Component 1 2 3 TC1 .905 TC2 .764 QD1 .737 QD3 .735 QD2 .718 QD4 .603 QD5 .553 NN4 .757 NN2 .734 NN1 .703
Phương sai trích 23,91 44,392 64,559
KMO 0,657 Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Với kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập, hệ số KMO bằng 0,657 > 0,5 (điều này đảm bảo cho việc phân tích là hợp lý) với giá trị Sig bằng 0,000 và hệ số phương sai trích bằng 64,559, điều này có nghĩa rằng các nhân tố đã giải thích được 64,559% ý nghĩa của biến phụ thuộc. Và các biến hội tụ tại các nhóm nhân tố và khơng có sự thay đổi của các biến khi phân nhóm trong các nhóm nhân tố.
Bảng 4.8: Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc Hệ số tải KMO & Bartlett's Test Sig. Phương sai trích
TB1 0,801
0,503 0,003 53,397
TB2 0,790 TB3 0,745
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với nhân tố phụ thuộc, tác giả đã không loại biến nào, hệ số KMO bằng 0,503 > 0,5 (điều này đảm bảo cho việc phân tích là hợp lý) với giá trị Sig bằng 0,003 << 0,05 và hệ số phương sai trích bằng 53,397, điều này có nghĩa rằng các nhân tố đã giải thích được 53,397% ý nghĩa của mơ hình.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố khám phá STT EFA Bartlett's Test KMO & Sig. Phương sai
trích Ghi chú
1 EFA lần 1 các
biến độc lập 0,657 0,000 64,559
Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê
2
EFA lần 1 các biến phụ
thuộc
0,503 0,003 53,397 Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã thu được kết quả cuối cùng bao gờm 3 nhóm nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc, cụ thể dưới bảng sau.
Bảng 4.10: Tên và số biến các nhân tố ban đầu và mới
Nhân tố ban đầu Nhân tố mới
Tên nhân tố Số biến Tên nhân tố Số biến
Cam kết với tổ chức TC1, TC2 Cam kết với tổ
chức TC1, TC2 Quan điểm về sự nghiệp QD1, QD2, QD3, QD4, QD5 Quan điểm về sự nghiệp QD1, QD2, QD3, QD4, QD5 Cam kết với nghề nghiệp NN1, NN2, NN4 Cam kết với nghề nghiệp NN1, NN2, NN4 Ý định nghỉ việc TB1, TB2, TB3 Ý định nghỉ việc TB1, TB2, TB3
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.5. Phân tích tương quan các biến
Để tiến hành phân tích tương quan, tác giả tiến hành tính giá trị trung bình cộng của các biến độc lập và phụ thuộc trên cơ sở đã phân loại và sắp xếp lại nhóm các yếu tố sau kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố.
Bảng 4.11: Các biến trong các nhóm nhân tố
Tên nhân tố Số biến
Cam kết với tổ chức TC2, TC3
Cam kết với nghề N1, N2, N4
Quan điểm về sự nghiệp QD1, QD2, QD3, QD4, QD5
Ý định nghỉ việc TB1, TB2, TB3
Kết quả phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập có sự tương quan với nhau hay không trước khi đi vào chạy mơ hình hời quy.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích tương quan
Cam kết với tổ chức
Quan điểm về sự nghiệp
Cam kết với nghề
Ý định nghỉ việc Cam kết với
tổ chức Pearson Correlation 1 .292** .256** -.404** Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 N 150 150 150 150 Quan điểm về sự nghiệp Pearson Correlation .292** 1 .679** -.046 Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 N 150 150 150 150
Cam kết với nghề Pearson Correlation .256** .679** 1 -.472 Sig. (2-tailed) .002 .000 .001 N 150 150 150 150 Ý định nghỉ việc Pearson Correlation -.404** -.046 -.472 1 Sig. (2-tailed) .000 .001 .001 N 150 150 150 150
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Căn cứ trên kết quả phân tích tương quan các biến, ta thấy các biến phụ và độc lập có mối tương quan với nhau (p<0,05) và hệ số tương quan không quá lớn (<0,8). Điều này đảm bảo mối tương quan giữa các biến có ý nghĩa để tác giả tiến hành chạy mơ hình hời quy tún tính.
Đờng thời, ta có thể thấy được các giá trị Pearson Correlation đều mang giá trị âm, phản ánh mối tương quan nghịch giữa các nhân tố cam kết với tổ chức, cam kết
với nghề và quan điểm về sự nghiệp với nhân tố ý định nghỉ việc.
4.6. Phân tích hồi quy
Để thực hiện phân tích hời quy nhằm khẳng định tín đúng đắn và phù hợp của các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu, trước tiên cần tổng hợp giá trị trung bình
Bảng 4.13: Thống kê mơ tả các biến hời quy
Trung bình Độ lệch chuẩn N
Ý định nghỉ việc 2.4464 1.17026 150
Cam kết với tổ chức 6.0400 1.19496 150
Quan điểm về sự nghiệp 6.1187 .84061 150
Cam kết với nghề 5.2033 1.02584 150
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS Nhận xét: Ta thấy, giá trị trung bình của hầu hết các biến độc lập đều xoay quanh
giá trị 6,0 điều này cho thấy mức độ tương xứng của các biến với nhau. Biến độc lập có giá trị trung bình lớn nhất là Quan điểm về sự nghiệp (6,1187) chênh lệch so với biến phụ thuộc là + 3,6723 và biến độc lập có giá trị trung bình thấp nhất là Cam kết với nghề (5,2033), chênh lệch so với biến phụ thuộc là +2,7569.
4.6.1. Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình:
Kết quả phân tích hời quy tún tính cho thấy mơ hình có R2 = 0,776 và R2 hiệu chỉnh = 0,757. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mơ hình là 77,6%, hay nói một cách khác 77,6% sự biến thiên của yếu tố Ý định nghỉ việc được giải thích của 3 yếu tố: TC Cam kết với tổ chức, N Cam kết với nghề và QD Quan điểm về sự nghiệp.
Bảng 4.14: Độ phù hợp của mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh F thay đổi df1 df2 Sig F thay đổi Durbin Watson Giá trị 0,881 0,776 0,757 13,330 7 142 0,000 1,748
Tiếp theo, tác giả kiểm định sự phù hợp của mơ hình thơng qua kiểm định F thơng qua phân tích phương sai
Bảng 4.15: Phân tích phương sai
STT Chỉ tiêu Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa 1 Tương quan 80.918 7 11.560 13.330 .000 2 Phần dư 123.141 142 .867 3 Tổng 204.058 149
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 13,330 để kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình hời quy nhằm xem xét biến ý định nghỉ việc có quan hệ tuyến tính với các biến độc lập và với mức ý nghĩa sig = 0,000 <<
0,05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mơ hình, tức là sự kết hợp của các biến có trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhật một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Tóm lại, mơ hình hời quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.6.2. Kết quả chạy mơ hình nghiên cứu
Bảng 4.16: Tổng hợp kết quả hồi quy
Biến
Bước 1 Bước 2
B Beta Sig. t Toler
ance VIF
B Beta Sig. t Tolera
nce VIF Constant 1,060 3,171 1,692 2,487 Giới tính 0,732 0,314 0,000 4,054 ,962 1,040 0,537 0,230 0,001 3,277 ,862 1,161 Độ tuổi -0,09 -0,062 0,001 -,635 ,599 1,671 -0,051 -0,035 0,007 -,410 ,587 1,705 Thời gian bắt đầu làm việc 0,731 0,472 0,000 1,573 ,506 1,674 0,660 0,426 0,001 1,615 ,506 1,395 Thời gian làm việc tại cơ quan -0,264 -0,175 0,001 -,582 ,506 1,641 -0,024 -0,016 0,001 ,061 ,506 1,612 Cam kết với tổ chức -0,496 -0,505 0,000 -6,934 ,800 1,250 Cam kết với nghề -0,172 -0,179 0,001 -1,838 ,451 2,219 Quan điểm về sự nghiệp -0,463 -0,333 0,001 -3,478 ,464 2,156 R2 1 0,666 R2 2 0,776
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả phân tích các hệ số hời quy tuyến tính cho thấy giá trị Sig. tổng thể và các biến độc lập điều này chứng tỏ các yếu tố này đều có ý nghĩa 95% trong mơ hình và đều có tác động đến Ý định nghỉ việc.
Như vậy, phương trình hời quy của mơ hình thể hiện mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến Ý định nghỉ việc là:
Từ phương trình hời quy cho thấy Ý định nghỉ việc có quan hệ tuyết tính đối với các nhân tố TC Cam kết với tổ chức, N Cam kết với nghề và QD Quan điểm về sự nghiệp.
Hình 4.9: Mơ hình hoàn chỉnh các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định nghỉ việc
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS (Mức ý nghĩa Sig. mơ hình là 5%)
Để cụ thể hóa, tác giả tách riêng từng yếu tố để phân tích, để thấy được ảnh hưởng của từng yếu tố đến Ý định nghỉ việc.
Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến Ý định nghỉ việc đó là nhân tố cam kết với tổ
chức (TC có hệ số b = -0,496, tác động ngược chiều), tiếp đến là nhân tố quan điểm về sự nghiệp (QD có b = -0,463, tác động ngược chiều) và cuối cùng là nhân tố cam kết với nghề (N có b = -0,172, tác động ngược chiều).
Bảng 4.17: Mức độ tác động các nhân tố
Yếu tố Mức độ tác động
(1- mạnh nhất)
Cam kết với tổ chức 1
Quan điểm về sự nghiệp 2
Cam kết với nghề 3
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Trong các yếu tố tác động đến Ý định nghỉ việc thì nhân tố cam kết với tổ chức tác động nhiều nhất. Theo kết quả hồi quy ở trên, ta thấy, khi nhân tố cam kết với tổ chức tốt hơn (tăng lên 1 đơn vị) thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 49,6%.
Cam kết với Tổ chức
Cam kết với nghề
Quan điểm về sự nghiệp
Ý định nghỉ việc (-0,17) (-0,33) (-0,50)
Tương tự, khi nhân tố quan điểm về sự nghiệp tăng lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 46,3%.
Và khi nhân tố cam kết với nghề tăng lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 17,2%.
Như vậy, có thể thấy rằng, để giảm thiểu Ý định nghỉ việc của cơng nhân viên thì các đơn vị, tổ chức cần thiết phải gia tăng cam kết với tổ chức, quan điểm về sự nghiệp và cam kết với nghề tốt hơn.
Bảng 4.18: Tóm tắt kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Tên giả Tên giả
thuyết Diễn giải Sig Kết quả
H1
Cam kết với tổ chức càng tăng thì ý định nghỉ việc càng giảm và ngược
lại.
0,000 Chấp nhận
H2 Cam kết với nghề càng tốt thì ý định
nghỉ việc càng giảm và ngược lại. 0,001 Chấp nhận
H3
Quan điểm về sự nghiệp càng tăng thì ý định nghỉ việc càng giảm và
ngược lại.
0,001 Chấp nhận
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là -0,496; có thể chấp nhận giả thuyết: Cam kết với tổ chức càng tăng thì ý định nghỉ việc càng giảm và ngược lại. Rõ ràng, trong công việc nếu các công chức càng gia tăng cam kết với tổ chức thì họ sẽ càng khơng có ý định nghỉ việc của mình.
Với mức sig = 0,001 và hệ số hời quy là -0,172; có thể chấp nhận giả thuyết: Cam kết với nghề càng tăng thì ý định nghỉ việc càng giảm và ngược lại. Điều này phù hợp với thực tiễn, khi các công chức càng gia tăng sự cam kết với nghề của mình thì ý định nghỉ việc là rất khó và ngược lại.
Với mức sig = 0,001 và hệ số hời quy là -0,463; có thể chấp nhận giả thuyết: Quan điểm về sự nghiệp càng tốt thì ý định nghỉ việc càng giảm và ngược lại. Với việc các cơng chức có quan điểm về sự nghiệp của mình càng tốt, rõ ràng thì ý định nghỉ việc của họ sẽ không dễ dàng diễn ra và ngược lại.
4.6.3. Kiểm tra đa cộng tuyến:
Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ, tương quan cặp các biến giải thích cao, hời quy phụ, sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF, nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép (hệ số VIF của các biến độc lập TC Cam kết với tổ chức, N Cam kết với nghề , QD Quan điểm về sự nghiệp lần lượt là 1,250; 2,219 và 2,156 cho thấy mơ hình khơng
bị đa cộng tuyến), nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Bảng 4.19: Kiểm tra đa cộng tuyến
Mơ hình Thống kê đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến Hệ số VIF
Cam kết với tổ chức 0.800 1,250
Cam kết với nghề 0,451 2,219
Quan điểm về sự nghiệp 0,464 2,156
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.6.4. Kiểm tra tự tương quan:
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1,748 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.6.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, tác giả quyết định khảo sát phân phối của phân dư bằng việc xây dựng biểu đồ tần số các phần dư histogram.
Hình 4.10: Biểu đờ tần số của phân tư chuẩn hóa
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Dựa vào hình trên, ta có thể thấy rằng, biểu đờ có dạng hình chng, giá trị trung bình gần bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn (0,99) gần bằng 1. Như vậy, có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.
4.7. Phân tích T-test và ANOVA
4.7.1. Giới tính:
Tác giả tiến hành kiểm định bằng Independence Sample T - test để kiểm định sự khác nhau giữa nhân viên nam và nữ về ý định nghỉ việc.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy phương sai (2 đi) > 0,05. Vì vậy khơng có sự khác nhau giữa nam và nữ trong ý định nghỉ việc.
Bảng 4.20: Kiểm định T-Test với giới tính khác nhau Kiểm định Independent Samples Test Kiểm định Independent Samples Test
Levene's Test for Equality
of Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Khác biệt trung bình Khác biệt sai số chuẩn Độ tin cậy Lower Upper Ý định nghỉ việc Phương sai bằng nhau 2.968 .087 3.849 148 .000 .70369 .18283 .34239 1.06499 Phương sai không bằng nhau 3.844 146.057 .000 .70369 .18305 .34192 1.06546
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.7.2. Độ tuổi:
Tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa độ tuổi của các đối tượng được khảo sát đối với ý định nghỉ việc.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về độ tuổi vì sig = 0,449 >> 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về độ tuổi đối với ý định nghỉ việc sig = 0,144 >> 0,05.
Bảng 4.21: Kết quả kiểm định ANOVA theo độ tuổi Test of Homogeneity of Variances
Ý định nghỉ việc
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.888 3 146 .449
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
ANOVA
Ý định nghỉ việc
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 7.396 3 2.465 1.830 .144 Within Groups 196.662 146 1.347
Total 204.058 149
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.7.3. Thời gian bắt đầu làm việc:
Tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa thời gian bắt đầu làm việc của các đối tượng được khảo sát đối với ý định nghỉ việc.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về thời gian bắt đầu làm việc vì sig = 0,326 >> 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về thời gian bắt đầu làm việc đối với ý định nghỉ việc sig = 0,708 >> 0,05.
Bảng 4.22: Kết quả kiểm định ANOVA theo thời gian bắt đầu làm việc