Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’ Alpha nếu loại biến TD1 28.08 19.165 .648 .801 TD2 27.73 22.306 .170 .851 TD3 28.20 19.019 .717 .799 TD4 28.06 19.150 .568 .808 TD5 28.13 18.360 .721 .794 TD6 28.19 19.377 .607 .807 TD7 27.99 19.971 .530 .825 TD8 28.56 19.060 .629 .805 TD9 28.32 19.019 .712 .797 TD10 29.31 23.223 .022 .861
Thang đo phong cách lãnh đạo tự do: Cronbach’Alpha = 0.835
Căn cứ vào tiêu chuẩn đánh giá thang đo thì hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 và Tương quan giữa biến tổng lớn hơn 0,3. Thang đo phong cách lãnh đạo độc đốn có Cronbach’Alpha = 0.835>0,6. Tuy nhiên, khi loại bỏ biến quan sát TD2 thì Cronbach’Alpha tăng lên bằng 0.853 > 0.835, loại bỏ biến quan sát TD10 thì Cronbach’Alpha tăng lên bằng 0.861 > 0.835. Hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát TD2= 0.170, TD10 = 0.022 nhỏ hơn 0.3 nên ta sẽ loại hai biến quan sát này. Kết quả Sau đây là bản kiểm định thang đo phong cách lãnh đạo tự do lần hai:
Bảng 4.12: Kết quả lần 2 đánh giá độ tin cậy thang đo phong cách lãnh đạo tự do Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’ Alpha nếu loại biến TD1 22.52 16.862 .647 .877 TD3 22.53 16.578 .726 .867 TD4 22.43 16.586 .617 .868 TD5 22.47 16.209 .703 .867 TD6 22.54 16.735 .643 .885 TD7 22.43 17.394 .568 .883 TD8 22.98 16.458 .664 .884 TD9 22.56 16.565 .741 .867
Thang đo phong cách lãnh đạo tự do: Cronbach’Alpha = 0.889
Thang đo phong cách lãnh đạo tự do có Cronbach’Alpha = 0.889 > 0,6. Nếu loại bỏ các biến quan sát thì hệ số Cronbach’Alpha đều giảm đi và nhỏ hơn 0,889. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Vì vậy, thang đo đạt độ tin cậy và các biến quan sát được giữ lại để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Các thang đo sự hài lịng của nhân viên trong cơng việc và thang đo của ba phong cách lãnh đạo sau khi được đánh giá độ tin cậy thang đo được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phương pháp quay Varimax và phương pháp trích Principle Components để đo lường giá trị hội tụ và giảm bớt dữ liệu
nghiên cứu với các kiểm định KMO, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett, Eigen value và Hệ số tải nhân tố (Factor loading).
4.3.1. Phân tích nhân tố biến sự hài lịng của nhân viên trong cơng việc
Kết quả phân tích nhân tố sự hài long của nhân viên trong công việc được thể hiện ở bảng sau :
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett sự hài lòng của nhân viên
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .831
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 300.631
Df 10
Sig – mức ý nghĩa quan sát .000
Kết quả phân tích EFA biến sự hài lịng của nhân viên có hệ số KMO = 0.831 > 0.5 với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05, cho thấy các biến có tương quan chặt với nhau nên đáp ứng được điều kiện của phân tích nhân tố. Với tiêu chuẩn Eigenvalue >1 biến sự thỏa mãn được rút trích thành 1 nhân tố như sau:
Bảng 4.14: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến sự hài lòng của nhân viên
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
1 HL1 .714 HL2 .827 HL3 .776 HL4 .825 HL5 .739
Eigen value 3.021 Phương sai trích % 60.419
Tổng phương sai trích là 60,417% > 50% cho thấy nhân tố này giải thích 60,41% biến thiên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0.5 đạt yêu cầu về kiểm định giá trị hội tụ nên khơng có biến quan sát nào bị loại.
4.3.2. Phân tích nhân tố các phong cách lãnh đạo
Kết quả phân tích nhân tố các biến phong cách lãnh đạo độc đoán, phong cách lãnh đạo dân chủ và phong cách lãnh đạo tự do được thể hiện ở bảng sau :
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các thành phần ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .817
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 2786.304
Df 300
Sig – mức ý nghĩa quan sát .000
Kết quả phân tích EFA ba phong cách lãnh đạo có hệ số KMO = 0.817 > 0.5 với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05 cho thấy các biến có tương quan chặt với nhau nên đáp ứng được điều kiện của phân tích nhân tố. Với tiêu chuẩn Eigenvalue >1, ba phong cách lãnh đạo được rút trích thành 3 nhân tố như sau :
Bảng 4.16: Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) các thành phần ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố 1 2 3 DD2 .865 DD4 .756 DD5 .763
DD6 .697 DD7 .801 DD8 .809 DD9 .778 DD10 .807 DC1 .811 DC3 .767 DC4 .672 DC5 .706 DC6 .616 DC7 .783 DC8 .734 DC9 .813 DC10 .669 TD1 .711 TD3 .771 TD4 .737 TD5 .750 TD6 .747 TD7 .659 TD8 .745 TD9 .800 Eigenvalue 7.137 4.022 3.790 Phương sai trích % 28.750 16.127 15.159
Phương sai tích lũy 28.750 45.077 60.136
Tổng phương sai trích là 60,136% > 50% cho thấy 3 nhân tố này giải thích được 60,136% biến thiên của dữ liệu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0.5 đạt yêu cầu về kiểm định giá trị hội tụ nên khơng có biến quan sát nào bị loại.
4.4. Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu 4.4.1. Mơ tả các biến trong mơ hình hồi quy
Để thuận tiện cho phân tích hồi quy, các thành phần trong mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích EFA được định nghĩa và mô tả lại như sau :
Sự hài lòng của nhân viên là biến phụ thuộc được đặt tên là HL gồm 5 biến quan sát : HL1, HL2, HL3, HL4, HL5. Nhân tố phong cách lãnh đạo độc đoán là biến độc lập được đặt tên là DD gồm 8 biến quan sát: DD2, DD4, DD5, DD6, DD7, DD8, DD9, DD10. Nhân tố phong cách lãnh đạo dân chủ là biến độc lập được đặt tên là DC gồm 9 biến quan sát: DC1, DC3, DC4, DC5, DC6, DC7, DC8, DC9, DC10. Nhân tố phong cách lãnh đạo tự do là biến độc lập được đặt tên là TD gồm 8 biến quan sát: TD1, TD3, TD4, TD5, TD6, TD&, TD8, TD9.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh sau khi tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố EFA được xác định lại để thực hiện phân tích hồi quy như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu
Trong phân tích hồi quy kế tiếp sẽ kiểm định 3 giả thuyết gồm : Giả thuyết H1: có một mối quan hệ tiêu cực giữa phong cách lãnh đạo độc đốn và sự hài lịng của nhân viên; Giả thuyết H2: có một mối quan hệ tích cực giữa phong cách lãnh đạo dân chủ và sự hài lòng của nhân viên; giả thuyết H3: Có một mối quan hệ tích cực giữa phong cách lãnh đạo tự do và sự hài lòng của nhân viên.
Phong cách lãnh đạo độc đoán Phong cách lãnh đạo dân chủ Phong cách lãnh đạo tự do Sự hài lịng trong cơng việc
của nhân viên H2
H1
4.4.2. Phân tích tương quan
Trước khi phân tích hồi quy, ma trận tương quan thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến cần được xem xét.
Bảng 4.17: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
DD DC TD HL DD Pearson Correlation 1 -.272** -.175* -.354** Sig. (2-tailed) .000 .015 .000 N 202 202 202 202 DC Pearson Correlation -.272** 1 .222** .481** Sig. (2-tailed) .000 .005 .000 N 202 202 202 202 TD Pearson Correlation -.175* .222** 1 .580** Sig. (2-tailed) .015 .005 .000 N 202 202 202 202 HL Pearson Correlation -.354** .481** .580** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 202 202 202 202
Ma trận tương quan ở trên cho thấy biến phụ thuộc sự hài lịng của nhân viên có tương quan với 3 biến độc lập. Giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nhưng mức độ tương quan thấp nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Vì vậy, có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào phân tích hồi quy để đo lường mức độ ảnh hưởng đến sự hài long của nhân viên.
4.4.3. Phân tích hồi quy đa biến
4.4.3.1. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích hồi quy đa biến đo lường ảnh hưởng của 3 thành phần phong cách lãnh đạo độc đoán, phong cách lãnh đạo dân chủ, phong cách lãnh đạo tự do đến sự
hài lòng của nhân viên. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp “Enter” tức là các biến độc lập được đưa vào cùng một lúc để đo lường ảnh hưởng các biến này đến sự hài long của nhân viên. Các kiểm định được áp dụng thông qua hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định F, đồng thời dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Cuối cùng là kiểm tra sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mơ hình phù hợp với lý thuyết hồi quy, bao gồm : Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư không đổi bằng biểu đồ phân tán Scatterplot, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durblin-Watson.
- Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình hồi quy có hệ số R2 là 0.541 và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.533 cho thấy sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số R2 hiệu chỉnh cho thấy 3 biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã giải thích được 53,3 % sự biến thiên của biến phụ thuộc.