Biến nghiên cứu Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố
Số lượng
biến Điều kiện
Tôn trọng - Phát triển nhân viên A5 ,783 7 Chấp nhận A7 ,753 Chấp nhận A4 ,728 Chấp nhận A2 ,669 Chấp nhận A1 ,620 Chấp nhận A3 ,586 Chấp nhận A6 ,585 Chấp nhận Định hướng đội nhóm B2 ,781 4 Chấp nhận B1 ,776 Chấp nhận B3 ,674 Chấp nhận B4 ,662 Chấp nhận
Chi tiết/ Nguyên tắc hóa C3 ,834 3 Chấp nhận C1 ,730 Chấp nhận C4 ,708 Chấp nhận
Sự ổn định D2 ,776 3 Chấp nhận
D1 ,770 Chấp nhận D3 ,737 Chấp nhận
Cải tiến E5 ,723 4 Chấp nhận E1 ,686 Chấp nhận E3 ,652 Chấp nhận E2 ,558 Chấp nhận Định hướng kết quả F1 ,792 3 Chấp nhận F4 ,781 Chấp nhận F2 ,772 Chấp nhận Năng nổ/ tháo vát G3 ,756 5 Chấp nhận G1 ,745 Chấp nhận G2 ,739 Chấp nhận F3 ,682 Chấp nhận G4 ,601 Chấp nhận Percentage of Variance Explained (% Phương sai trích)
71,922 Chấp nhận
Kết quả phân tích EFA cho thấy với phương pháp trích nhân tố principal component, phép quay Varimax cho phép trích được 7 nhân tố từ 29 biến quan sát và phương sai trích được là 71,922% ( đạt yêu cầu (> 50%)).
Từ kết quả phân tích nhân tố của thang đo các thành phần văn hóa cơng ty nêu trên, 7 nhân tố hình thành với một thay đổi so với thang đo ban đầu, đó là biến F3 thuộc về nhân tố Năng nổ / tháo vát thay vì thuộc nhân tố Định hướng kết quả như thang đo ban đầu. Điều này cũng có thể giải thích được là do các nhân viên nếu định hướng hành động để thực hiện các mục tiêu công việc (không chỉ dừng lại ở hội họp, trao đổi) cũng đồng thời thể hiện được sự năng nổ và tháo vát trong cơng việc. Mơ hình có tổng phương sai trích khá cao 71,922%, cho thấy 7 nhân tố được trích ra thể hiện khá đầy đủ thang đo văn hóa cơng ty.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố do có sự thay đổ biến quan sát giữa 2 nhân tố Định hướng kết quả và năng nổ / tháo vát nên ta kiểm định lại độ tin cậy của 2 nhân tố trên. Kết quả như sau:
Bảng 4.6: Hệ số Cronbach’s alpha của 2 thành phần Định hướng kết quả và Năng nổ/tháo vát Định hướng kết quả Alpha = 0,883 Số biến = 3 F1 7,39 1,983 ,807 ,805 Biến phù hợp F2 7,48 2,278 ,760 ,847 Biến phù hợp F4 7,30 2,229 ,758 ,848 Biến phù hợp Năng nổ / tháo vát Alpha = 0,875 Số biến = 5 F3 14,94 9,685 ,647 ,862 Biến phù hợp G1 14,72 9,528 ,663 ,858 Biến phù hợp G2 15,06 9,220 ,789 ,829 Biến phù hợp G3 15,04 8,912 ,715 ,846 Biến phù hợp G4 14,86 9,306 ,712 ,846 Biến phù hợp
Kết quả kiểm định cho thấy thang đo thành phần văn hóa gồm 7 nhân tố, 29 biến quan sát sau khi thực hiện phân tích nhân tố là thang đo phù hợp để giới thiệu dữ liệu.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố thang đo sự gắn kết với tổ chức
Kết quả phân tích nhân tố thang đo các thành phần văn hóa như sau:
Bảng 4.7: Kiểm định KMO và Bartlett – thang đo các thành phần văn hóa Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,897 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,897
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 800,121
df 15
Sig. ,000
Với giả thuyết Ho đặt ra trong phân tích này là giữa 6 biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (sig = 0.000); hệ số KMO là 0.897 (> 0.5). Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bảng 3.8: Kết quá phân tích nhân tố- thang đo cá thành phần văn hóa
Biến nghiên cứu Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố
Số lượng
biến Điều kiện Sự gắn kết với tổ chức COMMIT6 ,873 7 Chấp nhận COMMIT4 ,852 Chấp nhận COMMIT5 ,831 Chấp nhận COMMIT1 ,815 Chấp nhận COMMIT3 ,811 Chấp nhận COMMIT2 ,794 Chấp nhận Percentage of Variance Explained (% Phương sai trích) 68,820 Chấp nhận
4.3 Phân tích tương quan - hồi quy 4.3.1 Phân tích tương quan 4.3.1 Phân tích tương quan
Ma trận tương quan ở bảng 4.10 đã trình bày các hệ số tương quan Pearson (r) giữa các biến nghiên cứu và mức ý nghĩa của từng hệ số đó. Mức ý nghĩa của các hệ số rất nhỏ (sig= 0 < 0.05) nên các hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê. Ngồi ra, kết quả phân tích cũng chỉ ra rằng có mối tương quan khá cao giữa các biến độc lập, các thành phần văn hóa cơng ty, và biến phụ thuộc, sự gắn kết với tổ chức của nhân viên (r = 0.335- 0.687).
Bảng 4.9: Tương quan các thành phần văn hóa và sự gắn kết với tổ chức
Correlationsa X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y X1 Hệ số tương quan 1 ,588 ,335 ,663 ,627 ,512 ,521 ,687 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X2 Hệ số tương quan ,588 1 ,409 ,415 ,454 ,486 ,617 ,593 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X3 Hệ số tương quan ,335 ,409 1 ,340 ,341 ,457 ,339 ,347 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X4 Hệ số tương quan ,663 ,415 ,340 1 ,606 ,452 ,442 ,634 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X5 Hệ số tương quan ,627 ,454 ,341 ,606 1 ,471 ,505 ,639 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X6 Hệ số tương quan ,512 ,486 ,457 ,452 ,471 1 ,565 ,579 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 X7 Hệ số tương quan ,521 ,617 ,339 ,442 ,505 ,565 1 ,649 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 Y Hệ số tương quan ,687 ,593 ,347 ,634 ,639 ,579 ,649 1 Mức ý nghĩa (sig) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
4.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bênh cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin-Watson < 3 ) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hố của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chung càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Để thể hiện tính thuyết phục và tạo sự tin tưởng hồn tồn vào kết quả của phân tích hồi quy ta lần lượt kiểm định một số giả định sau :
- Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến - Các phần dư có phân phối chuẩn
- Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư)
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của phần dư không đổi
+ Giả định mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến:
Ở phần phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng giữa các biến phụ thuộc có quan hệ tương quan với các biến độc lập và cũng như giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Khi mối tương quan khá chặt chẽ sẽ dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình. Do vậy mà chúng ta phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến
bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Qua bảng kết quả phân tích, ta thấy VIF lớn nhất chỉ bằng 2.525 do đó ta có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Chỉ khi nào VIF vượt q 10 thì mơ hình mới xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005)
Bảng 4.10: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Biến phụ thuộc: Y Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung Sai VIF a Biến phụ thuộc: Y (Constant) -,428 ,246 -1,735 ,084 X1 ,238 ,076 ,201 3,156 ,002 ,396 2,525 X2 ,126 ,059 ,123 2,151 ,033 ,495 2,020 X3 -,047 ,064 -,035 -,738 ,462 ,731 1,368 X4 ,180 ,053 ,195 3,405 ,001 ,489 2,046 X5 ,216 ,071 ,170 3,021 ,003 ,505 1,979 X6 ,139 ,057 ,132 2,441 ,015 ,551 1,814 X7 ,232 ,056 ,233 4,101 ,000 ,498 2,009
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sau: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Vì vậy chúng ta thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau
để dị tìm vi phạm. Nghiên cứu thực hiện khảo sát phân phối của phần dư bằng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ Q-Q, P-P.
Hình 3.1: Biểu đồ Histogram
Nhìn vào biểu đồ tần số Histogram ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với trị trung bình mean = 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.984 gần bằng 1, và biểu đồ tần số P-P Plot cũng cho ta thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
+ Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư):
Ta dùng đại lượng Durbin – Watson (d) để thực hiện kiểm định. Đại lượng d này có giá trị biến thiên từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Kiểm định Durbin – Watson cho thấy kết quả d = 1.954 nên, ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay khơng có tương quan giữa các phần dư.
Bảng 4.11: Các hệ số xác định mơ hình Mơ Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của dự báo
Các thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F thay đổi ,812a ,659 ,648 ,44341 ,659 58,528 7 212 ,000 1,954 Biến độc lập: (Hằng số), X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 Biến phụ thuộc: Y
+ Giả định phương sai của phần dư không đổi
Để biết được mơ hình có bị hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng chúng ta có thể dùng đồ thị Scatterplot để giải thích. Chúng ta xem xét tất cả các kiểu biến thiên mà ta quan sát được. Khi tìm hồi quy tuyến tính và mơ tả phần dư cùng giá trị dự đoán lên đồ thị mà thấy phần dư của chúng thay đổi theo một trật tự nào đó như dạng cong bậc 2 Parapol, cong dạng bậc 3 Cubic … thì mơ hình hồi quy tuyến tính
mơ tả quan hệ đường thẳng là khơng phù hợp và giả định có quan hệ tuyến tính bị vi phạm (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Qua biểu đồ ta nhận thấy giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng gì như trong hình dưới, điều này chứng tỏ mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Như vậy các kiểm định ở trên cho thấy các giả định của hàm hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy gồm 7 biến độc lập là 7 thành phần văn hóa: Tơn trọng- Phát triển nhân viên; Định hướng đội nhóm; Chi tiết/ Nguyên tắc hóa; Sự ổn định; Cải tiến; Định hướng kết quả; Năng nổ/ tháo vát ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Sự gắn kết với tổ chức được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp đưa vào cùng lúc (enter).
Bảng 4.12 : Kiểm định tính phù hợp của mơ hình ANOVAa ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig 1 Hồi Quy 80,550 7 11,507 58,528 ,000b Phần dư 41,681 212 ,197 Tổng 122,232 219 a Biến độc lập: (Hằng số), X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 b Biến phụ thuộc: Y
Kiểm định F về tính phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết Ho là β0 = β1= β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = 0. Trong bảng thống kê Anova (bảng 4.12) ta thấy giá trị sig = 0.000 (< 5%), nên cho phép ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Trong bảng tóm tắt mơ hình (bảng 4.11) ta thấy hệ số R2 đã hiệu chỉnh bằng 0.648 (64,8%) nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 64,8%, hay nói khác hơn là 64,8% sự khác biệt về sự gắn kết với tổ chức của nhân viên được giải thích bởi sự khác biệt trong các thành phần văn hóa.
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng 4.11 cho thấy các yếu tố: Tôn trọng- Phát triển nhân viên; Định hướng đội nhóm; Sự ổn định; Cải tiến; Định hướng kết quả; Năng nổ/ tháo vát có mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa thống kê (độ tin cậy là 95%) với Sự gắn kết với tổ chức của nhân viên. Mối quan hệ giữa yếu tố Chi tiết/ Nguyên tắc hóa và Sự gắn kết với tổ chức của nhân viên khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình phân tích (sig> 0.05).
Phân tích hồi quy cho ta phương trình hồi quy tuyến tính đã chuẩn hố:
Y = 0.201*X1 + 0.123*X2 + 0.195*X4 + 0.170*X5 + 0.132*X6+ 0.233*X7
Trong đó:
Y: Sự gắn kết với tổ chức
X1: Tôn trọng- Phát triển nhân viên X2: Định hướng đội nhóm X4: Sự ổn định X5: Cải tiến X6: Định hướng kết quả X7: Năng nổ/ tháo vát Thảo luận
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy có mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần văn hóa Tơn trọng- Phát triển nhân viên, Năng nổ/ tháo vát, Sự ổn định, Định hướng đội nhóm, Cải tiến, Định hướng kết quả và sự gắn kết với tổ chức của nhân viên. Với phạm vi và đối tượng khảo sát của nghiên cứu, kết quả cho thấy thành phần văn hóa Chi tiết/ Nguyên tắc hóa chưa xác định được tầm ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê lên sự gắn kết với tổ chức của nhân viên.
Yếu tố có tác động nhiều nhất đến sự gắn kết với tổ chức là yếu tố Tôn trọng- Phát triển nhân viên, tiếp theo là Năng nổ/ tháo vát; Sự ổn định; Định hướng đội nhóm; Cải tiến và sau cùng là Định hướng kết quả.
So sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu khác đã được thực hiện trước và là cơ sở cho đề tài nhận thấy:
Yếu tố Năng nổ/ tháo vát
Đây là yếu tố được đối tượng khảo sát đánh giá cao nhất. Điều này có thể giải thích là độ tuổi lao động trung bình của nhân viên ngân hàng TMCP Á Châu trong nghiên cứu này là tương đối trẻ. Đây là độ tuổi năng động, nhanh chóng thích nghi với cái mới, những thay đổi, áp lực công việc nên một mơi trường văn hóa tạo
điều kiện để phát huy và đánh giá cao các tố chất năng nổ, tháo vát của nhân viên là