Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 208.406 7 29.772 78.108 .000a Phần dư 131.884 346 .381 Tổng 340.290 353 a. Các dự báo: (Hằng số), MT, TTCV, QH, HV, HL, LT, CS b. Biến phụ thuộc: Y
Kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai cũng là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F trong bảng 4.6 là 78.108, trị số này được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (sig = 0.000) rất nhỏ nên an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 rằng β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7.
Vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.5.2.4 Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình
Hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số riêng phần trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến: lương, thưởng và công nhận, môi trường làm việc, huấn luyện và phát triển, thách thức trong công việc, hành vi lãnh đạo, quan hệ nơi làm việc, chính sách tổ chức lên biến phụ thuộc là dự định nghỉ việc.
Bảng 4.7: Các thơng số của mơ hình hồi quy Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Hệ số Tolerance VIF
1 (Hằng số) 6.561 .228 28.739 .000 HV -.184 .057 -.157 -3.204 .001 .466 2.147 CS -.406 .072 -.338 -5.666 .000 .314 3.185 QH -.007 .062 -.004 -.106 .916 .641 1.561 HL -.190 .070 -.142 -2.734 .007 .416 2.406 LT -.157 .066 -.128 -2.390 .017 .392 2.554 TTCV -.112 .054 -.078 -2.083 .038 .798 1.253 MT -.126 .059 -.105 -2.140 .033 .464 2.156 a. Biến phụ thuộc: Y
Thông qua hệ số beta chuẩn hóa trong kết quả hồi quy bảng 4.7, thấy rằng chính sách tổ chức, hành vi lãnh đạo, huấn luyện phát triển ảnh hưởng nhiều nhất đến dự định nghỉ việc (theo thứ tự giảm dần), kế đến là lương thưởng và công nhận, môi trường làm việc và cuối cùng là quan hệ nơi làm việc. Nếu các yếu tố khác khơng đổi, khi chính sách tổ chức tăng thêm 1 đơn vị thì dự định nghỉ việc giảm 0.338. Tương tự như vậy đối với các yếu tố còn lại. Tất cả các dấu của beta đều âm, cho thấy các giả thuyết có tương quan nghịch biến.
4.5.2.5 Kết quả kiểm định giả thuyết
Có 7 giả thuyết được đề nghị, thông qua kết quả tại bảng 4.7, tiến hành kiểm định lần lược các giả thuyết, ta có kết quả như sau:
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định giả thuyết Các giả Các giả
thuyết Phát biểu Mức ý nghĩa
Kết quả kiểm định (Chấp nhận/Bác bỏ)
H’1 Lương, thưởng và công nhận càng cao
thì dự định nghỉ việc càng giảm 0.017 < 0.05 Chấp nhận H’2 Môi trường làm việc càng tốt thì dự
định nghỉ việc càng giảm 0.033 < 0.05 Chấp nhận
H’3 Huấn luyện và phát triển càng nhiều
thì dự định nghỉ việc càng giảm 0.007 < 0.05 Chấp nhận H’4 Thách thức trong công việc càng nhiều
thì dự định nghỉ việc càng giảm
0.038 < 0.05
Chấp nhận
H’5 Hành vi lãnh đạo càng thích hợp thì dự
định nghỉ việc càng giảm. 0.001 < 0.05 Chấp nhận
H’6 Quan hệ nơi làm việc càng tốt thì dự
định nghỉ việc càng giảm 0.916 > 0.05 Bác bỏ
H’7 Chính sách tổ chức càng tốt thì dự định
nghỉ việc càng giảm 0.000 < 0.05 Chấp nhận
Kết quả kiểm định cho thấy rằng giả thuyết H’6 bị loại bỏ khỏi mơ hình vì mức ý nghĩ >0.05. Về mặt thực tế, quan hệ nơi làm việc, bao gồm mối quan hệ tương tác giữa đồng nghiệp với nhau và giữa lãnh đạo với nhân viên có tác động khơng nhỏ đến hành vi nghỉ việc của người lao động. Tuy nhiên, giả thuyết này đã bị bác bỏ khỏi mơ hình nghiên cứu vì khơng đạt trong bước chạy hồi quy. Đây có thể là hạn chế của đề tài vì sự ít chú tâm của một số người đánh khảo sát. Vấn đề này cũng là hạn chế chung trong khảo sát nghiên cứu ở Việt Nam.
Như vậy, mơ hình hồi quy hiệu chỉnh cuối cùng gồm 6 yếu tố: lương, thưởng và công nhận, môi trường làm việc, huấn luyện và phát triển, thách thức trong cơng việc, hành vi lãnh đạo, chính sách tổ chức.
4.6 Tổng kết mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
Bảng 4.9: Tóm tắt mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Durbin-Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .783a .612 .606 .61651 .612 91.385 6 347 .000 1.840 a. Các dự báo: (Hằng số), MT, TTCV, HL, HV, LT, CS b. Biến phụ thuộc: Y
Bảng 4.10: Các thơng số của mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Hệ số Tolerance VIF 1 (Hằng số) 6.551 .206 31.750 .000 HV -.185 .057 -.158 -3.226 .001 .469 2.134 CS -.406 .072 -.338 -5.674 .000 .314 3.183 HL -.193 .065 -.144 -2.952 .003 .471 2.124 LT -.157 .066 -.128 -2.395 .017 .392 2.553 TTCV -.112 .053 -.078 -2.108 .036 .806 1.240 MT -.126 .058 -.106 -2.169 .031 .470 2.128 a. Biến phụ thuộc: Y
Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.606, có nghĩa là 60.6% phương sai biến phụ thuộc dự định nghỉ việc được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mơ hình.
Phương trình hồi quy:
Tổng kết mơ hình hồi quy:
Hình 4.2: Mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
4.7 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc giữa các nhóm người lao động 4.7.1 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo lĩnh vực hoạt động 4.7.1 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo lĩnh vực hoạt động
Bảng 4.11: Phân tích sự khác biệt theo lĩnh vực hoạt động Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
1.432 4 349 .223
Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 3.651 4 .913 .946 .437 Bên trong các nhóm 336.639 349 .965
Tổng 340.290 353
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.11, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.223 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Do đó, kết quả phân tích phương sai có thể sử dụng. Mức ý nghĩa trong phân tích ANOVA là 0.437 > 0.05: khơng có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người lao động thuộc các lĩnh vực khác nhau.
-0.338 -0.158 -0.078 -0.144 -0.106 DỰ ĐỊNH NGHỈ VIỆC -0.128
Lương, thưởng và công nhận
H’1 (-)
Thách thức trong công việc H’4 (-)
Hành vi lãnh đạo H’5 (-)
Chính sách tổ chức H’7 (-)
Môi trường làm việc
H’2 (-)
Huấn luyện và phát triển H’3 (-)
4.7.2 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo chức danh Bảng 4.12: Phân tích sự khác biệt theo vị trí cơng tác Bảng 4.12: Phân tích sự khác biệt theo vị trí cơng tác
Kiểm định các mẫu độc lập
Kiểm định Leneve về cân bằng
phương sai
Kiểm định T-test về sự cân bằng trung bình
F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa (2-tailed) Khác biệt trung bình Khác biệt sai số chuẩn
Khoảng tin cậy 95% về độ khác biệt. Thấp hơn Cao hơn
Y
Các phương sai bằng nhau
được thừa nhận .023 .879 .936 352 .350 .15596 .16670 -.17188 .48381
Các phương sai bằng nhau
không được thừa nhận .925 47.609 .360 .15596 .16858 -.18307 .49499
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.12, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.879 > 0.05 nên phương sai của hai nhóm này khơng khác nhau. Ta có thể sử dụng kiểm định T ở phần các phương sai bằng nhau được thừa nhận (Equal variances assumed) với mức ý nghĩa (sig. 2-tailed) = 0.350 > 0.05. Như vậy khơng có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa quản lý và nhân viên.
4.7.3 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo giới tính Bảng 4.13: Phân tích sự khác biệt theo giới tính Bảng 4.13: Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Kiểm định các mẫu độc lập
Kiểm định Leneve về sự cân bằng phương sai
Kiểm định T-test về sự cân bằng trung bình
F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa (2- tailed) Khác biệt trung bình Khác biệt sai số chuẩn
Khoảng tin cậy 95% về độ khác biệt. Thấp hơn Cao hơn
Y Các phương sai bằng nhau
được thừa nhận .096 .757 1.317 352 .189 .13748 .10439 -.06783 .34280
Các phương sai bằng nhau
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.13, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.757 > 0.05 nên phương sai hai nhóm này khơng khác nhau. Do đó, ta có thể sử dụng kiểm định t ở phần các phương sai bằng nhau được thừa nhận. Mức ý nghĩa trong phân tích này là 0.189 > 0.05: khơng có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa phái nam và phái nữ.
4.7.4 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo trình độ học vấn Bảng 4.14: Phân tích sự khác biệt theo trình độ học vấn Bảng 4.14: Phân tích sự khác biệt theo trình độ học vấn Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
1.198 3 350 .310 Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 1.719 3 .573 .592 .620
Bên trong các nhóm 338.571 350 .967 Tổng 340.290 353
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.14, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.310 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Vì thế, kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng. Mức ý nghĩa trong phân tích này là 0.620 > 0.05: khơng có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người có trình độ học vấn khác nhau.
4.7.5 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo độ tuổi Bảng 4.15: Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi Bảng 4.15: Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
.335 3 350 .800
Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 3.826 3 1.275 1.327 .266
Bên trong các nhóm 336.464 350 .961 Tổng 340.290 353
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.15, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.800 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng với mức ý nghĩa là 0.266 > 0.05. Như vậy khơng
có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người có độ tuổi khác nhau.
4.7.6 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo thời gian làm việc Bảng 4.16: Phân tích sự khác biệt theo thời gian làm việc Bảng 4.16: Phân tích sự khác biệt theo thời gian làm việc Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
.826 3 350 .480
Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 1.452 3 .484 .500 .682
Bên trong các nhóm 338.838 350 .968 Tổng 340.290 353
Theo kết quả được nêu trong bảng 4.16, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.480 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng, mức ý nghĩa là 0.682 > 0.05. Như vậy khơng có cơ sở để kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người có thời gian làm việc khác nhau.
4.7.7 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo loại hình doanh nghiệp Bảng 4.17: Phân tích sự khác biệt theo loại hình doanh nghiệp Bảng 4.17: Phân tích sự khác biệt theo loại hình doanh nghiệp
Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
.211 5 348 .958
Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 16.787 5 3.357 3.612 .003
Bên trong các nhóm 323.503 348 .930 Tổng 340.290 353
Theo kết quả phân tích được nêu trong bảng 4.17, mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.958 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng. Mức ý nghĩa là 0.003 < 0.05: có thể kết luận có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người làm việc ở các loại hình doanh nghiệp khác nhau. Tiếp tục phân tích sâu ANOVA để tìm sự khác biệt giữa
Kết quả phân tích sâu ANOVA (phụ lục 8) cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nhóm người làm cho cơng ty nước ngồi và nhóm người làm cho cơng ty tư nhân (sig = 0.003), vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình cặp < 0.05. Như vậy, có thể kết luận dự định nghỉ việc của những người làm cho công ty nước ngồi khác với những người làm cho cơng ty tư nhân.
4.7.8 Kiểm định sự khác biệt về mức độ nghỉ việc theo thu nhập Bảng 4.18: Phân tích sự khác biệt theo thu nhập Bảng 4.18: Phân tích sự khác biệt theo thu nhập Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
.069 3 350 .977
Phân tích ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Giữa 2 nhóm 20.648 3 6.883 7.537 .000
Bên trong các nhóm 319.642 350 .913 Tổng 340.290 353
Mức ý nghĩa trong kiểm định Leneve là 0.977 > 0.05 nên phương sai các nhóm này khơng khác nhau. Kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng với mức ý nghĩa = 0.000 < 0.05: có sự khác biệt về dự định nghỉ việc giữa những người lao động có mức thu nhập khác nhau. Tiếp tục phân tích sâu ANOVA để tìm sự khác biệt giữa các nhóm.
Kết quả phân tích sâu ANOVA (xem phụ lục 8) cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nhóm người lao động có thu nhập trên 8 triệu đồng với nhóm người lao động có thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng (mức ý nghĩa 0.000), vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình cặp < 0.05. Đồng thời cũng có sự khác biệt giữa nhóm có thu nhập trên 8 triệu đồng với nhóm người có thu nhập từ 5 đến dưới 8 triệu đồng (mức ý nghĩa 0.008 < 0.05). Như vậy, có thể kết luận dự định nghỉ việc của nhóm có thu nhập trên 8 triệu đồng khác với nhóm có thu nhập từ 3 đến dưới 5 triệu đồng và dự định nghỉ việc của nhóm người có thu nhập trên 8 triệu đồng khác với nhóm người có thu nhập từ 5 đến dưới 8 triệu đồng.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 tiến hành thực hiện các nghiên cứu khác nhau nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc và đo lường mức độ tác động của các yếu tố đó.
Kiểm định thang đo các yếu tố xuất hiện trong mơ hình bằng việc kiểm tra độ tin cậy thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha và kiểm tra độ giá trị thơng qua phân tích nhân tố khám phá. Phân tích hồi quy được thực hiện để kiểm định giả thuyết, độ phù hợp của mơ hình.
Kết quả kiểm tra độ tin cậy cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo của các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu đều đạt u cầu lớn hơn 0.7.
Kết quả phân tích EFA xác định có 7 thành phần tác động đến dự định nghỉ việc, bao gồm: lương, thưởng và công nhận, môi trường làm việc, huấn luyện và phát triển, thách thức trong công việc, hành vi lãnh đạo, quan hệ nơi làm việc và chính sách tổ chức.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội của mơ hình cho thấy có 6 yếu tố ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc. Thứ tự ảnh hưởng đến dự đinh nghỉ việc từ cao