Mã hóa Biến quan sát Nhân tố
1 PSM3 Đóng góp cho xã hội có ý nghĩa đối với tôi hơn là những
thành tích cá nhân .851
PSM4 Tơi sẵn sàng hy sinh vì lợi ích xã hội .868
PSM5 Tơi khơng sợ đấu tranh vì quyền lợi của người khác cho dù tơi
sẽ bị mỉa mai .804
Eigenvalues= 2,126 Cumulative % = 70,881
Hệ số KMO = 0,695
Bảng 4.24 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,695 lớn hơn 0,5 và sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố được rút ra từ 3 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 70,88 % biến thiên của các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là PSM.
4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Sự hài lịng trong cơng việc”
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo của nhân tố “ Sự hài lòng trong cơng việc” thì cả 5 biến JS1, JS2, JS3, JS4, JS5 đều cho thấy có mối liên hệ chặt, do đó 5 biến JS được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA.
Bảng 4.25. Kết quả EFA thang đo sự hài lịng trong cơng việc
Mã hóa Biến quan sát Nhân tố
1 JS1 Tôi cảm thấy khá hài lịng với cơng việc hiện tại của tôi .841 JS2 Tôi cảm thấy hài lịng với cơng việc của tơi ở thời điểm hiện tại .860 JS3 Hầu như ngày nào tôi cũng say mê với công việc của mình .740 JS4 Tơi thích cơng việc của tôi hơn những nhân viên trung bình
khác .685
JS5 Tơi tìm thấy hứng thú thực sự công việc của tôi .821 Eigenvalues= 3,139
Cumulative % = 62,781 Hệ số KMO = 0,821
Bảng 4.25 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,821 lớn hơn 0,5 và sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố được rút ra từ 5 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 62,78 % biến thiên của các biến quan sát. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là JS.
4.4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Sự cam kết với tổ chức”
Sự cam kết với tổ chức được đo lường bằng 3 biến OC1, OC2, OC3, sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thì cả 3 biến này đều được giữ lại. Do đó, nghiên cứu sẽ đưa 3 biến OC1, OC2, OC3 vào phân tích nhân tố EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau: ( xem Phụ Lục)
Bảng 4.26. Kết quả EFA thang đo sự cam kết với tổ chức
Mã hóa Biến quan sát Nhân tố
1 OC1 Tơi có cảm nhận mạnh mẽ là thuộc về tổ chức của tôi .884 OC2 Tơi cảm thấy gắn bó về mặt tình cảm đối với tổ chức này .898 OC3 Tôi cảm thấy thích được là một phần của tổ chức của tôi .879 Eigenvalues= 2,36
Bảng 4.26 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,736 lớn hơn 0,5 và sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố được rút ra từ 3 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 73,6 % biến thiên của các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là OC.
4.4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA của nhân tố “Kết quả công việc”
Kết quả thực kết quả công việc được đo lường bằng 4 biến SRP1, SRP2, SRP3, SRP4, sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thì chỉ có 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 được giữ lại. Do đó, nghiên cứu sẽ đưa 3 biến SRP1, SRP2, SRP3 vào phân tích nhân tố EFA.
Kết quả phân tích nhân tố EFA như sau: ( xem Phụ Lục) Bảng 4.27. Kết quả EFA thang đo kết quả cơng việc
Mã hóa Biến quan sát Nhân tố
1 SRP1 Theo ý tơi, tơi đóng góp cho sự thành cơng của tổ chức .839 SRP2 Tôi nghĩ tôi đang làm việc tốt cho tổ chức này .904
SRP3 Tôi nghĩ tôi là một nhân viên tốt .838
Eigenvalues= 2,224 Cumulative % = 74,141
Hệ số KMO = 0,688
Bảng 4.27 cho thấy kết quả hệ số KMO = 0,688 lớn hơn 0,5 và sig. = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến trong tổng thể có tương quan với nhau và sử dụng phương pháp phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là thích hợp.
Với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 1 nhân tố được rút ra từ 3 biến đưa vào phân tích và 1 nhân tố mới được rút ra này giải thích được 68,8 % biến thiên của các biến quan sát.
Vì chỉ có 1 nhân tố mới được rút ra nên nghiên cứu không thực hiện xoay nhân tố. Và, nhân tố mới được tạo ra sẽ được đặt tên là SRP.
4.5. Kiểm định hồi quy cho từng giả thuyết
4.5.1. Giả thuyết H1: “ Động lực phụng sự công” có tác động tích cực đến
“Sự hài lịng trong cơng việc”
- Biểu đồ Scatter:
Hình 4.1 Biểu đồ Scatter mơ tả mối liên hệ giữa biến động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc
Từ biểu đồ Scatter cho thấy biến “Động lực phụng sự cơng” và “Sự hài lịng trong cơng việc” có mối liên hệ thuận. Tức là, “Động lực phụng sự công” càng tăng thì “Sự hài lịng trong cơng việc” của cơng chức càng cao. Và từ trực quan có thể kết luận mối quan hệ giữa “Động lực phụng sự công” và “ Sự hài lịng trong cơng việc” là tuyến tính thuận, tuyến tính chỉ đây là dạng đường thẳng cịn thuận chỉ sự tăng giảm cùng chiều của 2 nhân tố này.
- Kiểm định sự tương quan giữa 2 biến động lực phụng sự cơng và sự hài lịng trong công việc:
Bảng 4.28 Kiểm định tương quan 2 biến động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc
PSM JS PSM Hệ số tương quan Pearson 1 .412 ** Sig. (2-phía) .000 Mẫu 159 159 JS Hệ số tương quan Pearson .412 ** 1 Sig. (2-phía) .000 Mẫu 159 159
Với kiểm định 2 phía về tương quan giữa 2 biến “Động lực phụng sự công và “ Sự hài lịng trong cơng việc” cho kết quả: hệ số tương quan Pearson là 0,412 > 0 (dương) cho thấy, 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự hài lịng trong cơng việc” có mối liên hệ cùng chiều. Và kiểm định này là có ý nghĩa vì ở độ tin cậy 99% thì cho kết sig = 0,000 < 1%.
- Hồi quy tuyến tính 2 biến động lực phụng sự cơng và sự hài lịng trong công việc:
Bảng 4.29. Kết quả tóm tắt mơ hình giữa 2 biến động lực phụng sự cơng và sự hài lịng trong cơng việc
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .412a .169 .164 .63360
Bảng 4.30. Phân tích phương sai (ANOVA) giữa biến động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình, bình phương F Sig. 1 Hồi qui 12.852 1 12.852 32.015 .000b Phần dư 63.027 157 .401 Tổng 75.880 158 a. Biến độc lập: PSM b. Biến phụ thuộc: JS
Bảng 4.31. Kết quả hồi quy giữa biến động lực phụng sự công và sự hài lịng trong cơng việc
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa được
chuẩn hóa Các hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Sig. B Độ lệch chuẩn Beta 1 Hằng số 2.413 .262 9.223 .000 PSM .381 .067 .412 5.658 .000 a. Biến độc lập: PSM
Tiếp tục chúng ta khẳng định giả thuyết đưa ra bằng cách chạy hồi quy bằng phần mềm SPSS 20 với 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự hài lịng trong cơng việc”, trong đó: “Sự hài lịng trong cơng việc” là biến phụ thuộc và “Động lực phụng sự công” là biến độc lập.
Kết quả hồi quy cho thấy R2
= 16,9% cho thấy mơ hình giải thích được 16,9%.
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình thì có ý nghĩa (sig) bằng 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên mơ hình có ý nghĩa, do đó các kết quả hệ số có thể được xem xét.
Kết quả từ Bảng 4.31 cho thấy hệ số β = 0,381 lớn hơn 0 (dương) điều này cho thấy 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự hài lịng trong cơng việc” có
quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói cách khác, biến “ Động lực phụng sự cơng” có ảnh hưởng tới “Sự hài lịng trong cơng việc”, và ảnh hưởng này là ảnh hưởng tích cực vì có hệ số β dương.
Kết luận: từ kết quả của biểu đồ Scatter, kiểm định sự tương quan và hồi quy 2 biến “Động lực phụng sự cơng” và “Sự hài lịng trong công việc” cho thấy 2 biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Hay nói rõ hơn, “ Động lực phụng sự cơng” của công chức tỉnh Tiền Giang càng tăng thì làm cho “Sự hài lịng trong cơng việc” của công chức càng cao. Vậy giả thuyết H1 đưa ra đã được kiểm định và chứng minh.
4.5.2. Giả thuyết H2: “ Động lực phụng sự cơng” có tác động tích cực đến “Sự cam kết với tổ chức”
- Biểu đồ Scatter
Hình 4.2 Biểu đồ Scatter mơ tả mối liên hệ giữa biến động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức.
Từ biểu đồ Scatter cho thấy biến “Động lực phụng sự cơng” và “Sự cam kết
với tổ chức” có mối liên hệ thuận vì các chấm trịn có xu hướng tăng dần và hội tụ theo đường thẳng hướng từ trái qua phải. Và từ trực quan có thể kết luận mối quan hệ giữa “Động lực phụng sự công” và “Sự cam kết với tổ chức” là tuyến tính thuận. Vậy , “Động lực phụng sự cơng” càng tăng thì “Sự cam kết với tổ chức” của công chức càng cao.
- Kiểm định sự tương quan giữa 2 biến động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức:
Bảng 4.32 Kiểm định tương quan 2 biến động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức.
PSM OC PSM Hệ số tương quan Pearson 1 .421 ** Sig. (2-phía) .000 Mẫu 159 159 OC Hệ số tương quan Pearson .421 ** 1 Sig. (2-phía) .000 Mẫu 159 159
Với kiểm định 2 phía về tương quan giữa 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự cam kết với tổ chức” cho kết quả: hệ số tương quan Pearson = 0,421 > 0 (dương) cho thấy, 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự cam kết với tổ chức” có mối liên hệ cùng chiều. Và kết quả cho ra mức ý nghĩa (sig) = 0,000 < 1% nên kiểm định này là có ý nghĩa ở độ tin cậy 99%.
- Hồi quy tuyến tính 2 biến động lực phụng sự cơng và sự cam kết với tổ chức: Bảng 4.33. Kết quả tóm tắt mơ hình giữa 2 biến
động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức. Mơ
hình R R
2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .421a .178 .172 .63066
Bảng 4.34. Phân tích phương sai (ANOVA) giữa biến động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức
Bảng 4.35. Kết quả hồi quy giữa biến động lực phụng sự công và sự cam kết với tổ chức.
Tiếp tục khẳng định mối liên hệ giữa biến “Động lực phụng sự công” và “Sự cam kết với tổ chức” bằng cách chạy hồi quy với phần mềm SPSS 20, trong đó: “Sự cam kết với tổ chức” là biến phụ thuộc và “Động lực phụng sự công” là biến độc lập.
Kết quả hồi quy cho thấy R Square = 17,8% cho thấy mơ hình giải thích được 17,8%.
Kiểm định ANOVA về sự phù hợp của mơ hình thì có mức ý nghĩa (sig) bằng 0,00 < 0,05 nên mơ hình có ý nghĩa ở mức tin cậy 95%, do đó các kết quả hệ số β có thể được xem xét.
Kết quả từ Bảng 4.35 cho thấy hệ số β = 0,390 lớn hơn 0 (dương) điều này cho thấy 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Sự cam kết với tổ chức” có mối liên
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình, bình phương F Sig. 1 Hồi qui 13.487 1 13.487 33.910 .000b Phần dư 62.443 157 .398 Tổng 75.930 158 a.Biến phụ thuộc: OC . b.Biến độc lập PSM Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa
được chuẩn hóa quy chuẩn hóa Các hệ số hồi T Sig.
B Độ lệch chuẩn Beta 1 Hằng số 2.602 .260 9.993 .000 PSM .390 .067 .421 5.823 .000 a. Biến phụ thuộc: OC
hệ tuyến tính thuận. Hay nói cách khác, biến “Động lực phụng sự cơng” có ảnh hưởng tích cực tới biến “ Sự cam kết với tổ chức vì có hệ số β dương.
Kết luận: từ kết quả của biểu đồ Scatter, kiểm định sự tương quan và hồi quy 2 biến PSM và OC cho thấy 2 biến này có quan hệ tuyến tính thuận. Nói cách khác, “ Động lực phụng sự cơng” của cơng chức tỉnh Tiền Giang có ảnh hưởng tích cực tới “ Sự cam kết với tổ chức” của công chức. Vậy giả thuyết H2 đưa ra đã được kiểm định và chứng minh.
4.5.3. Giả thuyết H3: “Động lực phụng sự cơng” có tác động tích cực đến “Kết quả cơng việc ”
- Biểu đồ Scatter
Hình 4.3 Biểu đồ Scatter mô tả mối liên hệ giữa biến động lực phụng sự công và kết quả công việc.
Từ biểu đồ Scatter cho thấy biến “Động lực phụng sự công” và “ Kết quả cơng việc” có mối liên hệ thuận vì các chấm trịn có xu hướng tăng dần và hội tụ theo đường thẳng hướng từ trái qua phải. Và từ trực quan có thể kết luận mối quan hệ giữa “Động lực phụng sự cơng” có quan hệ tuyến tính thuận với và “ Kết quả công việc ”. Nghĩa là , nếu “Động lực phụng sự cơng” càng tăng thì “Kết quả cơng việc ” của cơng chức càng cao.
- Kiểm định sự tương quan giữa 2 biến động lực phụng sự công và kết quả công việc.
Bảng 4.36. Kiểm định tương quan 2 biến động lực phụng sự công và kết quả công việc.
PSM SRP PSM Hệ số tương quan Pearson 1 .227** Sig. (2-phía) .004 Mẫu 159 159 SRP Hệ số tương quan Pearson .227** 1 Sig. (2-phía) .004 Mẫu 159 159
Với kiểm định 2 phía về sự tương quan giữa 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Kết quả công việc ”cho kết quả: hệ số tương quan Pearson = 0,227 > 0 (dương) mặc dù hệ số Pearson không cao nhưng kết quả này vẫn cho thấy 2 biến “Động lực phụng sự công” và “Kết quả công việc ” có mối liên hệ cùng chiều. Và kết quả ra mức ý nghĩa (sig) = 0,004 < 1% nên kiểm định này là có ý nghĩa ở độ tin cậy 99%.
- Hồi quy tuyến tính 2 biến động lực phụng sự cơng và kết quả cơng việc: Bảng 4.37. Kết quả tóm tắt mơ hình giữa 2 biến
động lực phụng sự cơng và kết quả cơng việc.
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn lỗi của ước lượng
1 .227a .052 .046 .64536
Bảng 4.38. Phân tích phương sai (ANOVA) giữa biến động lực phụng sự công và kết quả cơng việc Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình, Bình phương F Sig. 1 Hồi qui 3.564 1 3.564 8.557 .004b Phần dư 65.388 157 .416 Tổng 68.952 158 a. Biến phụ thuộc: SRP b. Biến độc lập, PSM
Bảng 4.39.. Kết quả hồi quy giữa biến động lực phụng sự công và kết quả công việc
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa được chuẩn
hóa
Các hệ số hồi
quy chuẩn hóa T Sig.
B Độ lệch chuẩn Beta 1 Hằng số 3.355 .266 12.590 .000 PSM .201 .069 .227 2.925 .004 a. Biến phụ thuộc: SRP
Tiếp tục khẳng định mối liên hệ giữa biến “Động lực phụng sự công” và “Kết quả công việc ” bằng cách chạy hồi quy với phần mềm SPSS 20, trong đó: biến