Biến quan sát Chỉ số Cronbach Alpha của nhân tố Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến TA1 .841 11.42 5.423 .736 .771 TA2 11.41 6.172 .631 .817 TA3 11.51 6.272 .629 .819 TA4 11.48 5.550 .709 .784 Nguồn: Tính tốn từ SPSS 20.0
Qua kết quả kiểm định trên ta có nhân tố TA đại diện cho Lịng trắc ẩn, với 4 biến quan sát ban đầu, đạt chỉ số độ tin cậy Cronbach Alpha là 0.841 và tương quan của tất cả các biến trong nhóm nhân tố đều cao hơn 0.3, trong đó cao nhất là biến TA1 với hệ tương quan biến tổng đạt 0.736. Tác giả tiến hành giữ lại tất cả 4 biến để đại diện cho thang đo Lòng trắc ẩn và sẽ được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá Sự tự hy sinh
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố Sự tự hy sinh thì cả 9 biến HS1,2,3,4,5,6,7,8,9 đều cho thấy có mối liên hệ chặt chẽ và tác giả giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả từ Phụ lục 2.1 cho thấy hệ số KMO = 0.901 > 0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue >1 có 1 nhân tố được rút ra từ 9 biến đưa vào phân tích và nhân tố mới giải thích được 58.23 % biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là HS, và tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích hồi quy.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ công
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng thì cả 6 biến CK1,2,3,4,5,6 đều cho thấy có mối liên hệ chặt chẽ và tác giả giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả từ Phụ lục 2.2 cho thấy hệ số KMO = 0.851 > 0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue >1 có 1 nhân tố được rút ra từ 6 biến đưa vào phân tích và nhân tố mới giải thích được 55.55 % biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là CK và tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích hồi quy.
4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá thang đo Lòng trắc ẩn
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố Lịng trắc ẩn thì cả 4 biến TA1,2,3,4 đều cho thấy có mối liên hệ chặt chẽ và tác giả giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả từ Phụ lục 2.3 cho thấy hệ số KMO = 0.806 > 0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue >1 có 1 nhân tố được rút ra từ 4 biến đưa vào phân tích và nhân tố mới giải thích được 67.76 % biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là TA và tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích hồi quy.
4.3.4 Phân tích nhân tố khám phá thang đo Văn hóa phụng sự
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố Văn hóa phụng sự thì cả 7 biến VH1,2,3,4,5,6,7 đều cho thấy có mối liên hệ chặt chẽ và tác giả giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả từ Phụ lục 2.4 cho thấy hệ số KMO = 0.884 >
0.5 và Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue >1 có 1 nhân tố được rút ra từ 7 biến đưa vào phân tích và nhân tố mới giải thích được 55.7% biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là VH và tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích hồi quy.
4.3.5 Phân tích nhân tố khám phá thang đo Lãnh đạo phụng sự
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố Lãnh đạo phụng sự cho thấy cả 13 biến từ LD1 đến LD13 đều có mối liên hệ chặt chẽ và tác giả giữ lại để phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả từ Phụ lục 2.5 có hệ số KMO = 0.937 > 0.5 và Sig. = 0.000 (< 0.05) có nghĩa các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalue >1 có 1 nhân tố được rút ra từ 13 biến đưa vào phân tích và nhân tố mới giải thích được 56.28% biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là LD và tất cả các biến sẽ được giữ lại để tiếp tục phân tích hồi quy.
4.3.6 Phân tích nhân tố khám phá các biến phụ thuộc
Kết quả EFA với các nhân tố biến phụ thuộc cho thấy trị số KMO tương đối cao (0.896 > 0.5), do vậy dữ liệu của 19 biến trong 03 nhóm nhân tố phụ thuộc là Sự tự hy sinh, Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng, lịng trắc ẩn đưa vào phân tích EFA là phù hợp. Kết quả kiểm định Bartlett về giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể được bác bỏ, tức các biến là có tương quan với nhau trong tổng thể, và phù hợp để phân tách nhân tố EFA.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định KMO và Barlett của các nhân tố biến phụ thuộc
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Kaiser-Meyer-Olkin .896
Kiểm đinh Bartlett 1997.117 1997.117
171 171
Sig. .000 .000
Bảng 4.8 Kết quả EFA cho các nhân tố biến phụ thuộc sau cùng được chọn Nhân tố Nhân tố HS CK TA HS9 .818 HS4 .763 HS1 .747 HS3 .745 HS7 .744 HS8 .695 HS5 .691 HS6 .623 HS2 .595 CK5 .760 CK3 .748 CK6 .734 CK4 .666 CK2 .641 CK1 .618 TA1 .860 TA4 .826 TA3 .790 TA2 .762 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Qua kết quả phân tích EFA, tác giả giữ nguyên lập luận giả thuyết và mơ hình nghiên cứu, chỉ thay đổi thành phần các yếu tố như:
Yếu tố độc lập:
(1) Lãnh đạo phụng sự (LD) gồm 13 biến: Từ LD1 đến LD13; (2) Văn hóa phụng sự (VH) gồm 7 biến: Từ VH1 đến VH7. Yếu tố phụ thuộc:
(1) Sự tự hy sinh (HS) gồm 9 biến: HS1 đến HS9;
(2) Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ công (CK) gồm 6 biến: Từ CK1 đến CK6;
(3) Lòng trắc ẩn (TA) gồm 4 biến: Từ TA1 đến TA4.
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy
nhóm và hợp thành 03 nhân tố phụ thuộc là Sự tự hy sinh, Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng, Lịng trắc ẩn.
4.4.1 Kiểm định sự tuyên quan tuyến tính giữa các biến
Phân tích tương quan nhằm mục đích kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson, với giá trị trong đoạn từ -1 đến 1, dấu của hệ số nói lên mối liên hệ thuận nghịch giữa các biến và hệ số tương quan càng lớn thể hiện mức độ tương quan càng cao, vì vậy cần lưu ý kiểm định đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy bằng cơng cụ VIF. Nếu VIF < 10 có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Phân tích tương quan được thực hiện theo các bước với kết quả như sau:
Theo kết quả của Bảng 4.9 cho thấy mối liên hệ tương quan giữa biến phụ thuộc Sự tự hy sinh (HS) với biến Lãnh đạo phụng (LD) là r = 0.564, biến Văn hóa phụng sự (VH) là r = 0.453; và có mức ý nghĩa sig = 0.000, đồng thời tất cả các hệ số đều có dấu dương (+), chứng minh các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc là Sự tự hy sinh;
- Mối liên hệ tương quan giữa biến phụ thuộc Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ công (CK) với biến Lãnh đạo phụng sự (LD) là r = 0.512, biến Văn hóa phụng sự (VH) là r = 0.438; và đều có mức ý nghĩa sig = 0.000; đồng thời tất cả các hệ số đều có dấu dương (+), chứng minh các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc là Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng;
- Mối liên hệ tương quan giữa biến phụ thuộc Lòng trắc ẩn (TA) với biến Lãnh đạo phụng sự (LD) là r = 0.294, biến Văn hóa phụng sự (VH) là r = 0.262; và sig.= 0.000, đồng thời tất cả các hệ số đều có dấu dương (+), chứng minh các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc là Lịng trắc ẩn.
Do đó, tác giả dự tính mơ hình hồi qui tuyến tính bội như sau: ĐLPSC = b0 + b1*LĐPS + b2*VHPS + e
Bảng 4.9 Ma trận tương quan tuyến tính giữa các biến Correlations Correlations HS CK TA LD VH HS Pearson Correlation 1 .590** .304** .564** .453** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 198 198 198 198 198 CK Pearson Correlation .590** 1 .152* .512** .438** Sig. (2-tailed) .000 .033 .000 .000 N 198 198 198 198 198 TA Pearson Correlation .304** .152* 1 .294** .262** Sig. (2-tailed) .000 .033 .000 .000 N 198 198 198 198 198 LD Pearson Correlation .564** .512** .294** 1 .610** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 198 198 198 198 198 VH Pearson Correlation .453** .438** .262** .610** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 198 198 198 198 198 Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
4.4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện nhằm xây dựng mơ hình, xác định mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các yếu tố tạo động lực phụng sự công cho cán bộ Đoàn và khẳng định tầm quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến động lực phụng sự công, yếu tố nào ảnh hưởng mạnh nhất và yếu nhất. Hệ số hồi quy R bình phương (R2 Square) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
4.4.2.1 Mơ hình biến độc lập Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự tác động lên biến phụ thuộc Sự tự hy sinh
Bảng 4.10 Hệ số xác định của phương trình hồi quy Model Summaryb
Mơ
hình R R
2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệc chuẩn
Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .580a .337 .330 .497 1.608
a. Biến độc lập: VH, LD b. Biến phụ thuộc: HS
Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Kết quả tại Bảng 4.10 cho thấy hệ số hồi quy R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.330 được hiểu là các biến Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự giải thích được 33% sự biến thiên của biến Sự tự hy sinh.
Để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng giá trị F của phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết về mức độ của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể và được xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với tồn bộ thành phần các biến độc lập hay không. Kiểm định Anova về sự phù hợp của mơ hình tại Bảng 4.11 cho thấy giá trị kiểm định F = 49.551 với mức ý nghĩa sig = 0.000 (< 0.05) nên giả thuyết H0 (H0: R2 =0) bị bác bỏ, điều này có thể kết luận rằng ít nhất một biến độc lập trong mơ hình tác động có ý nghĩa thống kê lên biến Sự hy sinh của động lực phụng sự công với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.11 Phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 24.508 2 12.254 49.551 .000b Phần dư 48.224 195 .247 Tổng 72.732 197 a. Biến phụ thuộc: HS b. Biến độc lập: VH, LD Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Mơ hình hồi quy được xác định: HS = 0.715 + 0.547*LD + 0.206*VH + e Giá trị kiểm định VIF =1.593 < 10 và độ chấp nhận của biến > 0.6 có thể khẳng định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Kết quả từ Bảng 4.12 cho thấy hệ số βLD = 0.459, βVH = 0.173 > 0. Điều này cho thấy các biến có quan hệ tuyến tính thuận; hay nói cách khác, 02 biến Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự có ảnh hưởng (+) tới biến Sự tự hy sinh vì có hệ số β dương.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích hồi quy bội
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận
của biến VIF
1 Hằng số .715 .326 2.189 .030 LD .547 .088 .459 6.232 .000 .628 1.593 VH .206 .088 .173 2.348 .020 .628 1.593 a. Biến phụ thuộc: HS Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Với kết quả kiểm định giả thuyết như trên cho thấy, kết quả nghiên cứu của tác giả phù hợp với các lý thuyết ở trên và kết quả nghiên cứu này chứng minh mối quan hệ dương (+) giữa yếu tố Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự với yếu tố Sự tự hy sinh của động lực phụng sự cơng.
4.4.2.2 Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự tác động lên Cam kết lợi ích công và nhiệm vụ công
Bảng 4.13 Hệ số xác định của phương trình hồi quy Model Summaryb
Mơ
hình R R
2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng độ lệc chuẩn
Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .536a .287 .280 .488 2.002
a. Biến độc lập: VH, LD b. Biến phụ thuộc: CK
Kết quả tại Bảng 4.13 cho thấy hệ số hồi quy R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.280 được hiểu là các biến Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự giải thích được 28% sự thay đổi của biến Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng.
Để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng giá trị F của phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết về mức độ của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể và được xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với tồn bộ thành phần các biến độc lập hay không. Kiểm định Anova về sự phù hợp của mơ hình tại Bảng 4.14 cho thấy giá trị kiểm định F = 39.254 với mức ý nghĩa sig = 0.000 (< 0.05) nên giả thuyết H0 (H0: R2 =0) bị bác bỏ, điều này có thể kết luận có ít nhất 1 biến độc lập tác động có ý nghĩa thống kê lên biến Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng của động lực phụng sự công với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.14 Phân tích ANOVA ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 18.659 2 9.330 39.254 .000b Phần dư 46.347 195 .238 Tổng 65.006 197 a. Biến phụ thuộc: CK b. Biến độc lập: VH, LD Nguồn: Tổng hợp từ SPSS
Mơ hình hồi quy được xác định: CK = 1.190 + 0.439*LD + 0.227*VH + e Giá trị kiểm định VIF =1.593< 10 và độ chấp nhận của biến > 0.6 có thể khẳng định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Kết quả từ Bảng 4.15 cho thấy hệ số βLD = 0.389; βVH = 0.201 > 0. Điều này cho thấy các biến có quan hệ tuyến tính thuận; hay nói cách khác, hai biến Văn hóa phụng sự và Lãnh đạo phụng sự có ảnh hưởng (+) tới biến Cam kết lợi ích cơng và nhiệm vụ cơng vì có hệ số β dương.