4.2 Kiểm định độ tin cậy và phù hợp của thang đo
4.2.4 Phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc
4.2.4.1 Phân tích ma trận tương quan Pearson
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và EFA ta đã xác định được bốn nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc. Trước khi đi vào phân tích hồi quy, chúng ta kiểm định sự tương quan giữa các biến.
Bước đầu tiên, khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tính hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 4.7: Ma trận tương quan Pearson
HQLV DGTH DV TD DT HQLV Hệ số Pearson 1 Sig. DGTH Hệ số Pearson 0,624** 1 Sig. 0,000 DV Hệ số Pearson 0,595** 0,531** 1 Sig. 0,000 0,000 TD Hệ số Pearson 0,582** 0,618** 0,461** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 DT Hệ số Pearson 0,566** 0,535** 0,629** 0,492** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000
(biến phụ thuộc) với bốn biến độc lập đều cao. Nhìn sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HQLV, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05). Tuy nhiên, ma trận tương chỉ nói lên mối tương quan (quan hệ hai chiều) giữa các biến nên chỉ đưa ra nhìn tổng quan sơ bộ mà khơng có quyết định gì trong việc quyết định biến nào ảnh hưởng, biến nào không ảnh hưởng lên biến phụ thuộc.
4.2.4.2 Xây dựng phương trình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến Hiệu quả làm việc là:
HQLV= β0 + β1*DGTH + β2*DV + β3*TD + β4*DT Các biến độc lập (Xi): DGTH, DV, TD và DT
Biến phụ thuộc (HQLV): Hiệu quả làm việc. βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…4)
Để kiểm định sự phù hợp giữa bốn thành phần ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là hiệu quả làm việc, hàm hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt được sử dụng. Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Bảng 4.8: Kết quả của mơ hình hồi quy
Biến Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa
t Sig. VIF Hằng số 0,166 0,779 0,437 DGTH 0,286 4,840 0,000 1,918 DV 0,245 4,643 0,000 1,830 TD 0,234 4,177 0,000 1,737 DT 0,144 2,752 0,006 1,879 R2 R2 hiệu chỉnh
Mức ý nghĩa (Sig. trong ANOVA) Giá trị thống kê F (ANOVA) Hệ số Durbin-Watson 0,535 0,529 0,000 82,107 1,893
( Nguồn: Kết quả điều tra )
Bước đầu tiên, là kiểm tra độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,529 có nghĩa là mơ hình các thành phần có ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 52,9%. Nói cách khác, hiệu quả làm việc của cán bộ, cơng chức, viên chức được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình là 52,9% và hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, cơng chức, viên chức được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình là 47,1%.
Kết quả kiểm định giá trị thống kê F, với giá trị Sig = 0,000 (< 0,05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (Phụ lục – Kết quả xử lý số liệu – Hồi quy) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Giả thuyết (H1) cho rằng, tuyển dụng có tác động tích cực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết này được chấp nhận với hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta là 0.222, với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05. Rõ ràng khi việc tuyển dụng trong tổ chức là một quá trình lựa chọn cẩn thận, sao cho trình độ chun mơn, kỹ năng và năng lực của nhân viên phù hợp với vị trí việc làm, cũng như, việc tuyển dụng cần phải được
thực hiện ở chế độ cơng khai, rõ ràng sẽ góp phần mang lại hiệu quả làm việc cao hơn cho đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức.
Giả thuyết (H2) cho rằng, việc đào tạo có tác động tích cực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức. Với hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta là 0.152 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 thì giả thuyết này được chấp nhận. Như vậy, việc đào tạo trong các khóa đào tạo, bồi dưỡng… cho đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức sẽ tạo điều kiện dễ dàng hơn cho đội ngũ này để có được cơ hội phát huy năng lực của mình trong tổ chức, cũng như có cơ hội phát triển bản thân, cơ hội được quy hoạch, đề bạt, bổ nhiệm ở chức vụ cao hơn... và như vậy cũng đồng nghĩa với việc hiệu quả làm việc của họ sẽ được nâng lên.
Giả thuyết (H3) cho rằng, yếu tố động viên khuyến khích có tác động tích cực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức. Với mức ý nghĩa Sig. = 0.000< 0.05 và hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta là 0.254, thì kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết (H3). Do đó, việc tổ chức có những chính sách động viên, khuyến khích kịp thời, nhằm khen thưởng nhân viên khi hoàn thành nhiệm vụ, hay tạo điều kiện, cơ hội để nhân viên được nâng lương trước hạn, tăng thu nhập tăng thêm hoặc khen thưởng khi họ tham gia vào các hoạt động khác của tổ chức…hay bằng nhiều hình thức động viên, khuyến khích khác nhau, thì sẽ tạo cho đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức thêm động lực để có thể làm việc hiệu quả hơn.
Giả thuyết (H4) thì cho rằng, đánh giá việc thực hiện có tác động tích cực đến hiệu quả làm việc của đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức. Theo kết quả phân tích hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta là 0.271 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, thì kết quả của giả thuyết (H4) là được chấp thuận. Như vậy, trong mỗi tổ chức cần có những thủ tục, những tiêu chí cụ thể trong việc kiểm tra định kỳ hay đột xuất về mức độ hồn thành cơng việc hay những quy trình, thủ tục khi đánh giá năng lực của mỗi cá nhân một cách rõ ràng, công bằng sẽ đem lại những động cơ cụ thể để nâng cao hiệu quả làm việc trong đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức.
Tóm lại, từ mơ hình nghiên cứu ban đầu, ta có năm biến được đưa vào mơ hình nghiên cứu. Đó là (1) tuyển dụng, (2) đào tạo, (3) động viên khuyến khích, (4) đánh giá việc thực hiện và (5) hiệu quả làm việc. Năm biến trên được cụ thể hóa bằng hai mươi sáu biến quan sát, trong đó có hai biến quan sát đã bị loại khỏi mơ hình sau khi đã phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Sau đó, ta đem nhân tố độc lập này phân tích hồi quy. Kết quả cuối cùng, là cả bốn biến độc lập đã giải thích cho biến phụ thuộc “hiệu quả làm việc” của đội ngũ cán bộ, cơng chức, viên chức đó là “tuyển dụng”, “đào tạo”, “động viên khuyến khích” và “đánh giá việc thực hiện”. Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Phân tích hồi quy theo phương pháp cho ra các hệ số hồi quy như bảng 4.8. Để mơ hình hồi quy của mẫu sử dụng được các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích của mơ hình hồi quy tuyến tính.
4.2.4.3 Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đây là công cụ kiểm tra sự tồn tại của mối tương quan giữa các biến độc lập. Sự tương quan chặt chẽ của các biến độc lập có thể gặp vấn đề đa cộng tuyến. Trong phân tích tương quan Pearson ở Bảng 4.7, các thành phần trong thang đo có mối tương quan với nhau, nghiên cứu nghi ngờ có hiện tượng đa cộng tuyến nên kiểm tra để đảm bảo không vi phạm mơ hình hồi quy. Việc kiểm tra được thơng qua nhân tố phóng đại phương sai VIF. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 đạt yêu cầu (VIF < 10) (Bảng 4.8). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Kiểm định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ 4.7: Biểu đồ P – P plot của hồi quy phần dư chuẩn hóa
( Nguồn: Kết quả điều tra )
Giả định cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh. Nhìn vào biểu đồ phân tán phần dư ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 mà khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Điều đó có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Kiểm tra phương sai của phần dư có phân phối chuẩn
Để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta dùng công cụ vẽ của phần mềm SPSS là đồ thị Histogram. Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.993 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Biểu đồ 4.8: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
( Nguồn: Kết quả điều tra )
Kiểm tra tính độc lập của phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 1,893 (Bảng 4.8) nằm trong vùng chấp nhận từ 1 đến 3 nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm. Vì vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.2.4.4 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích mơ hình hồi quy, kết quả là mơ hình hồi quy của mẫu có thể sử dụng các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể. Phương trình hồi quy được chấp nhập.
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội, phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các
nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả làm việc như sau:
HQLV= 0,166 + 0,286*DGTH + 0,245*DV + 0,234*TD + 0,144*DT
(Phương trình hồi quy viết theo hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa)
Từ phương trình hồi quy có thể rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu cho hiệu quả làm việc của cán bộ, công chức, viên chức vào bốn thành phần: (1) Đánh giá việc thực hiện; (2) Động viên, khuyến khích; (3) Tuyển dụng; (4) Đào tạo. Các biến quan sát được đo lường bằng thang đo Liker 5 mức độ nên từ phương trình hồi quy ta có thể rút ra kết luận về mức tác động của từng nhân tố đến hiệu quả làm việc. Trong đó tác động mạnh nhất đến hiệu quả làm việc là “đánh giá việc thực hiện”.
Biến “đánh giá việc thực hiện” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,000 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,271 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu việc đánh giá thực hiện tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho hiệu quả làm việc tăng trung bình là 0,271 đơn vị. Bên cạnh đó hệ số hồi quy chuẩn hóa beta của biến này lên hiệu quả làm việc có giá trị lớn nhất nên đây là biến có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả làm việc.
Biến “động viên, khuyến khích” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,000 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,254 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu thêm động viên, khuyến khích tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho hiệu quả làm việc tăng trung bình là 0,254 đơn vị. Có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ hai đến hiệu quả làm việc.
Biến “tuyển dụng” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,000 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,222 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không đổi, nếu việc tuyển dụng tăng lên 1 đơn vị thì sẽ làm cho hiệu quả làm việc tăng trung bình là 0,222 đơn vị. Có mức độ ảnh hưởng mạnh thứ ba đến hiệu quả làm việc.
Biến “đào tạo” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giá trị Sig. = 0,000 (<0,05) với hệ số hồi quy chuẩn hóa = 0,152 mang dấu (+) nên có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc, thỏa kỳ vọng ban đầu. Với giả định các yếu tố khác không