Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý
nghĩa VIF B Sai số Beta
1 (Hằng số) 6,889E-017 ,054 ,000
OC ,807 ,055 ,807 14,776 ,000 1,000
Kết quả từ Bảng 4.25 cho chúng ta thấy hệ số β = 0,807 > 0, với hệ số (Sig.) = 0. Từ kết cho thấy hai biến Động lực phụng sự công (PSM) và Sự cam kết với tổ chức (OC) có quan hệ tuyến tính thuận. Nói cách khác, biến Động lực phụng sự cơng (PSM) có ảnh hưởng tới biến Sự cam kết với tổ chức (OC) và có ảnh hưởng tích cực vì có hệ số β dương.
Qua biểu đồ Scatter, kiểm định sự tương quan và hồi quy 2 biến Động lực phụng sự công (PSM) và Sự cam kết với tổ chức (OC) trong cơng việc cho thấy 2 biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói cụ thể: (PSM) của viên chức Cơ sở xã hội Nhị Xuân càng tăng thì làm cho Sự cam kết với tổ chức (OC) của họ càng cao hơn. Vậy giả thuyết H2 nêu ra đã được chứng minh và kiểm định.
4.4.3. Giả thuyết H3: Động lực phụng sự công tác động tích cực đến hiệu quả cơng việc của viên chức
Thông qua biểu đồ Scatter:
Nguồn: Từ số liệu khảo sát và phân tích
Hình 4.5. Biểu đồ Scatter mô tả mối liên hệ giữa 2 biến (PSM) và (JP)
Từ biểu đồ Scatter Hình 4.5 ta thấy biến Động lực phụng sự công và Hiệu quả cơng việc (JP) có mối liên hệ thuận. Và từ trực quan ta kết luận mối tương quan
giữa hai biến Động lực phụng sự công (PSM) và Hiệu quả công việc (JP) là tuyến tính thuận có dạng đường thẳng và cùng chiều.
- Kiểm tra về phân phối chuẩn của phần dư
Dựa vào biểu đồ tần số của các phần dư cho thấy phần dư phân phối xấp xỉ chuẩn hóa (trung bình Mean = 1.08E-16 và độ lệch chuẩn Std. Dev bằng 0,996, tức gần bằng 1). Do đó, chúng ta có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. (Xem Hình 4.6).
Nguồn: Từ số phân tích
Hình 4.6. Biểu đồ phân phối phần dư chuẩn hóa
- Kiểm định hai phía từ Phụ lục 02 về mối tương quan giữa hai biến (PSM) và (JP) cho kết quả: Hệ số tương quan Pearson = 0,873 > 0. Điều này ta thấy hai biến (PSM) và (JP) có mối liên hệ cùng chiều. Và kiểm định này là có ý nghĩa với độ tin cậy 99% thì cho kết quả Sig. = 0,000 < 1%.
Từ số liệu ở Bảng 4.23 ta có 1 < d = 1,468 < 3, như vậy chúng ta có thể kết luận rằng các phần dư là độc lập với nhau và tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm. Vậy khơng có tương quan chuỗi bậc nhất giữa các phần dư, giả định về tính độc lập của các sai số được đảm bảo.
Hệ số phóng đại phương sai đều (Variance inflation factor - VIF) bằng 1 < 2, cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (xem Bảng 4.25).
Như vậy, kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính khơng vi phạm các giả định. Do đó, các kết quả này là đáng tin cậy bởi mơ hình hồi quy. Các phân tích được trình bày sau đây.
Bảng 4.26. Kiểm định hệ số hồi quy Model R R 2 R2 Model R R 2 R2
hiệu chỉnh
Sai số chuẩn ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 ,873a ,762 ,760 ,48984489 2.474
Nguồn: Từ số liệu khảo sát và phân tích
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy mơ hình có R2 = 0,762 và R2 được điều chỉnh = 0,76. R2 được điều chỉnh = 0,76 nói lên độ thích hợp của mơ hình là 76% hay nói khác đi 76% sự biến thiên của biến “Hiệu quả cơng việc” được giải thích bởi Động lực phụng sự cơng.
Phân tích Anova ở Bảng 4.27 cho thấy thống kê F có mức ý nghĩa (Sig.) = 0,000, điều này chứng tỏ rằng bộ dữ liệu thu thập được là phù hợp với mơ hình hồi quy xây dựng. Hay nói cách khác mơ hình là có ý nghĩa.
Bảng 4.27. Phân tích phương sai Anova trong phân tích hồi quy Mơ hình Tổng độ lệch Mơ hình Tổng độ lệch
bình phương Df phương bình quân Độ lệch bình F
Mức ý nghĩa 1 Hồi Quy 89,926 1 89,926 374,773 ,000b Phần Dư 28,074 117 ,240 Total 118,000 118 a. Biến phụ thuộc: JP b. Biến độc lập: PSM
- Kiểm định các hệ số hồi quy