Biến Mơ hình 2 - 1 Mơ hình 2 -2
Hệ số B Beta (𝜷) Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số B Beta (𝜷) Mức ý nghĩa (Sig.) Hằng số 4,817 0,000 0,811 0,101 Giới tính -0,359 -0,156 0,002 -0,248 -0,108 0,002 Độ tuổi -0,215 -0,137 0,007 -0,008 -0,005 0,890 Học vấn -0,190 -0,109 0,031 -0,063 -0,036 0,310 Chức danh -0,399 -0,077 0,126 -0,195 -0,038 0,281 Thâm niên 0,138 0,130 0,009 0,064 -0,060 0,084 X1 0,283 0,294 0,000 X2 0,154 0,131 0,009 X3 0,337 0,297 0,000 X4 0,123 0,105 0,003 X5 0,076 0,095 0,050 F 6,039 48,136 Sig. 0,000 0,000 R2 hiệu chỉnh 0,061 0,549 ∆R2 hiệu chỉnh 0,488
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả bảng 4.17, cho thấy hệ số 𝛽 ≠ 0 và mức ý nghĩa Sig. < 0,05, chứng tỏ các thành phần Sự hỗ trợ của tổ chức được cảm nhận cho đổi mới; Chất lượng mối
quan hệ với cấp trên; Yêu cầu đổi mới trong công việc; Danh tiếng về đổi mới; Bất mãn với hiện trạng có tác động tích cực, cùng chiều đến Hành vi đổi mới cá nhân.
Dựa vào giá trị của hệ số 𝛽 cho thấy tất cả đều > 0 nghĩa là 5 nhân tố đều tác động cùng chiều lên Hành vi đổi mới cá nhân, với sự tác động mạnh nhất thuộc về nhân tố X3 – Yêu cầu đổi mới trong công việc với hệ số 𝜷3 = 0,297, tiếp theo X1 - Sự
hỗ trợ của tổ chức được cảm nhận cho đổi mới 𝜷1 = 0,294, tiếp theo là nhân tố X2 – Chất lượng mối quan hệ với cấp trên với hệ số 𝜷2 = 0,131, tiếp theo là nhân tố X4 – Danh tiếng về đổi mới với hệ số 𝜷4 = 0,105, tiếp theo là nhân tố X5 – Bất mãn với
hiện trạng với hệ số 𝜷5 = 0,095.
Sig. của kiểm định F = 0.000 < 0,005, như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp và có thể sử dụng được.
R2 hiệu chỉnh = 0,549 cho thấy mơ hình là phù hợp với dữ liệu và 54,9% Hành
vi đổi mới cá nhân được giải thích bởi 5 nhân tố trong mơ hình.
Hệ số R22 – 1 hiệu chỉnh = 0,061 nghĩa là mơ hình 2 - 1 chỉ có 6,1% Hành vi đổi mới cá nhân được giải thích bởi các biến định tính. Tuy nhiên, trong mơ hình 2 –
2, ta tiến hành hồi quy tất cả các biến vào mơ hình thì ta được hệ số R22-2 = 0,549
nghĩa là mơ hình hồi quy đạt 54,9% Hành vi đổi mới cá nhân được giải thích bởi 5 nhân tố của mơ hình. Như vậy với mức tăng ∆R2 = 0,488, có thể kết luận mơ hình hồi quy 2 phù hợp.
Kiểm tra các giả định hồi quy
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn Hình 4. 4: Biểu đồ Histogram mơ hình hồi quy 2
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Nhìn vào biểu đồ tần số hình 4.4 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn Mean >
0 và độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.987 (gần bằng 1), nên có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4. 5: Đồ thị P – P Plot mơ hình hồi quy 2
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ đồ thị P – P Plot hình 4.5 ta thấy biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kì vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phối chuẩn.
Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4. 6: Đồ thị Scatterplot mơ hình hồi quy 2
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ đồ thị phân tác giữa các phần dư và giá trị dự đốn hình 4.6, ta thấy phần dư chuẩn hóa tập trung quanh đường hồnh độ 0. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết có liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy 2.
c. Mơ hình hồi quy 3:
Biến độc lập:
M : Kết cục thực hiện tích cực được mong đợi Biến phụ thuộc: