,976 <4-dU, như vậy khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 giữa các phần dư. Nghĩa là, giả định này không vi phạm.
4.4.3. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị Scatter có phân tán ngẫu nhiên khơng theo một hình dạng nhất định nào, chứng tỏ giả thuyết liên hệ tuyến tính là phù hợp
58
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán Scatter
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Hình 4.4: Biểu đồ tần suất của phân dư chuẩn hoá
Nguồn: Tác giả tổng hợp
59
Quan sát biểu đồ trên ta thấy có một đường cong phân phối chuẩn được đặt
chồng lên biểu đồ tần số. Phân phối phần dư cho thấy xấp xỉ chuẩn với trung bình (mean) là -7,50E-16 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn (Std.Dev) là 0,980 (gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định khơng có mối liên hệ giữa các biến độc lập
Theo các bảng 4.18, các hệ số VIF đều < 10. Ta có thể kết luận trong mơ hình hồi quy, các biến độc lập khơng có mối liên hệ với nhau, hay nói cách khác khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
4.4.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Từ kết quả phân tích hồi quy đa biến ở mục 4.4.2, ta có thể tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong bảng dưới đây.
Bảng 4.19: Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
STT Giả thuyết nghiên cứu Kết luận
1 H1: Trách nhiệm xã hội bên trong có tác động
dương (+) đến sự động viên nhân viên. Chấp nhận
2
H2: Trách nhiệm xã hội bên ngoài (liên quan đến khách hàng) có tác động dương (+) đến sự động viên nhân viên
Chấp nhận
3 H3: Phần thưởng bên ngồi có tác động dương (+)
đến sự động viên nhân viên. Chấp nhận 4 H4: Phần thưởng nội tại có tác động dương (+) đến
sự động viên nhân viên. Chấp nhận
Nguồn: Tác giả tổng hợp
60
Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm nhân viên
Tiêu chí
p-value (Kiểm định phương sai
đồng nhất)
p-value (Kiểm định sự bằng nhau của các giá
trị trung bình) Kết luận Giới tính 0,886 0,880 >0,05 Khơng có sự khác biệt Tuổi 0,931 0,141>0,05 Khơng có sự khác biệt Thâm niên 0,796 0,275>0,05 Khơng có sự
khác biệt
Theo số liệu phân tích, ta có thể rút ra được các kết luận sự khác biệt về động viên giữa các nhóm nhân viên khác nhau như sau:
Giới tính: Kiểm định T-Test ta được hệ số sig. = 0,886 > 0,05. Vì vậy có thể kết luận khơng có sự khác biệt về sự động viên nhân viên giữa nhân viên nam và nhân viên nữ.
Độ tuổi: Kiểm định Levene có sig. = 0,931 > 0,05 nên suy ra phương sai giữa các nhóm là đồng nhất. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm có sig. = 0,141 > 0,05. Vì vậy có thể kết luận khơng có sự khác biệt về sự động viên nhân viên giữa các nhóm nhân viên có độ tuổi khác nhau.
Thâm niên: Kiểm định Levene có sig. = 0,796 > 0,05 nên suy ra phương sai giữa các nhóm là đồng nhất. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm có sig. = 0,275 > 0,05. Vì vậy có thể kết luận khơng có sự khác biệt về sự động viên nhân viên giữa các nhóm nhân viên có thâm niên cơng tác khác nhau.
61
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Sau khi thu thập dữ liệu, kết quả xử lý đã được trình bày trong chương 4 bao gồm: Một là, dữ liệu thống kê mô tả mẫu quan sát cho thấy sự phù hợp của mẫu khảo sát so với thực tế. Hai là, kết quả kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo đạt độ tin cậy cần thiết, không biến nào bị loại. Ba là, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đã trích được 04 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc. Bốn là, các kiểm định cho thấy mơ hình hồi quy được sử dụng là phù hợp và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Năm là, đề tài đã kiểm định sự khác biệt giữa những nhóm nhân viên khác nhau theo các tiêu chí: giới tính, tình trạng hơn nhân, độ tuổi, thu nhập, thâm niên cơng tác và kết luận khơng có sự khác biệt về mức độ động viên nhân viên theo các tiêu chí nhân khẩu học trên.
62