CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.5 Phân tích hồi quy
4.5.2.1 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy được thực hiện với 04 biến độc lập bao gồm: cơng bằng quy trình (QT), cơng bằng thơng tin (TT), cơng bằng phân phối (PP), công bằng trong đối xử (DX), và 01 biến phụ thuộc là sự hài lịng đối với cơng việc (HL).
Mơ hình của phân tích hồi quy là:
HL = β0 + β1*QT + β2*TT + β3*PP + β4*DX Trong đó:
Biến phụ thuộc: HL
Các biến độc lập: QT, TT, PP, DX
βk: Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa (k = 0…4) * Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp mơ hình hồi quy bội MLR, ta dựa vào hệ số xác định điều chỉnh R²adj (Adjusted R Square). R²adj cho biết mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Kết quả từ bảng 4.12 (chi tiết tại Bảng số 2, phụ lục 7) cho thấy R²adj = 0.511, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 51.1%. Nói cách khác, 04 nhân tố là QT, TT, PP, DX giải thích được khoảng
51.1% phương sai của biến phụ thuộc là sự hài lòng đối với cơng việc. Cịn 48,9% sự hài lịng đối với cơng việc xuất phát từ các yếu tố khác chưa đưa vào mơ hình.
Bảng 4.12: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn Durbin-Watson 1 0.722a 0.522 0.511 0.47049 1.912
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
* Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Theo kết quả từ bảng ANOVA (chi tiết trong Bảng số 3, phụ lục 7) cho thấy kiểm định F = 48.564 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05. Như vậy, mơ hình hồi qui phù hợp.
Bảng 4.13: Kiểm định độ phù hợp của mơ hình ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do (df) Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi qui 43.001 4 10.750 48.564 0.000b Số dư 39.402 178 0.221 Tổng 82.403 182 a. Biến phụ thuộc: LH b. Dự báo: (Hằng số), DX, QT, TT, PP
* Kết quả phân tích hồi quy, đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố Khi mục tiêu nghiên cứu là kiểm định lý thuyết khoa học, phương pháp đồng thời (phương pháp Enter trong SPSS) sẽ được sử dụng. Để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc, ta dùng hệ số hồi qui chuẩn hóa (ký hiệu β trong SPSS). Biến độc lập nào có hệ số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Để kiểm định giả thuyết 04 thành phần công bằng trong tổ chức (gồm cơng bằng phần phối, cơng bằng quy trình, công bằng trong đối xử, công bằng thông tin) ảnh hưởng đến sự hài lịng đối với cơng việc, trong phạm vi đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp đồng thời cho hàm hồi qui tuyến tính bội. Thành phần nào có hệ số hồi qui chuẩn hóa càng cao thì nó ảnh hưởng của đến sự hài lịng với công việc càng lớn.
Kết quả tại Bảng 4.14, hệ số hồi quy β của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, các giá trị Sig. tương ứng với các biến QT, TT, PP, DX lần lượt là 0.000, 0.006, 0.004, 0.000 đều < 0.05. Vì vậy, các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội
Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui
đã chuẩn hóa Giá trị t
Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 Hằng số 0.151 0.279 0.541 0.589 QT 0.280 0.056 0.264 4.979 0.000 0.956 1.046 TT 0.139 0.050 0.157 2.754 0.006 0.824 1.213 PP 0.163 0.056 0.190 2.927 0.004 0.639 1.566 DX 0.367 0.057 0.410 6.420 0.000 0.658 1.519 a. Biến phụ thuộc: HL
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Phương trình hồi qui tuyến tính bội: các hệ số chuẩn hóa ở Bảng 4.14 cho thấy Sự hài lịng đối với cơng việc ảnh hưởng bởi các nhân tố Công bằng trong tổ chức thể hiện qua phương trình sau:
HL = 0.264*QT + 0.157*TT + 0.190*PP + 0.410*DX Trong đó:
Biến phụ thuộc: Sự hài lịng đối với cơng việc (HL)
Các biến độc lập: Cơng bằng quy trình (QT), cơng bằng thơng tin (TT), cơng bằng phân phối (PP), Cơng bằng trong đối xử (DX)
Phương trình hồi qui cho thấy 04 yếu tố: (1) Cơng bằng quy trình (QT), (2) cơng bằng thơng tin (TT), (3) Cơng bằng phân phối (PP), (4) Công bằng trong đối xử (DX) ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với cơng việc có hệ số β đều dương nên bốn yếu tố này đều ảnh hưởng dương đến sự hài lòng đối với cơng việc. Trong đó, yếu tố ảnh
hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng đối với cơng việc là yếu tố công bằng trong đối xử (DX) với β = 0.410, tiếp đến là yếu tố cơng bằng quy trình (QT) với β = 0.264, thứ ba là công bằng phân phối (PP) với β = 0.190, công bằng thông tin (TT) tác động yếu nhất đến sự hài lịng đối với cơng việc. Điều này nói lên rằng, cơng bằng trong đối xử giữa người quản lý và nhân viên, cơng bằng quy trình làm cho cơng chức hài lịng với công việc.
* Kiểm tra các giả định hồi qui
Giả định liên hệ tuyến tính: Kết quả Hình số 4.1 cho thấy phần dư chuẩn hóa phân bố ngẫu nhiêntrong một vùng xung quanh đường tung độ 0, do vậy không vi phạm giả định quan hệ tuyến tính.
Hình 4.1 Biểu đồ phân tán của phần dư
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: đường cong hình chng có dạng phân phối chuẩn ở Hình 4.2 cho thấy giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2 Đồ thị Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vị phạm vì các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng theo như quan sát trên biểu đồ P-P Plot (Hình 4.3).
Hình 4.3 Biểu đồ P-P Plot
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng trong đó các biến độc lập có quan hệ với nhau. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai (VIF). Hệ số VIF càng nhỏ thì khả năng đa cộng tuyến sẽ giảm (thơng thường VIF < 10). Tại Bảng 4.14 giá trị cao nhất của hệ số VIF = 1.566 < 10, đạt yêu cầu. Như vậy, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy này.