Hình 4.2 thể hiện mật độ phân phối của phần dư, ta thấy giá trị trung bình của phần dư bằng 0 độ lệch chuẩn 0,99 nên phương sai của phần dư là hằng số (phương sai được tính bằng bình phương của độ lệch chuẩn). Vì vậy, phần dư của mơ hình tn theo luật phân phối chuẩn.
4.4.2.2 Phân tích hồi quy mơ hình 2 a. Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.35 Các mối tương quan
HANH_VI GAN_KET
HANH_VI
Tương quan Pearson 1 .887** Sig. (2-tailed) .000
N 283 283
GAN_KET
Tương quan Pearson .887** 1 Sig. (2-tailed) .000
N 283 283
**. Mối tương quan ý nghĩa ở mức độ 0.01 (2-tailed).
Nguồn: Số liệu tác giả tự tổng hợp và phân tích 2018. Kết quả của phân tích hệ số tương quan Pearson có các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05, giá trị Pearson =0.887 >0 do vậy các cặp biến đều tương quan và có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.36 Tóm tắt mơ hình
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị Durbin- Watson 1 .872a .761 .760 .441 1.625 a. Biến độc lập: (Hằng số), GAN_KET
b. Biến phụ thuộc: HANH_VI
Nguồn: Số liệu tác giả tự tổng hợp và phân tích 2018.
Mức độ giải thích của mơ hình, R2 điều chỉnh = 0.760 (kiểm định F, Sig 0.05). Như vậy, mức độ thay đổi của Hành vi cơng dân tổ chức (HANH_VI) được giải thích bởi Gắn kết cơng việc (GAN_KET) là 76%.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2010), kiểm định Durbin- Watson có thể áp dụng quy tắc như sau :
- 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 quan dương
- Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm
Kết quả của hệ số Durbin-Watson = 1,625 có thể kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
b. Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.37 Kiểm định ANOVA Mơ hình Tổng các Mơ hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 173.779 1 173.779 894.594 .000b Phần dư 54.585 281 .194 Tổng 228.364 282 a. Biến phụ thuộc: HANH_VI
b. Biến độc lập: (Hằng số), GAN_KET
Nguồn: Số liệu tác giả tự tổng hợp và phân tích 2018. Giá trị sig của kiểm định F là 0.000 < 0.05. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được này phù hợp với tổng thể. Độ tin cậy 99% (Sig=0,01) điều này cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến biến phụ thuộc và mơ hình có thể sử dụng được. Biến GAN_KET trong mơ hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc (HANH_VI) nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. c. Phân tích hồi quy mơ hình 2
Bảng 4.38 Hệ số hồi quy mơ hình 2
Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số .725 .133 5.474 .000 GAN_KET .868 .029 .872 29.910 .000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: HANH_VI
Kết quả Bảng 4.38 Hệ số hồi quy cho thấy biến GAN_KET có hệ số VIF =1 <10 nên có thể kết luận biến này không vi phạm đa cộng tuyến, không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
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. Biến gắn kết công việc (GAN_KET) có mối quan hệ tuyến tính với biến Hành vi công dân tổ chức (HANH_VI). Hệ số Beta chuẩn hóa = 0.872 >0 nên Quan hệ tuyến tính này là quan hệ tuyến tính dương.
Từ kết quả của phân tích hồi quy cho thấy, giả thuyết H5 được chấp nhân. Tác giả có phương trình hồi quy tuyến tính đã chuẩn hố như sau:
HANH_VI= 0.725 + 0.868* GAN_KET
e. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư.