Biến quan sát Thành phần 1 2 EW1 0.028 0.742 EW2 0.049 0.765 EW3 0.269 0.645 EW4 0.663 0.107 EW5 0.707 0.105 EW7 0.139 0.671 EW8 0.686 0.156 EW9 0.665 0.079 EW10 0.742 0.089 Eigen value 3,01 1,55 Phương sai trích 27,7 22,9 Cronbach’ A pha ần cuối) 0.744 0.684
Sau khi phân tích nhân tố, 8 biến quan sát cịn lại của thang đo “nỗ lực trong cơng việc” phân thành 2 nhóm và được đặt tên như sau
- Nhóm thứ nhất: gồm các biến quan sát EW4, EW5, EW8, EW9, EW10; tác
giả đặt tên thang đo này là “Sự nỗ lực về cường độ” và được mã hoá là EW_int.
- Nhóm thứ hai: gồm các biến quan sát EW1, EW2, EW3, EW7; tác giả đặt tên
H3-1(+) H2-1(+) H2-2(+) H3-2(+) H1-2(+) H1-1(+) Nỗ lực về cường độ (EW_int) Sự gắn kết để duy trì (COC) - D1: Giới tính - D2: Trình dộ học v n - D3: Thu nhập - D4: Vị trí cơng tác Sự tích cực trong cơng việc (JIN) Nỗ lực về thời gian (EW_tim) H4-1,2,3,4 H5-1,2,3,4 Sự gắn kết về tình cảm (AFC)
2.5 Mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi phân t ch Cron ach’s lpha và phân t ch nhân tố EFA, mơ hình nghi n cứu l thuyết an đầu được điều chỉnh như sau
Các giả thuyết nghiên cứu c ng được điều chỉnh như sau:
H1-1 Sự gắn kết về tình cảm có tác động cùng chiều với sự nỗ lực về mặt cường độ
H2-1 Sự gắn kết để duy trì có tác động cùng chiều với sự nỗ lực về mặt cường độ
H3-1 Sự tích cực trong cơng việc có tác động cùng chiều với sự nỗ lực về mặt cường độ
H1-2 Sự gắn kết về tình cảm có tác động cùng chiều với sự nỗ lực về mặt thời gian
H2-2 Sự gắn kết để duy trì có tác động cùng chiều với sự nỗ lực về mặt thời gian
thời gian
H4-1 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về cường độ đối với các nhóm giới tính khác nhau
H4-2 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về cường độ đối với các nhóm trình độ học v n khác nhau
H4-3 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về cường độ đối với các nhóm thu nhập khác nhau
H4-4 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về cường độ đối với các nhóm có vị trí cơng tác khác nhau.
H5-1 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về thời gian đối với các nhóm giới tính khác nhau
H5-2 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về thời gian đối với các nhóm trình độ học v n khác nhau
H5-3 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về thời gian đối với các nhóm thu nhập khác nhau
H5-4 Có sự khác biệt về sự nỗ lực về thời gian đối với các nhóm có vị trí cơng tác khác nhau
2.6 Tóm tắt
Chương 2 tác giả trình bày cách thức thực hiện nghiên cứu và kết quả xử lý sơ ộ bằng Cron ach’s lpha và iểm định nhân tố EF đối với các thang đo nghiên cứu.
Sau khi kiểm định, thang đo sự gắn kết với tổ chức với 2 thành phần là gắn kết về tình cảm từ 6 biến cịn 4 biến (loại 2 biến AFC5, AFC6), và gắn kết để duy trì từ 6 biến cịn 5 biến (loại biến COC6).
Thang đo sự tích cực trong cơng việc, sau khi kiểm định còn đủ 5 biến quan sát (loại 3 biến JIN1, JIN2, JIN3).
Cuối cùng là thang đo nỗ lực làm việc còn lại 9 biến quan sát sau khi loại biến EW6, các biến quan sát còn lại được phân thành 2 nhóm. Nhóm 1 bao gồm các biến EW4, EW5, EW8, EW9, EW10 được đặt tên là Sự nỗ lực về cường độ
(EW_int), nhóm 2 bao gồm các biến EW1, EW2, EW3, EW7 được đặt tên là Sự nỗ
lực về thời gian (EW_tim).
Kết quả kiểm định cuối cùng cho th y, các thang đo nghi n cứu đều phù hợp với điều kiện của khảo sát này.
CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH ẾT QUẢ KHẢO SÁT
3.1 Thơng tin mẫu
Thông tin sơ ộ về 277 mẫu thu được từ khảo sát được mô tả trong bảng 3.1 như sau:
- Có 121 người trả lời là nam chiếm 43.7% bảng câu hỏi, còn lại 146 là nữ chiếm 52.7% bảng trả lời.
- Về tuổi tác, các đáp vi n trong độ tuổi từ 25-35 chiếm đa số với tỷ lệ tương ứng 53.4% (148 bảng). Kế tiếp là các ứng vi n từ 35-45 tuổi chiếm 29.6% (82 bảng). Còn lại là dưới 25 tuổi chiếm th p nh t hoảng 5.1% (19 ảng) và trên 45 tuổi chiếm 10.5% (29 ảng).
- Theo trình độ chuy n mơn, có 23.1% đáp vi n có trình độ cao đẳng, các đáp vi n có trình độ đại học chiếm đa số với 66.8%, trình độ trung c p chiếm 6.9% và sau đại học chỉ chiếm 1.4%.
- Các đáp vi n làm việc đa số tại bộ phận nhân viên mặt đ t 49.5% và nhân viên tổ bay 43.3%, còn lại là cán bộ quản lý c p tổ đội và c p phòng là 7.3%.
- Trong khảo sát này đa số là những người có thâm niên làm việc từ 5 năm đến 10 năm (chiếm 49.8%).
- Thu nhập của người được khảo sát từ 5 triệu đến 10 triệu đồng/tháng chiếm 45.8% thu nhập từ 10 triệu - 20 triệu đồng/tháng chiếm khoảng 37.9%.
ảng 3-1: Thông tin về đối tượng nghiên cứu
Mục khảo sát Tần số Phần trăm % t ch y Giới tính
Nam 121 43.7 45.3
Nữ 146 52.7 100.0
Nhân viên mặt đ t 137 49.5 49.5 Tổ bay 120 43.3 92.8 Cán bộ quản lý c p tổ đội 14 5.1 97.8 Cán bộ quản lý c p phòng trở lên 6 2.2 100.0 Tổng 277 100.0 Trình độ học vấn Trung c p 19 6.9 7.0 Cao đẳng 64 23.1 30.5 Đại học 185 66.8 98.5 Sau đại học 4 1.4 100.0 Tổng 272 98.2 Thu nhập < 5 triệu 24 8.7 8.9 5-<10 triệu 127 45.8 56.1 10-<20 triệu 105 37.9 95.2 >= 20 triệu 13 4.7 100.0 Tổng 269 97.1 Độ tuổi <25 14 5.1 5.1 25-35 148 53.4 59.3 35-45 82 29.6 89.4 >45 29 10.5 100.0 Tổng 273 98.6
Thời gian làm việc
< 5 năm 35 12.6 13.1
Từ 5 đến 10 năm 138 49.8 64.6
Từ 10 đến 15 năm 42 15.2 80.2
> 15 năm 53 19.1 100.0
3.2 Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố sự gắn kết tổ chức và sự tích cực trong công việc đến nỗ lực làm việc trong công việc đến nỗ lực làm việc
3.2.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan
Phần này sẽ trình bày kết quả của các kỹ thuật thống kê nhằm đánh giá ảnh hưởng của sự gắn kết với tổ chức và sự tích cực trong cơng việc của nhân viên đến nỗ lực làm việc như thế nào. Chúng ta đã iết, các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến t nh thu được chỉ có ngh a hi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi uy hác 0 có ngh a, đồng thời, các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển về phương sai, t nh độc lập của phần dư, … được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy, ta thực hiện xem xét các mối tương uan giữa t t cả các biến kiểm định về độ phù hợp của hàm hồi quy, kiểm định ngh a của các hệ số hồi uy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
Ma trận này cho biết mối tương uan giữa biến phụ thuộc EW_int và EW_tim với từng biến độc lập, cũng như tương uan giữa các biến độc lập với nhau. Tr n cơ sở mối tương uan đó, ta đưa ra các mơ hình hồi qui tuyến tính sau:
Mơ hình 1:
Mơ hình 2:
Ghi chú:
- const1, const2 : lần lượt là các hằng số của mơ hình 1 và mơ hình 2.
- a1, a2; b1, b2,c1, c2: lần lượt là các hệ số của các biến độc lập trong mơ hình 1 và mơ hình 2.
Nỗ lực về cường độ (EW_int) = const1 + a1*AFC1 + b1*COC1+ c1*JIN1
3.2.2 Kiểm định các giả định của mơ hình
Phân tích hồi quy khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự ch p nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng hơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này ta tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định sau:
1. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến 2. hương sai của phần dư hơng đổi 3. Các phần dư có phân phối chuẩn
4. Khơng có hiện tượng tự tương uan giữa các phần dư
3.2.2.1 Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy bội, chúng ta giả định giữa các biến độc lập của mô hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi uy như iểm định t hơng có ngh a, d u của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai, ... Hiện tượng này có thể được phát hiện thơng qua nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10 đó là d u hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ta th y trong bảng 3-2 nhân tử phóng đại phương sai (VIF – Variance
Inflation factor) có giá trị lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình 1 (EW_int)
khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tương tự, nhân tử phóng đại phương sai VIF của mơ hình 2 có giá trị lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10 chứng tỏ mơ hình 2 (EW_tim) khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
ảng 3-2: iểm định đa cộng tuyến mơ hình 1
Mơ hình
Thống kê đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại Nhân tử phóng đại phương sai VIF
1 (hằng số)
AFC 0.836 1.196
COC 0.829 1.206
JIN 0.765 1.308
3.2.2.2 Giả định phương sai của phần dư không đổi
Chúng ta xem x t đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc cũng đã được chuẩn hố để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai thay đổi hay không.
Quan sát biểu đồ phân tán hình 3-1 của mơ hình 1, ta th y phần dư phân tán ngẫu nhi n xung uanh đường đi ua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai của phần dư hơng đổi ở mơ hình hồi quy mơ hình 1 EW_int khơng bị vi phạm.
Tương tự đối với biểu đồ phân tán của mơ hình 2, phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi ua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Do đó ta kết luận giả định phương sai của phần dư trong mơ hình hồi quy mơ hình 2 EW_tim hơng đổi, ngh a là mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm
3.2.2.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mơ hình hơng đúng, phương sai hơng phải là hằng số, số lượng các phần dư hông đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định hác nhau để đảm bảo t nh xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như iểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần số P-P.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa hình 3-2, có thể nói phân phối phần dư x p xỉ chuẩn St.Dev = 0,995, tức gần bằng 1. o đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Nhìn vào hình 3-3 ta th y các điểm uan sát hông phân tán uá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo và sát đường kỳ vọng nên ta có thể ch p nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn.
Biểu đồ 3-2: Tần số của phần dư chuẩn hóa
Tương tự đối với kết quả hồi quy của mơ hình EW_tim, phân phối phần dư x p xỉ chuẩn St.Dev = 0,995 và điểm uan sát hông phân tán uá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo và sát đường kỳ vọng nên ta có thể ch p nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn.
Kết luận: mơ hình 1 và mơ hình 2 các giả định phân phối chuẩn của phần dư
không bị vi phạm.
3.2.2.4 Giả định về tính độc lập của phần dư
Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là khơng có sự tự tương uan giữa các phần dư ngẫu nhiên tức là các phần dư độc lập với nhau. Khi xảy ra hiện tượng tự tương uan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. hương pháp iểm định có ngh a nh t để phát hiện ra tự tương uan là kiểm định Durbin - Watson. Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương uan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương uan âm (Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
ảng 3-3: iểm định urbin - Watson
Kiểm định Durbin – Watson (Bảng 3-3) ta có kết quả giá trị d1 của mơ hình 1 (EW_int) bằng 1.723 nằm trong khoảng từ 1 đến 3, ngh a là có thể ch p nhận giả thuyết khơng có tự tương uan giữa các phần dư.
Có tự tương quan thuận chiều (dương) Miền khơng có kết luận Ch p nhận giả thuyết khơng có tự tương quan bậc nh t Miền khơng có kết luận Có tự tương uan ngược chiều (âm) 0 dL dU 4 – dU 4-dL 4 1.723
Tương tự ta có giá trị d2 của mơ hình 2 (EW_tim) bằng 1.829 nằm trong khoảng từ 1 đến 3, ngh a là có thể ch p nhận giả thuyết khơng có tự tương uan giữa các phần dư.
Kết luận: Kiểm định Durbin - Watson của 2 mơ hình hồi uy đều hơng có sự
tự tương uan giữa các phần dư ngẫu nhiên.
3.2.3 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
3.2.3.1 Sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Một công việc quan trọng của b t kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình dữ liệu nào cũng là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu như hơng có hàm hồi quy nào phù hợp hoàn toàn với tập dữ liệu, vẫn ln có sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dư). Thang đo thông thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến t nh đã xây dựng so với dữ liệu là hệ số xác định R2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhi n khơng phải phương trình có càng nhiều biến càng phù hợp với dữ liệu, R2 có huynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với các dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số adjusted R2 để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 3-4: Kết quả phân tích adjusted R2 của mơ hình 1 và mơ hình 2 mơ hình 1 và mơ hình 2
Mơ hình R R2 Adjusted R2
Mơ hình 1 (EW_int) 0.782 0.612 0.608