4.3. Phân tích nhân tố (EFA)
4.3.2. Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Tổng cộng có 6 quan sát của 2 thành phần nhân tố Hài lịng cơng việc và Ý định nghỉ việc được đưa vào phân tích EFA bằng phương pháp phân tích Principal component và phép xoay Varimax. Kết quả cho thấy quan sát TI3 bị loại vì khác biệt hệ số tải nhân tố quá thấp, chỉ đạt 0,024 (xem phụ lục 7).
5 quan sát còn lại được đưa vào phân tích lần 2
Bảng 4.8: Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc
Biến quan sát Thành phần 1 2 TI1 0,911 TI2 0,898 JS1 0,857 JS2 0,715 JS3 0,678
45
+ Tổng cộng có 2 thành phần được trích ra từ 2 thành phần ban đầu, tổng phương sai trích là 75,673%, nghĩa là 2 thành phần này giải thích được 75,673% biến thiên của dữ liệu, thỏa điều kiện (≥ 50%).
+ Hệ số KMO = 0,741, được xem là thích hợp trong phân tích EFA (0,5 ≤ KMO ≤ 1).
+ Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett = 0,000, thỏa điều kiện (≤ 0,05), nghĩa là các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Hệ số tải nhân tố thấp nhất = 0,678, được xem là có ý nghĩa thực tiễn và thỏa điều kiện đặt ra (> 0,5).
Như vậy, kết quả phân tích EFA là phù hợp và thỏa các điều kiện. 2 nhân tố được rút ra được mô tả như sau:
Nhân tố thứ nhất là “Ý định nghỉ việc” với 2 biến quan sát
TI1 Anh/Chị có kế hoạch sẽ nghỉ việc trong vịng thời gian tới TI2 Anh/Chị đã nghĩ đến việc rời bỏ công việc tại
Nhân tố thứ hai là “Hài lịng cơng việc” với 3 biến quan sát
JS1 Anh/Chị hài lòng với kết quả làm việc của mình JS2 Cơng việc hiện tại phù hợp với Anh/Chị
JS3 Nhìn chung Anh/Chị hài lịng với cơng việc hiện tại
4.3.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu sẽ bao gồm 29 biến quan sát độc lập được trích thành 7 nhân tố tác động đến sự hài lịng cơng việc là: “Thu nhập”, “Lãnh đạo”, “Đồng nghiệp”, “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”, “Phúc lợi”,
46
“Môi trường làm việc” và “Bản chất công việc”. 5 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 2 nhân tố là: “Ý định nghỉ việc” và “Hài lịng cơng việc”.
Các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được đề xuất lại như sau:
Giả thuyết H1 (+): Thu nhập càng cao thì nhân viên có sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H2 (+): Lãnh đạo công bằng và hiệu quả sẽ làm nhân viên có sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H3 (+): Mối quan hệ với đồng nghiệp tốt thì nhân viên có xu hướng hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H4 (+): Cơng ty càng có nhiều chương trình đào tạo và cơ hội thăng tiến thì nhân viên càng có sự hài lịng trong cơng việc cao.
Giả thuyết H5 (+): Phúc lợi tốt sẽ khiến nhân viên có sự hài lịng trong công việc cao.
Giả thuyết H6 (+): Môi trường làm việc tốt khiến nhân viên có sự hài lịng trong công việc càng cao.
Giả thuyết H7 (+): Nhân viên càng yêu thích và phù hợp với cơng việc thì sự hài lịng trong cơng việc càng cao.
Giả thuyết H8 (-): Sự hài lịng cơng việc càng cao thì ý định nghỉ việc càng thấp.
47
Hình 4.1: Mơ hình các yếu tố tác động đến Sự hài lịng cơng việc và Ý định nghỉ việc
4.4. Phân tích hồi qui:
4.4.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi qui:
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2
(R- Square) thường được sử dụng. Hệ số R-Square điều chỉnh thường được dùng trong hồi qui tuyến tính bội để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
H8 (-) Thu nhập Lãnh đạo Đồng nghiệp Đào tạo và thăng tiến Phúc lợi Môi trường làm việc H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+) H6 (+) Bản chất công việc H7 (+) Ý định nghỉ việc Đặc tính cá nhân: - Giới tính - Tuổi - Thâm niên - Thu nhập Sự hài lịng cơng việc
48
Hệ số Durbin–Watson thường được sử dụng để kiểm tra tính độc lập của sai số. Hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng (1<Durbin -Watson<3) được xem là phù hợp.
Hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm tra bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo Hair & ctg 2006, VIF<10 là có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Beta chuẩn hóa được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố. Hệ số Beta chuẩn hóa càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng lớn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
4.4.2. Phân tích hồi qui các yếu tố tác động đến sự hài lịng cơng việc 4.4.2.1. Ma trận tương quan:
Tương quan
JS PAY SUP COLL TPO BEN WI NOW
Tương quan Pearson JS 1,000 0,755 0,510 0,463 0,440 0,507 0,455 0,393 PAY 0,755 1,000 0,542 0,432 0,440 0,516 0,440 0,377 SUP 0,510 0,542 1,000 0,513 0,463 0,398 0,327 0,358 COLL 0,463 0,432 0,513 1,000 0,441 0,400 0,458 0,237 TPO 0,440 0,440 0,463 0,441 1,000 0,273 0,258 0,279 BEN 0,507 0,516 0,398 0,400 0,273 1,000 0,368 0,265 WE 0,455 0,440 0,327 0,458 0,258 0,368 1,000 0,155 NOW 0,393 0,377 0,358 0,237 0,279 0,265 0,155 1,000 Bảng 4.9: Ma trận tương quan
49
4.4.2.2. Kiểm định các giả định
a. Giả định mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.10: Bảng thông số của mơ hình hồi qui
Mơ hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance Hệ số VIF
1 (Hằng số) -0,179 0,196 -0,91 0,362 PAY 0,532 0,043 0,537 12,4 0,000 0,518 1,93 SUP 0,044 0,044 0,041 1 0,319 0,565 1,77 COLL 0,076 0,047 0,066 1,62 0,107 0,591 1,69 TPO 0,074 0,038 0,074 1,96 0,050 0,692 1,44 BEN 0,111 0,041 0,104 2,73 0,007 0,677 1,48 WE 0,1 0,036 0,103 2,79 0,006 0,706 1,42 NOW 0,1 0,036 0,096 2,78 0,006 0,814 1,23 a. Biến phụ thuộc: JS
Nhìn vào kết quả ở bảng 4.10, VIF lớn nhất là 1,93, vì vậy có thể kết luận mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Nhìn vào biểu đồ Histogram có thể thấy giá trị trung bình Mean gần = 0 và độ lệch chuẩn gần = 1 (0,994). Đồng thời, nhìn vào biểu độ P-P Plot, các quan sát có độ tập trung rất cao, khơng phân tán. Vì vậy, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
50
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ Histogram
51
c. Giả định về tính độc lập của sai số
Nhìn vào bảng 4.11, hệ số Durbin Watson = 2,025, có thể kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư.
Bảng 4.11: Bảng tóm tắt mơ hình hồi qui Mơ Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 0,792a 0,626 0,62 0,3799 2,025
a. Các dự báo (Hằng số): NOW, WE, TPO, BEN, COLL, PAY b. Biến phụ thuộc: JS
d. Giả định phương sai của phần dự khơng đổi
Nhìn vào biểu đồ Scatterplot, có thể thấy độ phân tán khá đồng đều, chứng tỏ mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
52
4.4.2.3. Phân tích hồi qui các yếu tố tác động đến sự hài lịng cơng việc
7 biến độc lập là “Thu nhập”, “Lãnh đạo”, “Đồng nghiệp”, “Đào tạo và thăng tiến”, “Phúc lợi”, “Môi trường làm việc”, “Bản chất công việc” và 1 biến phụ thuộc “Hài lịng cơng việc” sẽ được đưa vào phân tích hồi qui.
Giá trị của mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter.
Bảng 4.12: Bảng thơng số của mơ hình hồi qui lần 1
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF 1 (Hằng số) -0,179 0,196 -0,91 0,362 PAY 0,532 0,043 0,537 12,4 0,000 0,518 1,93 SUP 0,044 0,044 0,041 1 0,319 0,565 1,77 COLL 0,076 0,047 0,066 1,62 0,107 0,591 1,69 TPO 0,074 0,038 0,074 1,96 0,050 0,692 1,44 BEN 0,111 0,041 0,104 2,73 0,007 0,677 1,48 WE 0,1 0,036 0,103 2,79 0,006 0,706 1,42 NOW 0,1 0,036 0,096 2,78 0,006 0,814 1,23 a. Biến phụ thuộc: JS
53
Nhìn vào bảng 4.12, có 2 biến SUP và COLL có Sig. > 0,05, nên khơng có ý nghĩa thống kê, do đó 2 biến này lần lượt bị loại. Như vậy chỉ còn 5 biến PAY, TPO, BEN, WE, NOW tiếp tục được đưa vào phân tích hồi qui lần 2.
Biến COLL khơng có ý nghĩa thống kê có thể là do đặc thù cơng việc của nhân viên bảo vệ thường làm việc tương đối độc lập nên các nhân viên tham gia khảo sát có thể khơng cảm nhận hết được mối quan hệ trong cơng việc giữa các đồng nghiệp hoặc cũng có thể ở một vài nơi do sinh hoạt và sinh sống cùng trong một nhà (do công thuê cho nhân viên) nên các nhân viên tham gia khảo sát đã cả nể nên chưa nhận xét trung thực về yếu tố này.
Đối với biến SUP, do môi trường làm việc khá nghiêm ngặt, đặc biệt là kỷ luật khá giống với lực lượng vũ trang nên có thể nhân viên tham gia khảo sát có tâm lý ngại đụng chạm và không dám nhận xét thật về lãnh đạo của mình.
Việc loại 2 biến này ra khỏi mơ hình hồi qui khơng ảnh hưởng về mặt nội dung bởi điều đó khơng có nghĩa là 2 biến này khơng có liên quan đến mơ hình mà là các biến khác đã giải thích được cho 2 biến này.
Bảng 4.13: Bảng tóm tắt mơ hình hồi qui lần 2 Mơ Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 0,789a 0,622 0,617 0,38128 2,024
a. Các dự báo (Hằng số): NOW, WE, TPO, BEN, COLL, PAY b. Biến phụ thuộc: JS
54
Bảng 4.14: Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui lần 2 Mơ hình Tổng bình
phương Df Bình phương trung bình F Sig.
1
Hồi qui 92,256 5 18,451 126,92 0,000a
Phần dư 56,115 386 0,145
Tổng 148,372 391
a. Các dự báo (Hằng số): NOW, WE, TPO, BEN, COLL, PAY b. Biến phụ thuộc: JS
Bảng 4.15: Bảng thơng số của mơ hình hồi qui lần 2
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF 1 (Hằng số) -0,054 0,188 -0,29 0,776 PAY 0,550 0,042 0,555 13,2 0,000 0,558 1,793 TPO 0,103 0,036 0,102 2,88 0,004 0,785 1,273 BEN 0,128 0,04 0,119 3,19 0,002 0,702 1,425 WE 0,121 0,034 0,125 3,51 0,001 0,774 1,292 NOW 0,109 0,036 0,104 3,05 0,002 0,835 1,198 a. Biến phụ thuộc: JS
55
+ Hệ số R2
hiệu chỉnh trong mơ hình là 0,617, tức là mơ hình giải thích được 61,17% sự thay đổi của biến hài lịng cơng việc.
+ Mức ý nghĩa thống kê F tính được rất nhỏ (Sig. = 0,000) cho thấy ở độ tin cậy 95%, mơ hình hồi qui tuyến tính phù hợp với tổng thể.
+ Trong 7 yếu tố có 5 yếu tố có quan hệ tuyến tính với sự hài lịng cơng việc, đó là: Thu nhập, Cơ hội đào tạo và thăng tiến, Phúc lợi, Môi trường làm việc, Bản chất cơng việc.
Phương trình hồi qui tuyến tính các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lịng cơng việc được biểu diễn như sau (phương trình 4.1):
JS = - 0 , 0 5 4 + 0,550*PAY + 0,128*BEN + 0,121*WE + 0,109*NOW + 0,103*TPO (4.1)
Trong đó:
JS: Sự hài lịng cơng việc PAY: Thu nhập
WE: Môi trường làm việc
BEN: Phúc lợi
NOW: Bản chất công việc
TPO: Cơ hội đào tạo và thăng tiến Hoặc được viết lại:
Sự hài lịng cơng việc = - 0 , 0 5 4 + 0,550*Thu nhập + 0,128*Phúc lợi + 0,121*Môi trường làm việc + 0,109*Bản chất công việc + 0,102*Cơ hội đào tạo và thăng tiến
56
4.4.3. Phân tích hồi qui ảnh hưởng của sự hài lịng cơng việc với ý định nghỉ việc
Biến độc lập là “Sự hài lịng cơng việc” và biến phụ thuộc “Ý định nghỉ việc” được đưa vào phân tích hồi qui.
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter.
Bảng 4.16: Bảng tóm tắt mơ hình hồi qui ảnh hưởng của sự hài lịng cơng việc đến ý định nghỉ việc Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Hệ số Durbin- Watson 1 0,519a 0,269 0,267 0,78600 1,036 a. Các dự báo (Hằng số), JS b. Biến phụ thuộc: TI
Bảng 4.17: Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui ảnh hưởng của sự hài lịng cơng việc đến ý định nghỉ việc
Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui 88,823 1 88,823 143,774 0,000a Phần dư 240,942 390 0,618 Tổng 329,765 391 a. Các dự báo (Hằng số): JS b. Biến phụ thuộc: TI
57
Bảng 4.18: Bảng thơng số mơ hình hồi qui ảnh hưởng của sự hài lịng cơng việc đến ý định nghỉ việc Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa c ộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance B 1 (Hằng số) 5,283 0,251 21,014 0,000 JS -0,774 0,065 -0,519 - 11,991 0,000 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: TI
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy: + Hệ số R2
hiệu chỉnh trong mơ hình là 0,267, tức là mơ hình giải thích được 26,7% sự thay đổi của biến Ý định nghỉ việc, mơ hình có tương quan khá chặt chẽ.
+ Mức ý nghĩa thống kê F tính được rất nhỏ (Sig. = 0,000) cho thấy ở độ tin cậy 95%, mơ hình hồi qui tuyến tính phù hợp với tổng thể.
+ Phương trình hồi qui tuyến tính ảnh hưởng của sự hài lịng cơng việc đến ý định nghỉ việc được biểu diễn như sau (phương trình 4.2):
TI = 5 , 2 8 3 - 0,774*JS (4.2) Trong đó:
TI: Ý định nghỉ việc JS: Sự hài lịng cơng việc
58
Hoặc được viết lại:
Ý định nghỉ việc = 5,283 - 0,774*Sự hài lịng cơng việc 4.5. Kiểm định giả thuyết
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định giả thuyết của mơ hình Giả Giả
thuyết Phát biểu
Mức ý
nghĩa Kết quả
H1 Thu nhập càng cao thì nhân viên càng có sự
hài lịng trong cơng việc càng cao 0,000
Chấp nhận
H2 Lãnh đạo công bằng và hiệu quả sẽ làm
nhân viên hài lịng trong cơng việc cao 0,319 Bác bỏ H3
Mối quan hệ với đồng nghiệp tốt thì nhân viên có xu hướng hài lịng trong cơng việc cao
0,107 Bác bỏ
H4
Cơng ty càng có nhiều chương trình đào tạo và cơ hội thăng tiến thì nhân viên càng có sự hài lịng trong cơng việc càng cao
0,050 Chấp nhận
H5 Phúc lợi tốt sẽ khiến nhân viên có sự hài
lịng trong cơng việc cao 0,007
Chấp nhận
H6 Mơi trường làm việc tốt khiến nhân viên có
sự hài lịng trong cơng việc cao 0,006
Chấp nhận
H7
Nhân viên càng yêu thích và phù hợp với cơng việc thì sự hài lịng trong cơng việc càng cao
0,006 Chấp nhận
H8 Sự hài lịng trong cơng việc càng cao thì ý
định nghỉ việc càng thấp. 0,000
Chấp nhận
59
4.6. Kiểm định sự khác biệt về mối quan hệ giữa sự hài lịng cơng việc với ý định nghỉ việc của nhân viên theo các đặc điểm cá nhân
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt về giới tính
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định sự khác biệt về giới tính
Giới tính Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance VIF NAM 1 (Hằng số) 5,421 0,256 21,181 0,000 JS -0,833 0,065 -0,605 -12,775 0,000 1,000 1,000 NỮ 1 (Hằng số) 4,759 0,574 8,294 0,000 JS -0,570 0,150 -0,347 -3,789 0,000 1,000 1,000 a. Biến phụ thuộc: TI
Nhìn vào kết quả kiểm định tại bảng 4.20, các Sig. đều = 0 vì vậy có thể kết luận là: sau khi tách mơ hình thành 2 nhóm để phân tích, biến sự hài lịng cơng việc có thể giải thích được biến ý định nghỉ việc.