Chương 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Đo lường mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc
4.2.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.2.5.1. Phân tích hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập để xem xét mối hệ của các biến với nhau thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson để xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc (Y) và từng biến độc lập (F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7).
Giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có sự tương quan giữa hai biến. Nếu Sig. < 0,05 thì đủ cơ sở bác bỏ H0, nghĩa là hệ số tương quan giữa hai biến có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, nếu Sig. > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0. Bảng 4.9 cho thấy nhân tố Động lực làm việc của giáo viên (Y) có tương quan tuyến tính với các biến độc lập F1, F2, F4, F5, F6, F7 vì có Sig. < 0,05.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson
Y
F1- Cấp trên Pearson Correlation ,528
**
Sig. (2-tailed) ,000
F2- Tuyển dụng và đào tạo thăng tiến Pearson Correlation ,604
**
Sig. (2-tailed) ,000
F3- Đồng nghiệp Pearson Correlation ,610
**
Sig. (2-tailed) ,000
F4- Môi trường, điều kiện làm việc Pearson Correlation ,498
**
Sig. (2-tailed) ,000
F5- Đánh giá, ghi nhận sự đóng góp Pearson Correlation -,446
**
Sig. (2-tailed) ,000
F6 - Phúc lợi Pearson Correlation ,204
**
Sig. (2-tailed) ,001
F7- Tiền lương Pearson Correlation ,355
**
Sig. (2-tailed) ,000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu khảo sát (2018)
4.2.5.2. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết sẽ được kiểm định thơng qua phân tích hồi quy. Phương trình hồi quy bội giúp xác định tác động của các nhân tố ảnh
hưởng (biến độc lập) lên Động lực làm việc của giáo viên (biến phụ thuộc). Bảng 4.10 cho thấy kết quả hồi quy có giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,491 = 49,1%, có nghĩa là mơ hình này giải thích được 49,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Động lực làm việc” của giáo viên. Giá trị thống kê F = 37,037 tại mức ý nghĩa (Sig.) = 0,00 < 0,05 nên có thể kết luận rằng mơ hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế.
Bảng 4.10: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn
ước lượng R2 thay đổi F thay đổi
Sig. F thay đổi
0,711 0,505 0,491 0,4061 0,505 37,037 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu khảo sát (2018)
Bảng 4.11 cho thấy có 6 biến độc lập F1, F2, F4, F5, F6, F7 có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn 0,01. Như vậy, các biến độc lập F1, F2, F3, F5, F6, F7 tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc Y với mức ý nghĩa 5%. Biến F4 có Sig. > 0,05 nên khơng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Bảng 4.11: Các thông số của mơ hình hồi quy bội
Biến
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa Giá trị kiểm định Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số -0,345 0,587 -0,587 0,558 -0,345 F1 0,164 0,056 0,194 2,903 0,004 0,164 2,293 F2 0,373 0,071 0,354 5,232 0,000 0,373 2,347 F3 0,308 0,053 0,350 5,799 0,000 0,308 1,865 F4 0,021 0,057 0,023 0,370 0,711 0,021 1,942 F5 0,179 0,072 0,177 2,497 0,013 0,179 2,582 F6 0,067 0,034 0,090 1,990 0,048 0,067 1,054 F7 0,061 0,045 0,070 5,354 0,000 0,061 1,388
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu khảo sát (2018)
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đều nhỏ hơn 10). Do đó, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm tra giả định về phân phối phần dư chuẩn hóa cho thấy: Độ lệch chuẩn bằng 0,986 xấp xỉ bằng 1 và giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 (Hình 4.2), do đó giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư trong mơ hình khơng vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu khảo sát (2018)
Biểu đồ P-P Plot (Hình 4.3) cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta kết luận giả thuyết phân phối chuẩn khơng vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ Biểu đồ P-P Plot
Hình 4.3 cho thấy, phần dư chuẩn hóa đã 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.
Hình 4.4: Biểu đồ Scatterplot
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu khảo sát (2018)
4.2.5.3. Phương trình hồi quy tuyến tính
Từ kết quả hồi quy đa biến, phương trình hồi quy tuyến tính đo lường mức mức tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của đội ngũ giáo viên trong ngành giáo dục ở huyện Phú Tân, tỉnh Cà Mau được biểu diễn như sau:
Y = -0,345 + 0,164F1 + 0,373F2+ 0,308F3+ 0,021F4 + 0,179F5 + 0,067F6 + 0,061F7 + ε (4.1)
Hay Động lực làm việc = -0,345 + 0,164*Cấp trên + 0,373* Tuyển dụng và đào tạo thăng tiến + 0,308*Đồng nghiệp + 0,021* Môi trường, điều kiện làm việc + 0,179* Đánh giá, ghi nhận sự đóng góp + 0,067*Phúc lợi + 0,061*Tiền lương (4.2).