CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6. Phân tích hồi quy đa biến
Mục tiêu của phân tích hồi quy là xem xét mức độ tác động của các biến độc lập như thế nào lên biến phụ thuộc, trên cơ sở đó tác giả đưa ra các giải pháp để mang lại tính hiệu quả cho vấn đề cần nghiên cứu.
Sau khi hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và đặt tên lại cho các biến độc lập thì mơ hình hồi quy như sau :
Ý định nghỉ việc = β0 + β1*(Lương, thưởng, phúc lợi) + β2*(Cam kết tổ chức) + β3*(Cam kết công việc) + β4*(Quan hệ đồng nghiệp) + β5*(Mơi trường làm việc) Mơ hình rút gọn :
YDNV = β0 + β1*LTPL +β2*CKTC + β3*CKCV + β4*QHDN + β5*MTLV
Sử dụng phân tích trên phần mềm SPSS18 với 5 biến độc lập và một biến phụ thuộc như mơ hình rút gọn ở trên, chạy hồi quy được kết quả như bảng 4.8 và bảng phân tích hệ số xác định R2 (phụ lục 6, mục 2).
Nhân tố Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
4.998 .390 12.815 .000 LTPL -.174 .097 -.126 -1.795 .007 .606 1.650 CKTC -.283 .099 -.212 -2.852 .005 .538 1.860 CKCV .045 .090 .032 .501 .617 .721 1.386 QHDN -.154 .060 -.145 -2.558 .011 .925 1.081 MTLV -.164 .080 -.149 -2.055 .041 .565 1.769
Nhận xét thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập nhỏ hơn 10 rất nhiều nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên biến CKCV có Sig. = .617 > .05 , quá lớn nên bác bỏ giả thuyết H’3 loại biến CKCV ra khỏi mơ hình hồi quy , các biến cịn lại phù hợp trong mơ hình hồi quy và có các hệ số Beta mang dấu âm phù hợp với giả thuyết đặt ra là nghịch biến với biến phụ thuộc.
Kết quả thực nghiệm sau khi chạy mơ hình hồi quy cho ra kết quả phân tích hệ số xác định R2 (phụ lục 6, mục 2) có hệ số Adjusted R Square (R2adj) = .188 tức là 4 biến độc lập trong mơ hình hồi quy chỉ giải thích được 18.8% mức độ của biến phụ thuộc của mơ hình. Kết quả thấp này cho thấy 4 biến độc lập trên có tính đại diện khơng cao. Tuy nhiên đây là kết quả khảo sát thực tế mang lại nên đã cho chúng ta thấy mặt hạn chế của đề tài mà có những kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo. Kết quả 4 biến độc lập có tính đại diện khơng cao này có thể là do phương pháp lấy mẫu theo cách thuận tiện và số lượng mẫu nhỏ, hoặc cũng có thể mẫu đại diện chỉ thực hiện ở ba công ty lớn, vừa và nhỏ nên chưa đủ đại diện cho cả ngành bao bì nhựa tại khu vực TPHCM
Mơ hình hồi quy hiệu chỉnh như sau :
YDNV = - 0.126*LTPL – 0.212*CKTC – 0.145*QHDN – 0.149*MTLV
Qua mơ hình hồi quy thấy rằng giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của biến CKTC bằng 0.212 là lớn nhất so với các hệ số còn lại, nên nhân tố Cam kết tổ chức có tác động lớn nhất đến Ý định nghỉ việc so với ba nhân tố kia. Nếu xem ba biến LTPL, QHDN, MTLV là cố định, khơng thay đổi thì cứ tăng mức độ Cam kết tổ chức lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 0.212 đơn vị.
Tương tự thấy rằng giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của biến LTPL bằng 0.126 là nhỏ nhất so với các hệ số còn lại, nên nhân tố Lương thưởng phúc lợi có tác động ít nhất đến Ý định nghỉ việc so với ba nhân tố kia. Nếu xem ba biến CKTC, QHDN, MTLV là cố định, khơng thay đổi thì cứ tăng Lương thưởng phúc lợi lên 1 đơn vị thì Ý định nghỉ việc sẽ giảm đi 0.126 đơn vị. Và cũng phân tích tương tự như vậy cho 2 biến cịn lại.
Kết quả mơ hình nghiên cứu được thể hiện lại như sau : Lương, thưởng, phúc lợi
H’1 (β1 = - 0.126)
Cam kết tổ chức
H’2 (β2 = - 0.212)
Quan hệ đồng nghiệp
H’3 (β3 = - 0.145)
Môi trường làm việc
H’4 (β4 = - 0.149)