CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy, có 5 yếu tố của văn hóa doanh nghiệp ảnh hưởng đến kết quả công việc của nhân viên. Tiếp theo, phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến kết quả cơng việc của nhân viên.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: chăm sóc khách hàng (CAR), lương, khen thưởng (SAL), giao tiếp (GT), sự tham gia của nhân viên (TG), học hỏi và đổi mới (HOC); và một biến phụ thuộc là kết quả công việc của nhân viên (KQ).
Mơ hình của phân tích hồi quy là:
KQ = β0 + β1 * TG + β2 * SAL + β3 * GT + β4 * CAR + β5 * HOC + 𝜺
Trong đó: β0là hằng số hồi quy
β1, β2, β3, β4, β5là các hệ số hồi quy
𝜺là sai số ngẫu nhiên
4.4.1 Phân tích hệ số tương quan
Nhằm phân tích mối tương quan giữa các biến trước khi phân tích hồi quy tuyến tính quy bội, đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với biến độc lập. Kết quả phân tích tương quan thể hiện tại bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến
TG SAL GT CAR HOC KQ
TG Hệ số tương quan 1 Sig. SAL Hệ số tương quan 0.378 1 Sig. 0.000 0.000 GT Hệ số tương quan 0.462 0.45 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 CAR Hệ số tương quan 0.514 0.462 0.51 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 HOC Hệ số tương quan 0.122 0.156 0.34 0.175 1 Sig. 0.45 0.100 0.07 0.04 KQ Hệ số tương quan 0.469 0.518 0.468 0.576 0.217 1 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Từ kết quả phân tích tương quan trên, ta có thể thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc kết quả công việc của nhân viên với các biến độc lập: (1) sự tham gia của nhân viên, (2) lương, khen thưởng, (3) sự giao tiếp giữa các thành viên, (4) sự chăm sóc khách hàng, (5) học hỏi và đổi mới, đều khác 1, như vậy khơng xảy ra tương quan hồn tồn giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giá trị Sig. < 0.05. Do đó có thể đưa các biến độc lập vào mơ hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc
là kết quả công việc của nhân viên. Tuy nhiên, mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc sẽ được xác định cụ thể thơng qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
4.4.2 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Từ bảng 4.8, tiến hành kiểm định giả thiết H0: mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp (kết quả cụ thể được trình bày ở phụ lục 5). Kết quả thống kê F được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig= 0,000<0,05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an tồn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0,445 tương đương 44,5%. Tức là, các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính giải thích được 44,5% kết quả công việc của nhân viên.
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ
lệch chuẩn
1 0.675a 0.455 0.445 0.50176