Phân tích hồi quy

CHƢƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.4 Phân tích hồi quy

Thang đo chính thức sau khi xử lý EFA khơng có sự thay đổi; có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là giá trị trung bình của các nhân tố quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Các thành phần của biến Sự thỏa mãn về các thành phần của tiền lương bao gồm nhân tố ML, PL, CS, TL. Ngồi ra cịn nhân tố HL và NV.

Sử dụng phân tích tương quan Pearson để xem xét sự phù hợp khi đưa các nhân tố vào mơ hình hồi quy. Phương pháp hồi quy tổng thể các biến (Phương pháp Enter) được sử dụng trên phần mềm SPSS 20.0.

4.5.1. Phân tích hệ số tƣơng quan.

Mục tiêu của phân tích hệ số tương quan là xem mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số. Ta xét mối tương quan tuyến tính giữa các thành phần của sự thỏa mãn về các thành phần của tiền lương với sự hài lịng trong cơng việc và dự định nghỉ việc thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định hệ số tương quan Pearson.

Đặt các giả thuyết H0 của kiểm định này là khơng có tương quan giữa 2 biến (nghĩa là các hệ số khơng có ý nghĩa thống kê). Ta xem xét với độ tin cậy 5% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig.) có < 0.05 khơng. Nếu Sig. < 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0; tức là hệ số tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig. > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0; tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là khơng có ý nghĩa

Bảng 4.4.2 Ma trận kiểm định hệ số tương quan Pearson giữa các biến nhân tố

ML PL TL CS HL NV ML Hệ số tương quan 1 .100 .039 -.096 .425 -.455 Mức ý nghĩa (Sig.) .148 .574 .166 .000 .000 PL Hệ số tương quan 1 .292 -.036 .544 -.518 Mức ý nghĩa (Sig.) .000 .607 .000 .000 TL Hệ số tương quan 1 .214 .365 -.351 Mức ý nghĩa (Sig.) .002 .000 .000

ML PL TL CS HL NV CS Hệ số tương quan 1 .372 -.394 Mức ý nghĩa (Sig.) .000 .000 HL Hệ số tương quan 1 -.829 Mức ý nghĩa (Sig.) .000 NV Hệ số tương quan 1 Mức ý nghĩa (Sig.)

Như mơ hình giả thuyết của đề tài, tập hợp 4 biến độc lập của mơ hình gồm có: ML, PL, TL, CS. Ta lần lượt xem xét và kiểm định lần lượt 3 mơ hình hồi quy tuyến tính của 2 biến phụ thuộc là HL và NV.

Mơ hình hồi quy 1: Xét tác động của 4 biến độc lập ML, PL, TL, CS lên biến phụ

thuộc HL. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:

HL = β0 + β1*ML + β2* PL + β3* TL + β4* CS

Mơ hình hồi quy 2: Xét tác động của biến HL lên biến phụ thuộc NV. Ta có

phương trình hồi quy dự kiến sau: NV = β10 + β11* HL .

Trong đó: β0 , β5 β10: là hằng số hồi quy.

Β1 , β2 β3 β4 , β6 β7, β8 , β9 β11 là các hệ số hồi quy.

Qua bảng 4.4.2, tất cả các biến độc lập trong mơ hình đều có tương quan với biến phụ thuộc và đều có ý nghĩa thống kê (Sig. <0.05). Điều này cho thấy các giả thuyết đặt ra có khả năng được chấp nhận, các biến độc lập có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Kế tiếp, phân tích hồi quy được sử dụng nhằm tìm hiểu sâu hơn dữ liệu và kiểm định một cách chính thức các giả thuyết đưa ra.

4.5.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy 1

Qua bảng 4.4.2.1, Hệ số xác định = 0.652 khác 0 cho thấy mơ hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả cũng cho thấy hiệu chỉnh = 0.645 nhỏ hơn , hệ số này được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình chính xác hơn. Như vậy, các biến độc lập (bao gồm: ML, TL,CS, PL) đưa vào chạy mơ hình hồi quy ảnh hưởng tới 64.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc ( NV).

Bảng 4.4.2.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình 1.

Model R R điều chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn

Durbin- Watson

1 .808a .652 .645 .23009 1.738

Qua bảng 4.4.2.2, Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định giả thuyết về độ phù hợp mơ hình hồi quy tổng thể. Trị số F= 96.120 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 do vậy mơ hình 1 đưa ra phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.

Bảng 4.4.2.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình 1.

ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình của bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 20.355 4 5.089 96.120 .000b Phần dư 10.853 205 .053 Tổng 31.209 209 a. Biến phụ thuộc: HL b. Dự báo: (hằng số), CS, PL, ML, TL

Qua bảng 4.4.2.3, trọng số hồi quy β của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, các giá trị Sig. đều < 0.05 ( ML (0.00); PL (0.00); TL (0.001); CS (0.000). Về kiểm định đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 ( ML: 1.112; PL: 1.063; TL: 1.154; CS: 1.016) cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm.

Bảng 4.4.2.3 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội của mơ hình 1.

Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -.297 .178 -1.664 .098 ML .318 .032 .417 10.048 .000 .899 1.112 PL .324 .030 .475 10.927 .000 .941 1.063 TL .103 .032 .143 3.230 .001 .867 1.154 CS .277 .029 .402 9.468 .000 .984 1.016 a. Dependent Variable: HL

Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các biến đều có tác động lên biến phụ thuộc do Sig. kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 do vậy mơ hình 1 có ý nghĩa.

Phương trình hồi quy mơ hình 1: HL= 0.417*ML+0.475*PL+ 0.143* TL + 0.402*CS

Phương trình hồi quy cho thấy sự hài lịng trong cơng việc chịu tác động dương bởi 4 nhân tố là (1) Thỏa mãn Mức lương, (2) Thỏa mãn Phúc lợi (3) Thỏa mãn Tăng lương (4) Thỏa mãn Chính sách lương. Trong đó, thỏa mãn tăng lương tác động ít nhất tới sự hài lịng trong cơng việc của người lao động; thỏa mãn phúc lợi ảnh hưởng lớn tới hài lòng người lao động.

Kiểm định giả thuyết:

Giả thuyết H1 cho rằng thỏa mãn mức lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc. Căn cứ kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết này được chấp nhận với hệ số Beta là 0.417 với mức ý nghĩa Sig.=0.000 < 0.05. Như vậy, khi tăng mức lương cho người lao động thì họ sẽ tăng mức độ hài lịng trong cơng việc.

Kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H2 thỏa mãn phúc lợi tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc với hệ số Beta là 0.475 và mức ý nghĩa Sig.= 0.000<0.05. Vì vậy, khi người quản lý tác động làm tăng thỏa mãn phúc lợi thì sẽ làm tăng mức độ hài lịng với cơng việc ở người lao động.

Tiếp theo, chấp nhận giả thuyết H3 là thỏa mãn tăng lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc với hệ số Beta là 0.143 ở mức ý nghĩa Sig.=0.001 <0.05. Nghĩa là, khi tăng lương cho người lao động, họ sẽ tăng mức sự hài lịng trong cơng việc.

Cuối cùng, giả thuyết H4 thỏa mãn chính sách lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc được chấp nhận với mức ý nghĩa Sig.= 0.000 < 0.05 và hệ số Beta = 0.402. Khi tăng thỏa mãn chính sách lương, người lao động sẽ tăng mức độ sự hài lịng trong cơng việc.

Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn.

Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư cho thấy độ lệch chuẩn 0.990 xấp xỉ bằng 1 và Mean xấp xỉ 0 (hình 4.4.2.1), do đó giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khi xây dựng mơ hình khơng bị vi phạm.

Hình 4.4.2.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram

Dựa vào biểu đồ P- Plot (hình 4.4.2.2) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.

Hình 4.4.2.3 cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, không tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp.

Hình 4.4.2.1 Biểu đồ Scatterplot

4.5.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình 2.

Hệ số xác định = 0.708 khác 0 cho thấy mơ hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả cũng cho thấy hiệu chỉnh = 0.706 nhỏ hơn , hệ số này được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình chính xác hơn. Như vậy, biến HL trong mơ hình hồi quy 2 ảnh hưởng tới 70.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc NV

Bảng 4.4.3.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình 2.

Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .841a .708 .706 .21762 2.140 a. Predictors: (Constant), HL b. Dependent Variable: NV

Kiểm định F= 503.571 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 do vậy mơ hình 2 đưa ra phù hợp với dữ liệu và được phân tích tiếp theo.

Bảng 4.4.3.1 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình 2.

ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 23.848 1 23.848 503.571 .000b Residual 9.850 208 .047 Total 33.698 209 a. Dependent Variable: NV b. Predictors: (Constant), HL

Trọng số hồi quy Beta của biến độc lập có ý nghĩa thống kế với Sig.= 0.000<0.05. Về kiểm định đa cộng tuyến, hệ số phóng đại phương sai VIF =1 nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm.

Bảng 4.4.3.1 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội của mơ hình 2.

Coefficientsa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn

Beta Dung sai VIF

1 (Constant) 5.155 .121 42.748 .000

HL -.874 .039 -.841 -22.440 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: NV

Kết quả hồi quy cho thấy biến Sự hài lịng trong cơng việc có tác động lên biến phụ thuộc NV do Sig. kiểm định t của biến độc lập HL đều nhỏ hơn 0.05 do vậy mơ hình 2 có ý nghĩa, phù hợp với dữ liệu thực tế.

Phương trình hồi quy mơ hình 2: NV= -0.841*HL.

Phương trình hồi quy cho thấy Dự định nghỉ việc chịu tác động ngược chiều của biến Sự hài lịng trong cơng việc. Nghĩa là khi Sự hài lịng trong cơng việc càng tăng thì Dự định nghỉ việc cả người lao động có xu hướng giảm khoảng 0.841 lần và ngược lại.

Kiểm định giả thuyết.

Kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết H5 là sự hài lịng trong cơng việc tác động ngược chiều tới dự định nghỉ việc với hệ số Beta là -0.841 với mức ý nghĩa là Sig. = 0.000 < 0.05. Như vậy, khi sự hài lịng trong cơng việc tăng thì dự định nghỉ việc của người lao động sẽ giảm ngược lại.

Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn

Tương tự kiểm định mơ hình 1 (xem Phụ lục 1), ta có kết quả sau:

Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư cho thấy độ lệch chuẩn 0.998 xấp xỉ bằng 1 và Mean xấp xỉ 0. Giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khi xây dựng mơ hình khơng bị vi phạm.

Biểu đồ P- Plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng. Giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.

Phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp.

4.5.4. Kết quả kiểm định các giả thuyết.

Giả thuyết H1: Thỏa mãn mức lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1= 0.417 , sig. = 0.000 < 0.05; ủng hộ giả thuyết.

Giả thuyết H2: Thỏa mãn phúc lợi tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1= 0.475, sig. = 0.000 < 0.05; ủng hộ giả thuyết.

Giả thuyết H3: Thỏa mãn tăng lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1= 0.413, sig. = 0.000 < 0.05; ủng hộ giả thuyết.

Giả thuyết H4: Thỏa mãn chính sách lương tác động tích cực lên sự hài lịng trong cơng việc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1= 0.402, sig. = 0.000 < 0.05; ủng hộ giả thuyết.

Giả thuyết H5: Sự hài lịng trong cơng việc tác động ngược chiều tới dự định nghỉ việc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1= -0.841 , sig. = 0.000 < 0.05; ủng hộ giả thuyết.

Kết quả kiểm định giả thuyết được tóm tắt như bảng 4.4.5 như sau:

Bảng 4.4.5 Bảng tóm tắt các kết quả kiểm định giả thuyết.

Giả thuyết Kết quả kiểm định

Giả thuyết H1: Thỏa mãn mức lương có tác động cùng chiều (+) với sự hài lịng trong cơng việc của người lao động.