TT Tên nhân tố Số biến
1 Hiệu quả công việc LD1, LD2, LD3, LD4 2 Cơ hội đào tạo và thăng tiến TT1, TT2, TT3, TT4
3 Thu nhập PL1, PL2, PL3
4 Đồng nghiệp DN1, DN2, DN3
6 Sự đảm bảo công việc DB1, DB2, DB3 7 Bản chất công việc CV1, CV2, CV3
8 Văn hóa tổ chức VH1, VH2, VH3
9 Sự hài lịng với cơng việc HL1, HL2, HL3
Nguồn: Tác giả tổng hợp
“Kết quả phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phụ
thuộc và biến độc lập có sự tương quan với nhau hay khơng trước khi đi vào chạy mơ hình hồi quy.”
“Căn cứ trên kết quả phân tích tương quan (phụ lục 3) các biến, ta thấy giá trị
Sig của nhân tố Đồng nghiệp và Văn hóa tổ chức lần lượt là 0,980 và 0,242 đều lớn hơn 0,05 (tức 5%), điều này cho thấy 2 nhân tố này khơng có ý nghĩa thống kê trong việc phân tích tương quan, hay nói cách khác mối tương quan giữa nhân tố Đồng nghiệp với nhân tố Sự hài lịng với cơng việc và giữa nhân tố Văn hóa tổ chức với nhân tố Sự hài lịng với cơng việc khơng có ý nghĩa về mặt tương quan. Do đó tác giả tiến hành loại bỏ 2 nhân tố này và thực hiện phân tích tương quan lần 2.”
“Căn cứ vào kết quả phân tích tương quan lần 2 (Phụ lục 3) ta thấy, các nhân
tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo cơng việc, CV Bản chất cơng việc đều có nghĩa thống kê trong việc phân tích tương quan với nhân tố HL Sự hài lịng với cơng việc, điều đó thể hiện qua giá trị Sig. của các nhân tố LD Đánh giá hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là 0,000; 0,000; 0,001; 0,001; 0,000 và 0,015 đều nhỏ hơn 0,05 (tức 5%).”
Thêm vào đó, các giá trị Pearson Correlation đều lớn hơn 0, phản ánh mối quan hệ dương (tác động dương) giữa các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc, điều này hoàn toàn phù hợp với các giả thuyết đưa ra cho mơ hình. Cụ thể, các giá trị Pearson Correlation của các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc với nhân tố HL Sự hài lịng với cơng việc là: 0,351; 0,392; 0,687; 0,438; 0,278 và 0,184.
“Như vậy, việc phân tích mơ hình hồi quy chỉ được thực hiện với 6 nhân tố
độc lập LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến nhân tố phụ thuộc HL Sự hài lịng với cơng việc”
4.6. PHÂN TÍCH HỒI QUY
4.6.1. Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình Bảng 4.11. Độ phù hợp của mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh F thay đổi df1 df2 Sig F thay đổi Durbin Watson Giá trị 0,748 0,615 0,601 87,650 6 237 0,000 1,930
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
“Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình có R2 = 0,615 và R2 hiệu chỉnh = 0,601. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mơ hình là 61,5%, hay nói một cách khác 61,5% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lịng với cơng việc được giải thích bởi các yếu tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc.”
Tiếp theo,”tác giả kiểm định sự phù hợp của mơ hình thơng qua kiểm định F thơng qua phân tích phương sai.”
Bảng 4.12. Phân tích phương sai
STT Chỉ tiêu Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Tương quan 27,985 6 4,664 87,650 0,000 2 Phần dư 8,940 227 0,053 3 Tổng 36,925 233
“Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 87,650 để
kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hồi quy nhằm xem xét biến Sự hài lòng với cơng việc có quan hệ tuyến tính với các biến độc lập và với mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mơ hình, tức là sự kết hợp của các biến có trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.”
Tóm lại, mơ hình hồi quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.6.2. Kết quả mơ hình hồi quy Bảng 4.13. Tổng hợp kết quả hồi quy
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.265 .580 2.184 .030
Hiệu quả công việc .160 .085 .119 1.903 .000 .796 1.257 Cơ hội đào tạo và thăng
tiến .156 .067 .128 2.359 .019 .777 1.286
Thu nhập .193 .088 .186 2.201 .000 .910 1.099 Môi trường làm việc .051 .020 .046 2.604 .001 .817 1.223 Sự đảm bảo công việc .159 .075 .104 2.119 .004 .505 1.981 Bản chất công việc .063 .024 .062 2.634 .000 .490 2.040
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy tuyến tính cho thấy giá trị Sig. tổng thể của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 5%, điều này chứng tỏ các yếu tố này đều có ý nghĩa 95% trong mơ hình và đều có tác động đến Sự hài lịng với cơng việc. Cụ thể, các giá trị Sig. của các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng
tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là: 0,000; 0,019; 0,000; 0,001; 0,004 và 0,000.
“Như vậy, phương trình hồi quy của mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa các
nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lịng với cơng việc là:”
HL = 1,265 + 0,160*LD + 0,156*TT + 0,193*PL + 0,051*MT + 0,159*DB + 0,063*CV
Mức ý nghĩa: 5%
“Từ phương trình hồi quy cho thấy Sự hài lịng với cơng việc có quan hệ tuyến
tính đối với các nhân tố LD Hiệu quả cơng việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc.”
Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến sự gắn kết với cơng việc đó là nhân tố thu nhập (TL có hệ số b chuẩn hóa = 0,186, tác động cùng chiều), tiếp đến là nhân tố cơ hội đào tạo và thăng tiến (TT có b chuẩn hóa = 0,128, tác động cùng chiều), nhân tố Đánh giá hiệu quả cơng việc (LD có b chuẩn hóa = 0,119, tác động cùng chiều), kế đến là, nhân tố Sự đảm bảo cơng việc (DB có b chuẩn hóa = 0,104, tác động cùng chiều), nhân tố Bản chất công việc (CV có b chuẩn hóa = 0,062, tác động cùng chiều) và cuối cùng là nhân tố Mơi trường làm việc (MT có b chuẩn hóa = 0,046, tác động cùng chiều).
Bảng 4.14. Mức độ tác động các nhân tố
Yếu tố Mức độ tác động (1- mạnh nhất)
Hiệu quả công việc 3
Cơ hội đào tạo và thăng tiến 2
Thu nhập 1
Môi trường làm việc 6
Sự đảm bảo công việc 4
Bản chất công việc 5
4.6.3. Kiểm tra đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan và phân phối chuẩn phần dư chuẩn phần dư
4.6.3.1. Kiểm tra đa cộng tuyến
“Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ, tương quan cặp các biến giải thích cao, hồi quy phụ, sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008).”Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF, nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép (hệ số VIF của các biến độc lập LD Đánh giá hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là 1,257; 1,286; 1,099; 1,223; 1,981; 2,040 cho thấy mơ hình khơng bị đa cộng tuyến), và độ chấp nhận của biến lớn hơn 0,1 nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Bảng 4.15. Kiểm tra đa cộng tuyến
Nhân tố Thống kê đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến Hệ số VIF
Hiệu quả công việc 0,796 1,257
Cơ hội đào tạo và thăng tiến 0,777 1,286
Thu nhập 0,910 1,099
Môi trường làm việc 0,817 1,223
Sự đảm bảo công việc 0,505 1,981
Bản chất công việc 0,490 2,040
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
4.6.3.2. Kiểm tra tự tương quan
“Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về
tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1,930 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).”
4.6.3.3. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
“Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng
sai mơ hình, phương sai không phải hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, tác giả quyết định khảo sát phân phối của phân dư bằng việc xây dựng biểu đồ tần số các phần dư histogram.”
Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS
“Dựa vào hình trên, ta có thể thấy rằng, biểu đồ có dạng hình chng, giá trị
trung bình là -3,12.10^-15 gần bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn (0,983) gần bằng 1. Như vậy, có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.”
4.7. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT TRUNG BÌNH TỔNG THỂ 4.7.1. Kiểm định sự hài lịng của nhân viên theo “Giới tính” 4.7.1. Kiểm định sự hài lịng của nhân viên theo “Giới tính”
Để kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên theo “Giới tính” (nam, nữ), ta thực hiện kiểm định t. Đầu tiên chúng ta kiểm định phương sai của hai nhóm nhân viên thuộc hai giới tính khác nhau (Nam, nữ) bằng kiểm định F. Ta thấy p = 0.573 > 0.05, như vậy phương sai của 2 nhóm bằng nhau. Do đó ta sẽ đọc kết quả kiểm định t ở phần dịng trên có p = 0.696 > 0.05,“kết luận rằng 2 trung bình đám đơng giống nhau, nghĩa là khơng có sự khác biệt về sự hài lịng của nhân viên theo giới tính”(xem bảng 4.16).
Bảng 4.16. Kiểm định t về sự hài lịng theo “Giới tính” Kiểm định Levene cho sự giống nhau giữa các phương sai
Kiểm định t cho sự giống nhau giữa các trung bình
Hài lịng F Mức ý nghĩa (sig) T df Mức ý nghĩa (2 chiều) Độ lệch trung bình Độ lệch sai số chuẩn Độ tin cậy 95% của độ lệch chuẩn Cận dưới Cận trên Phương sai bằng nhau .327 .573 -.267 335 .696 -0.0172 0.065 -0.1735 0.1077 Phương sai khác nhau -.272 324.726 .699 -0.0183 0.062 -0.1372 0.1106
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ SPSS
4.7.2. Kiểm định sự hài lòng của nhân viên theo “Chức vụ”
“Ta có p (F) = 0.187 > 0.05, ta chấp nhận hai phương sai của hai nhóm bằng
nhau. Do đó, ta sẽ đọc kết quả kiểm định t ở phần dịng trên có p = 0.001 < 0.05, kết luận hai trung bình nhóm khác nhau, nghĩa là có sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên đối với sự hài lòng của nhân viên theo chức vụ và cấp quản lý có sự hài lịng cao hơn nhân viên.”
Bảng 4.17. Kiểm định t về sự hài lòng của nhân viên theo “Chức vụ"
Độ tuổi N Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
Hài lòng
Nhân viên 187 0.8765 0.045275
Quản lý 47 0.8767 0.467868
Kiểm định Levene cho sự giống nhau giữa các phương sai
Kiểm định t cho sự giống nhau giữa các trung bình
Hài lịng F Mức ý nghĩa (sig) T df Mức ý nghĩa (2 chiều) Độ lệch trung bình Độ lệch sai số chuẩn
Độ tin cậy 95% của độ lệch chuẩn Cận dưới Cận trên Phương sai bằng nhau 1.687 .187 -3.235 233 .001 0.1625 0.0721 -3.0343 7.0000 Phương sai khác nhau -3.283 456.554 .002 0.1625 0.7346 -0.0594 0.0711
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ SPSS
4.7.3. Kiểm định hài lịng của nhân viên theo “Trình độ học vấn”
“Để kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên theo trình độ học
vấn, ta thực hiện kiểm định ANOVA một chiều, mà trước tiên là kiểm định phương sai của các mẫu nhân viên”(dưới trung học, trung học, cao đẳng, đại học, trên đại học) bằng phép kiểm định Levene có p = 0.088 > 0.05, nghĩa là phương sai của các nhóm bằng nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có p (ANOVA) = 0.772 > 0.05 nghĩa là trung bình các đám đơng khác nhau, đồng nghĩa với việc có sự khác biệt về sự hài lịng của nhân viên theo từng trình độ học vấn.
Bảng 4.18. Kiểm định ANOVA về sự hài lòng của nhân viên theo "Trình độ học vấn" học vấn"
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2.457 3 230 0.088 ANOVA Trình độ Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 21.235 3 9.231 2.323 .772 Within Groups 267.525 230 .472 Total 288.760 233
Nguồn: kết quả phân tích từ SPSS
4.7.4. Kiểm định hài lịng của nhân viên theo “Thâm niên cơng tác”
Để kiểm định sự khác biệt về sự hài lịng của nhân viên theo thâm niên cơng tác, ta thực hiện kiểm định ANOVA một chiều, mà trước tiên là kiểm định phương sai của các mẫu nhân viên (dưới 5 năm, 5 đến 10 năm, trên 10 năm) bằng phép kiểm định Levene có p = 0.073 > 0.05, nghĩa là phương sai của các nhóm bằng nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có p (ANOVA) = 0.704 > 0.05 nghĩa là trung bình các đám đơng khác nhau, đồng nghĩa với việc có sự khác biệt về sự hài lịng của nhân viên theo Thâm niên công tác.
Bảng 4.19. Kiểm định ANOVA về sự hài lòng của nhân viên theo "Thâm niêm công tác" công tác"
Levene Statistic df1 df2 Sig.
ANOVA
Thâm niên công tác
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 21.653 5 9.574 2.237 .704
Within Groups 267.735 228 .484
Total 289.388 233
Nguồn: kết quả phân tích từ SPSS
4.7.5. Kiểm định hài lòng của nhân viên theo “Độ tuổi”
Để kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên theo Độ tuổi, ta thực hiện kiểm định ANOVA một chiều, mà trước tiên là kiểm định phương sai của các mẫu nhân viên (dưới 30, 30-44, 45-55, trên 55) bằng phép kiểm định Levene có p = 0.0723 > 0.05, nghĩa là phương sai của các nhóm bằng nhau. Kết quả kiểm định ANOVA có p (ANOVA) = 0.715 > 0.05 nghĩa là trung bình các đám đơng khác nhau, đồng nghĩa với việc có sự khác biệt về sự hài lịng của nhân viên theo từng Độ tuổi.
Bảng 4.20. Kiểm định ANOVA về sự hài lòng của nhân viên theo "Độ tuổi "
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2.536 2 231 0.0723
ANOVA
Độ tuổi
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 21.123 2 9.534 2.457 .715
Within Groups 264.345 231 .454
Total 285.468 233
4.8. THẢO LUẬN KẾT LUẬN NGHIÊN CỨU
Từ cơ sở lý thuyết đề ra ban đầu, tác giả xây dựng được mơ hình đo lường sự hài lòng của nhân viên với các cơ quan Thống kê với 07 yếu tố như sau:“LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc.”
Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến Sự kết với cơng việc đó là nhân tố Thu nhập (TL có hệ số b chuẩn hóa = 0,186, tác động cùng chiều), tiếp đến là nhân tố Cơ hội