Biến quan sát N ân tố Sự sinh bản thân Lịng trắc ẩn Cam kết vì lợi ích công Chính sách thu hút HS5 0,721 HS6 0,714 HS2 0,702 HS7 0,689 HS1 0,678 HS3 0,668 HS8 0,616 HS4 0,572 LTA4 0,776 LTA7 0,749 LTA6 0,732 LTA1 0,709 LTA2 0,692 LTA8 0,652 LTA5 0,613 CK1 0,777 CK2 0,732 CK5 0,722 CK3 0,713 CK4 0,698 TH3 0,763 TH5 0,753 TH2 0,743 TH1 0,740 TH4 0,566
47
4.2.2.2. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.5: Bảng ki m định KMO và Barlett cho biến phụ thuộc Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,802 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 314,989 df 6 Sig. 0,000
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Bảng 4.6: Phư ng sai trích các iến phụ thuộc
Nh n tố
Hệ số Eigenvalues khởi t o Tổng phư ng sai trích Tổng % Phư ng sai % Phư ng sai trích Tổng % Phư ng sai % Phư ng sai trích 1 2,720 68,012 68,012 2,720 68,012 68,012 2 0,505 12,614 80,626 3 0,443 11,078 91,704 4 0,332 8,296 100,000
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Bảng 4.7: Ma trận nhân tố của thang đo Sự hài lịng cơng việc
Biến quan sát Nh n tố Sự hài l ng công việc HL4 0,851 HL1 0,824 HL2 0,821 HL3 0,802
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Với ch báo được s dụng ở quan sát ban đầu, kết quả chọn lọc được biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn h n tiêu chuẩn cho phép (> 0,5). Đồng thời, ki m định Bartlett cho thấy gi a các biến trong tổng th có mối tư ng quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,802(0,5<KMO< 1) chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này l i với nhau là thích hợp.
48
Và kết quả này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố). Giá trị Eigenvalues = 2,720
Giá trị Tổng phư ng sai trích = 68,012% > 50%, giá trị này cho biết nhóm nhân tố này giải thích được 68,012% sự biến thiên của các biến quan sát.
4.2.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi ki m định thang đo qua phân tích hệ số tin cậy Cron ach’s Alpha và EFA, có 5 nh n tố được đưa vào đ ki m định mơ hình. Trước khi ki m định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết, tác giả tiến hành ki m định tư ng quan Pearson, c ng như trong phần này c ng thực hiện việc d tìm các vi ph m giả định cần thiết.
4.2.3.1. Ki m định hệ số tư ng quan Pearson
Đ xác định mối quan hệ gi a các biến trong mơ hình nghiên cứu, ước đầu tiên ta cần phân tích mối tư ng quan gi a các biến xem có mối liên hệ tuyến tính gi a biến độc lập và biến phụ thuộc hay không.
Bảng 4.8: Ma trận tư ng quan TH CK LTA HS HL TH CK LTA HS HL TH Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) CK Pearson Correlation 0,528** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 LTA Pearson Correlation 0,196** 0,239** 1 Sig. (2-tailed) 0,005 0,001 HS Pearson Correlation 0,406** 0,472** 0,310** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000
HL Pearson Correlation 0,640** 0,593** 0,356** 0,625** 1
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Ta thấy rằng, các hệ số tư ng quan gi a biến độc lập và biến phụ thuộc đều có nghĩa (sig<0,05) nên các nhân tố đưa vào ph n tích hồi quy là hợp lý. Bên c nh đó, kết quả ph n tích c ng cho thấy mức tư ng quan tuyến tính gi a t ng biến độc lập trên với biến phụ thuộc, trong biến độc lập có tư ng quan cao nhất
49
với biến phụ thuộc (sự hài lịng cơng việc) đó là iến chính sách thu hút - TH (r = 0,640). Do đó, ta có th kết luận các biến độc lập này có th đưa vào mơ hình đ giải thích cho biến sự hài lịng cơng việc.
4.2.3.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, c ng như mức độ tác động của t ng biến.
Mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc
Phư ng trình hồi quy của mơ hình có d ng:
HL = B0 + 1*TH + 2*CK + 3*LTA + 4*HS Với quy ước ký hiệu như sau:
TH: Chính sách thu hút (X1); CK: Cam kết vì lợi ích cơng ( X2); LTA: Lịng trắc ẩn ( X3);
HS: Sự hy sinh bản thân( X4);
Biến phụ thuộc là sự hài lịng cơng việc (HL).
Đ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến đưa vào mơ hình theo phư ng pháp Enter. Tiêu chuẩn ki m định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phư ng pháp ki m định giá trị thống kê F và xác định xác suất tư ng ứng của giá trị thống kê F, ki m định mức độ phù hợp gi a mẫu và tổng th thông qua hệ số xác định R2
. Công cụ chẩn đoán giúp phát hiện sự tồn t i của cộng tuyến trong d liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến làm sai lệch tham số ước lượng là: Hệ số phóng đ i phư ng sai (Variance inflation factor - VIF). Quy tắc khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Dựa vào c sở l thuyết và kết quả ph n tích ở trên, ta sẽ đưa tất cả các iến độc lập trong mơ hình hồi quy đ điều ch nh ằng phư ng pháp đưa vào c ng một lúc Enter đ chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn nh ng iến có mức nghĩa < 0,05
50
Kết quả ph n tích giá trị ph hợp cho các iến số được th hiện thông qua Bảng 4.9.
Bảng 4.9: Hệ số R2 t kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình R R 2 R2 iệu c ỉn Sai số ƣớc lƣợn Durbin- Watson 1 0,785a 0,616 0,608 0,37821 1,899
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Hệ số xác định hiệu ch nh R2 hiệu ch nh là 0,608 điều này cho thấy mối quan hệ gi a iến độc lập với iến phụ thuộc có nghĩa, cụ th là cả 4 iến độc lập trên góp phần giải thích 60,8 % sự khác iệt của sự hài l ng công việc.
Như vậy, mức độ ph hợp của mơ hình được chấp nhận. Tuy nhiên sự ph hợp này ch đúng với d liệu mẫu. Đ ki m định xem có th suy diễn mơ hình cho tổng th thực hay không ta phải ki m định độ ph hợp của mơ hình thơng qua ki m định F.
iểm địn F
Theo Bảng 4.10 ph n tích ANOVA, ki m định F s dụng trong ảng ph n tích phư ng sai vẫn là một phép giả thuyết về độ ph hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng th . Kết quả ph n tích cho thấy, ki m định F có giá trị là 78,109 với Sig. = 0,000, chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính ội là ph hợp với tập d liệu và có th s dụng được đ dự đoán cho tổng th .
Bảng 4.10: Ki m định F của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổn bình p ƣơn df Trung bình bình p ƣơn F Sig. 1 Hồi quy 44,692 4 11,173 78,109 0,000b Phần dư 27,893 195 0,143 Tổng 72,585 199
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
51
Sau khi ki m định F đ đ t yêu cầu. Tác giả tiến hành ph n tích hệ số hồi quy cho t ng iến độc lập, đ đo lường mức độ tác động của t ng iến độc lập lên iến phụ thuộc. Kết quả ph n tích hồi quy được th hiện trong Bảng 4.11.
Bảng 4.11: Bảng hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Ki m tra đa cộng tuyến B Std. Error Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số -0,203 0,241 -0,841 0,401 TH 0,456 0,067 0,367 6,852 0,000 0,689 1,452 CK 0,221 0,059 0,210 3,776 0,000 0,637 1,569 LTA 0,096 0,035 0,129 2,753 0,006 0,892 1,122 HS 0,279 0,044 0,337 6,384 0,000 0,708 1,413
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Thông qua các ki m định ở trên, có th thấy mơ hình 1 i u diễn mối quan hệ gi a các đ c trưng “Chính sách thu hút” (TH), “Cam kết vì lợi ích cơng” (CK), “L ng trắc ẩn” (LTA) và “sự hy sinh lợi ích cá nh n” (HS) không vi ph m các giả thuyết an đầu của phư ng trình hồi quy tuyến tính và ph hợp với tổng th . Mơ hình đ t nghĩa thống kê 95% và các hệ số hồi quy riêng của mơ hình đều có giá trị dư ng. Như vậy, giả thuyết an đầu về mối quan hệ gi a các thành phần động lực phụng sự cơng (chính sách thu hút, cam kết vì lợi ích cơng, l ng trắc ẩn và sự hy sinh lợi ích cá nh n) và sự hài l ng công việc của cán ộ công đồn đều được chấp nhận. Có nghĩa là, khi các thành phần của động lực phụng sự cơng càng được n ng cao thì sự hài l ng cơng việc của cán ộ cơng đồn chun trách c ng t đó ngày càng tăng theo.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) nếu chúng ta d ng hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa thì chúng ta khó có th so sánh mức độ tác động của các iến độc lập vì thang đo lường chúng thường khác nhau. Vì vậy, chúng ta phải s dụng trọng số hồi quy β chuẩn hóa đ có nh ng so sánh chính xác h n. So sánh giá trị của hệ số
52
chuẩn hóa ở cột Beta cho thấy: Mức độ tác động m nh nhất là yếu tố Chính sách
thu hút, sau đó là sự s n của bản t ân, và thấp nhất là yếu tố Lòn trắc ẩn.
Phư ng trình hồi quy của mơ hình theo hệ số β chuẩn hóa như sau: HL = 0,367*TH + 0,210*CK + 0,129*LTA + 0,337*HS (1)
4.2.3.3. Dị tìm các vi ph m giả định
Ph n tích hồi quy khơng ch là việc mô tả các d liệu quan sát được trong mẫu nghiên cứu, mà c n phải mở rộng dự đốn cho tổng th . Chính vì vậy đ đảm ảo độ tin cậy trong ph n tích hồi quy tuyến tính thì phải d tìm các vi ph m giả định, mà nếu các giả định ị vi ph m thì các kết quả ước lượng trong ph n tích hồi quy ở trên không đáng tin cậy. Về d tìm các giả định ao gồm: Các phần dư khơng có liên hệ tuyến tính, phư ng sai phần dư khơng đổi, phần dư có ph n phối chuẩn, khơng có tư ng quan gi a các phần dư, và cuối c ng là hiện tượng đa cộng tuyến gi a các iến độc lập.
Kiểm tra liên hệ tuyến tính và giả địn p ƣơn sai của phần dƣ k ôn đổi
Kết quả đồ thị ph n tán được th hiện trên Hình 4.5.
N u n: Kết quả p ân t c SPSS của t c ả
53
Qua quan sát đồ thị ph n tán gi a phần dư và giá trị dự đoán, chúng ta thấy phần dư ph n tán một cách ngẫu nhiên xung quang tung độ 0, vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng ị vi ph m.
M t khác, thì đồ thị ph n tán c ng đồng thời ki m tra về hiện tượng phư ng sai của phần dư thay đổi:
Hiện tượng phư ng sai của phần dư thay đổi là hiện tượng độ lớn của phần dư tăng hay giảm c ng với các giá trị dự đoán hay giá trị của iến độc lập mà ta nghi ngờ, đ y là hiện tượng làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, làm cho việc ki m định các giả thuyết mất hiệu lực, đánh giá nhầm chất lượng của mơ hình hồi quy.
Vì thế cần phải ki m định phư ng sai của phần dư không đổi. Và c ng như trên, phư ng sai của phần dư khơng đổi vì theo đồ thị ph n tán của phần dư chuẩn hóa ta thấy phần dư tán ngẫu xung quang đường nằm ngang đi qua hoành độ 0 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định phần dƣ có p ân p ối chuẩn
Phần dư có th không tu n theo ph n phối chuẩn vì nh ng l do như s dụng sai mơ hình, phư ng sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều đ ph n tích… (Hồng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Bi u đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đ được chuẩn hóa) được s dụng đ ki m tra giả định này.
54
Ph n phối của phần dư: Quan sát Hình 4.7 ta thấy: i u đồ tần số của phần dư chuẩn hóa của mơ hình 1 có hình d ng tiệm cận với đường cong ph n phối chuẩn. Ngồi ra, mơ hình có trị trung ình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,990, gần ằng 1. Do đó, ta có th kết luận rằng: giả thiết phần dư có ph n phối chuẩn không ị vi ph m.
N u n: Kết quả p ân t c SPSS của t c ả
Hình 4.7: Bi u đồ tần số của phần dư chuẩn hóa của mơ hình 1
Giả địn k ơn có tƣơn quan iữa các phần dƣ
Đ i lượng thống kê Dur in-Waston (d) d ng đ ki m định tư ng quan của các sai số kề nhau (tư ng quan chu i ậc nhất) với nguyên tắc:
- Nếu 1 < d < 3: Mơ hình khơng có tự tư ng quan. - Nếu 0 < d< 1: Mơ hình có tự tư ng quan dư ng. - Nếu 3 < d < 4: Mơ hình có tự tư ng quan m.
Đ i lượng thống kê Dur in-Waston (d) trong nghiên cứu này có giá trị d = 1,899 (Bảng 4.9). Do hệ số Dur in-Waston nằm trong miền chấp nhận (1 < d < 3). Vì vậy, chấp nhận giả định khơng có tư ng quan gi a các phần dư.
55
Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đ y là hiện tượng mà các iến độc lập có tư ng quan ch t chẽ với nhau, hiện tượng này làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, làm giá trị ki m định kém nghĩa h n. Theo Bảng 4.11 ta có th thấy hệ số VIF của tất cả các iến đều nhỏ h n 2. Vì vậy, có th kết luận trong phư ng trình hồi quy này giả định về đo lường đa cộng tuyến được chấp nhận tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến gi a các iến độc lập.
T kết quả ph n tích hồi quy ( ảng 4.11) và kết quả d tìm vi ph m các giả định đi đến kết luận về kết quả ki m định các giả thuyết được tổng hợp t i Bảng 4.12 dưới đ y. Bảng 4.12: Ki m định giả thuyết Giả t u ết P át biểu Hệ số beta c uẩn hóa Giá trị p ết luận H1 Chính sách thu hút có tác động c ng chiều đến sự hài l ng công việc của cán ộ cơng đồn chun trách.
0,367 0,000
Chấp nhận H2
Cam kết vì lợi ích cơng có tác động c ng chiều đến sự hài l ng công việc của cán ộ cơng đồn chun trách.
0,210 0,000
H3
L ng trắc ẩn có tác động c ng chiều đến sự hài l ng cơng việc của cán ộ cơng đồn chun trách.
0,129 0,006
H4
Sự hy sinh ản th n có tác động c ng chiều đến sự hài l ng công việc của cán ộ cơng đồn chun trách.
56
4.3. Phân tích sự khác biệt giữa các biến định tính với sự hài lịng cơng việc
4.3.1. Kiểm định mức độ ảnh hưởng của giới tính đến sự hài lịng công việc
Bảng 4.13: Ki m định T-test của giới tính
Giới tín Tần số Trị trun bình Nam 83 3,8946 N 117 3,8120 Ki m đinh Levene Levene Statistic Sig. Giá trị 0,476 0,491 Ki m định T-test Sig. Phư ng sai ằng nhau 0,342
Ngu n: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Đ t giả thuyết:
H0: Khơng có sự khác iệt về mức độ ảnh hưởng gi a nam và n đến giá sự hài l ng công việc
Kết quả ki m định Levene cho giá trị Sig. = 0,491 (lớn h n 5%), do đó, giả thuyết H0 – phư ng sai các nhóm giới tính đồng nhất, được chấp nhận. Tiếp tục ki m định T-test với phư ng sai giới tính
Kết quả ki m định T-test với Sig. = 0,342 (lớn h n 5%) cho thấy: giả thuyết