Mơ hình Tổng các bình phương Bậc tự do(df) Bình quân độ lệch Giá trị F Giá trị Sig. 1 Hồi quy 62.546 8 7.818 232.222 .000a Số dư 9.191 273 .034 Tổng 71.738 281
a. Biến độc lập: KQCV, QTDL, AHPC, KTTM, TCH, AHHV, TTT b. Biến phụ thuộc: KQCV
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Bảng 4.9: Các thơng số của từng biến trong phương trình hồi quy Mơ hình Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá Giá trị t Giá trị Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (hằng số) -0,064 0,177 - 0,361 0,718 AHPC 0,144 0,034 0,167 4,243 0,000 0,779 1,284 AHHV 0,114 0,029 0,165 3,966 0,000 0,697 1,435 TTT 0,173 0,037 0,209 4,689 0,000 0,608 1,644 TCH 0,169 0,036 0,194 4,693 0,000 0,704 1,420 QTDL 0,059 0,027 0,079 2,188 0,030 0,925 1,081 KTTM 0,133 0,037 0,151 3,594 0,000 0,681 1,468 KQCV 0,263 0,036 0,308 7,292 0,000 0,678 1,475 a. Biến phụ thuộc: KQLV
Từ bảng 4.9 cho thấy có 7 yếu tố tác động của phong cách lãnh đa ̣o đến mức đô ̣ thỏa mãn cơng viê ̣c đều có tác động thuận chiều (hệ số β dương) đến sự thỏa mãn công việc của nhân viên với mức ý nghĩa Sig = 0,000 đến 0,030 ở tất cả các biến. Bảng 4.9 cũng cho thấy dung sai các biến (độ chấp nhận) khá cao từ 0,608 trở lên và hệ số VIF của cả 7 nhân tố nhỏ hơn 2, nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các yếu tố độc lập trong mơ hình.
Phương trình hồi quy đối với các biến có hệ số chưa chuẩn hố có dạng như sau:
F1= -0.064 + 0,144 X1 + 0,114X2 – 0,173X3 + 0,169X4 + 0,059X5 + 0,133X6 + 0,263X7+ɛ1
Trong đó: F1: Mức đô ̣ thỏa mãn công viê ̣c
X1. Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng phẩm chất
X2. Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng hành vi
X3. Lãnh đa ̣o thưởng theo thành tích
X4. Lãnh đa ̣o ảnh hưởng truyền cảm hứng
X5. Lãnh đa ̣o quan tâm ta ̣o đô ̣ng lực cá nhân
X6. Lãnh đa ̣o kích thích sự thông minh
X7. Lãnh đạo bằng kết quả công việc 4.3.3. Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết
Tóm lại, từ những phân tích trên có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận là H1, H2, H3,H4, H5, H6, và H7. Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết minh họa qua Hình 4.1.
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điề`u chỉnh
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Bảng 4.10: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định H1 Lãnh đạo ảnh hưởng bằng hành vi có tác động cùng chiều với sự
thỏa mãn của công nhân viên Chấp nhận
H2 Lãnh đạo ảnh hưởng bằng phẩm chất có tác động cùng chiều với
sự thỏa mãn của công nhân viên Chấp nhận
H3 Lãnh đạo thưởng theo thành tích có tác động cùng chiều với sự
thỏa mãn của công nhân viên Chấp nhận
H4 Lãnh đạo ảnh hưởng truyền cảm hứng có tác động cùng chiều
với sự thỏa mãn của công nhân viên Chấp nhận
H5 Lãnh đạo quan tâm tạo đợng lực cá nhân có tác động cùng chiều
với sự thỏa mãn của công nhân viên. Chấp nhận
H6 Lãnh đạo kích thích sự thông minh với sự thỏa mãn của công
nhân viên Chấp nhận
H7 Lãnh đạo bằng sự thỏa mãn có tác động cùng chiều với sự thỏa
mãn của công nhân viên Chấp nhận
Lãnh đa ̣o kích thích sự thơng minh Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng phẩm chất Lãnh đa ̣o bằng truyền cảm hứng
Lãnh đạo bằng kết quả công việc Lãnh đa ̣o quan tâm ta ̣o đơ ̣ng lực
Lãnh đạo thưởng theo thành tích
Sự thỏ a mãn công viê ̣c của nhân viên
Các yếu tố theo đă ̣c điểm cá nhân
Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng hành vi
H1=.167 ..147 H1=.165 ..147 H1=.209 ..147 H1=.194 ..147 H1=.308 ..147 H1=.151 ..147 H1=.079 7 ..147
Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Để việc diễn dịch kết quả hồi quy được chấp nhận thì nghiên cứu không được vi phạm các giả định cần thiết sau: Kiểm định mơ hình nghiên cứu là một công việc cần thiết và quan trọng, bởi vì nếu mơ hình khơng phù hợp sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu khơng chính xác và dự báo sẽ khác biệt với thực tiễn.
Xét các vi phạm giả định trong mơ hình nghiên cứu
Giả định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, nếu có đa cộng tuyến sẽ làm kết quả kiểm định sai lệch, có thể do sự phóng đại kết quả nghiên cứu, điều này sẽ làm lầm tưởng kết quả đạt được tốt nhưng thực chất không đúng như vậy. Phép thử giá trị dung sai, giá trị phóng đại phương sai (VIF). Kết quả cho thấy, tất cả giá trị dung sai của các biến độc lập đều lớn hơn 0.489 và hệ số phóng đại phương sai (VIF) dao động từ 1,081 đến 1,644 < 2 (xem Bảng 4.9 và Phụ lục 7). Như vậy, có thể khẳng định rằng hiện tượng đa cộng tuyến không là vấn đề trầm trọng đối với các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Trong phân tích hồi qui, một mơ hình dự báo tốt ngun tắc bắt buộc là mẫu có phân phối chuẩn. Trong nghiên cứu sẽ xem xét phân phối chuẩn phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram để quan sát phân phối của phần dư. Theo kết quả phân tích phần dư cho thấy giá trị trung bình Mean = 1,98E-15 ~ 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,987 ~ 1 (xem Phụ lục 7) có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn trong mơ hình khơng bị vi phạm.
Giả định liên hệ tuyến tính
Xem xét mối liên hệ giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn thơng qua biểu đồ phân tán, nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì sẽ khơng có liên hệ giữa giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên trong một đường xung quanh đường đi qua trục tung độ 0 và không tạo thành
một hình cụ thể. Theo biểu đồ phân tán (xem Phụ lục 7) giữa phần dư và giá trị dự đốn của mơ hình hồi qui cho thấy khơng có mối liên hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán. Phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0, do đó giả định liên hệ tuyến tính trong mơ hình bị bác bỏ.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Giả định về tính độc lập của sai số
Tính độc lập của sai số là khơng có tương quan giữa các phần dư với sai số thực ei cho là biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi σ2.Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết kiểm định là:
Ho: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0.
Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson, nếu giá trị d là: 1 < D < 3 thì mơ hình khơng có tự tương quan (Hồng Trọng & ctg, 2008). Kết quả kiểm định của mơ hình bằng kiểm định Durbin-Watson có giá trị D = 1.073 (xem phụ lục 8) cho thấy chưa đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Do đó, khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Giả định phương sai của sai số không đổi
Là kiểm định xem phương sai của sai số có bị vi phạm khơng, nếu hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra sẽ làm cho hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả. Đây là kiểm định tương quan của phần dư chuẩn hóa với các biến độc lập trong mơ hình, với giả định đặt ra cho kiểm định là phương sai của sai số thay đổi, nếu giả thuyết đúng thì hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và biến độc lập sẽ khác 0.
Giả thuyết H0 là: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0
Kết quả kiểm định Spearman mối tương quan giữa giá trị tuyệt đối của phần dư (ABScure) với các biến độc trong mơ hình cho thấy giá trị kiểm định Sig. > 0,05 (xem phụ lục 7), do đó kết luận rằng khơng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Kết luận phương sai của sai số trong mơ hình khơng bị vi phạm. Kết quả kiểm định mơ hình và vi phạm giả định cho thấy mơ hình hồi qui trong nghiên cứu là phù hợp.
4.4. Kiểm định sự khác biệt về sự thỏa mãn theo đặc điểm cá nhân
Mục đích của việc nghiên cứu định tính là tìm sự khác biệt về sự thỏa mãn giữa các nhóm, phân biệt dựa trên các yếu tố về nhân khẩu học, bao gồm giới tính, độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, thâm niên cơng tác và vị trí cơng tác.
Đối với kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm giới tính, nghiên cứu sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể. Còn các yếu tố còn lại là độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, vị trí cơng tác và thâm niên cơng tác có từ 3 nhóm mẫu trở lên thì áp dụng phương pháp phân tích phương sai ANOVA. Phương pháp này phù hợp vì nó kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ 5% (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 115 & 123).
4.4.1. Kiểm định sự thỏa mãn giữa phái nam và nữ
Kiểm định Levene test được tiến hành với giả thuyết H0 rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau. Kết quả kiểm định cho giá trị sig. = 0,003 < 0,05 cho thấy phương sai giữa 2 giới tính khác nhau có ý nghĩa thống kê. Vì thế, trong kết quả kiểm định Independent Samples Test, tác giả sử dụng kết quả Phương sai tổng thể bằng nhau có sig. = 0,299 > 0,05. Do đó, khơng có sự khác biệt giữa phái nam và phái nữ đối với sự thỏa mãn cơng việc.
Nhóm thống kê
Giới tính N
Giá trị trung
bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn trung bình KQLV Nam 121 3,8549 0,43340 0,03940 Nữ 152 3,7936 0,51884 0,04208 Các mẫu thử nghiệm độc lập Kiểm định Levene về
phương sai t-test for Equality of Means
F Sig. T Df Sig.(2- đi) Giá trị Trung bình khác biệt Sai số chuẩn khác biệt KQLV Phương sai tổng thể bằng nhau 8,762 0,003 1,041 271 0,299 0,06127 0,05883 Phương sai tổng thể không bằng nhau 1,063 270,353 0,289 0,06127 0,05765
4.4.2. Kiểm định sự thỏa mãn cơng việc giữa những người có độ tuổi khác nhau khác nhau
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai, với mức ý nghĩa sig = 0,010 < 0,05 có thể nói phương sai đánh giá về sự thỏa mãn cơng việc giữa các độ tuổi khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig = 0,015 < 0,05 nên có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về với sự thỏa mãn công việc giữa các độ tuổi.
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
KQLV
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
3,843 3 269 0,010
ANOVA
KQLV
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Giữa các nhóm 2,426 3 0,809 3,565 0,015
Trong nhóm 61,016 269 0,227
Tổng cộng 63,442 272
4.4.3. Kiểm định sự thỏa mãn cơng việc giữa những người có thâm niên cơng tác khác nhau
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai, với mức ý nghĩa sig = 0,082 > 0.05 có thể nói phương sai đánh giá về sự thỏa mãn cơng việc giữa các nhóm có thâm niên cơng tác không khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig = 0,346 > 0,05 nên có thể kết luận khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự thỏa mãn cơng việc giữa các nhóm có thâm niên cơng tác khác nhau.
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
KQLV
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
2,260 3 269 0,082
ANOVA
KQLV
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
Giữa các nhóm 0,774 3 0,258 1,108 0,346
Trong nhóm 62,668 269 0,233
Tổng cộng 63,442 272
4.4.4. Kiểm định sự thỏa mãn công việc giữa những người có trình độ học vấn khác nhau học vấn khác nhau
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai, với mức ý nghĩa sig = 0,155 < 0,05 có thể nói phương sai đánh giá về sự thỏa mãn giữa những người có trình độ học vấn khơng khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig = 0,012 < 0,05 nên có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự thỏa mãn công việc giữa người có trình độ học vấn khác nhau.
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
KQLV
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1,763 3 269 0,155
ANOVA
KQLV
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
Giữa các nhóm 2,512 3 ,837 3,696 ,012
Trong nhóm 60,931 269 ,227
Tổng cộng 63,442 272
4.4.5. Kiểm định sự thỏa mãn cơng việc giữa những người có thu nhập khác nhau khác nhau
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai, với mức ý nghĩa sig = 0,645 > 0,05 có thể nói phương sai đánh giá về sự thỏa mãn giữa các mức thu nhập khơng khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự thỏa mãn giữa những người có thu nhập khác nhau.
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
KQLV
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
0,555 3 269 0,645
ANOVA
KQLV
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
Giữa các nhóm 4,913 3 1,638 7,527 0,000
Trong nhóm 58,529 269 0,218
Tổng cộng 63,442 272
4.4.6. Kiểm định sự thỏa mãn cơng việc giữa những người có vị trí cơng tác khác nhau
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai, với mức ý nghĩa sig = 0,177 > 0,05 có thể nói phương sai đánh giá về sự thỏa mãn giữa vị trí cơng khơng khác nhau có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng được.
Theo kết quả phân tích ANOVA, với mức ý nghĩa sig = 0,013 < 0,05 nên có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự thỏa mãn giữa những người có vị trí cơng tác khác nhau.
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
KQLV
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1,658 3 269 0,177
ANOVA
KQLV
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
Giữa các nhóm 2,500 3 0,833 3,678 0,013
Trong nhóm 60,943 269 0,227
Tổng cộng 63,442 272
Tóm tắt Chương 4
Chương này trình bày tổng quát về đặc điểm mẫu nghiên cứu, mô tả tổng quát kết quả trả lời của mẫu và kết quả kiểm định các thang đo lường. Mẫu nghiên cứu đã phản ánh đặc trưng của đám đông nghiên cứu. Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA giúp chúng ta rút trích được 7 thành phần ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc của nhân viên: (1) Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng hành vi, (2) Lãnh đa ̣o ảnh hưởng bằng phẩm chất, (3) Lãnh đa ̣o bằng truyền cảm hứng, (4) Lãnh đa ̣o kích thích sự thơng minh, (5) Lãnh đa ̣o quan tâm ta ̣o đô ̣ng lực, (6) Lãnh đạo thưởng theo thành tích và (7) Lãnh đạo bằng kết quả công việc. Thang đo các khái niệm nghiên cứu đã đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt thông qua sự thoả mãn các điều kiện của phân tích nhân tố EFA và phân tích tương quan Pearson. Kết quả kiểm định của phép hồi quy tuyến tính cho thấy tất cả 7 thành phần đều tác động dương (+) đến sự hài lòng ở giá trị sig < 0,05 (mức ý nghĩa 5%). Kết quả kiểm định mơ hình cho thấy mơ hình phù hợp, khơng có sự vi phạm các giả
phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn cho thấy có sự khác biệt là từng