Giá trị tuyệt đối của phần dư
Đồng nghiệp
Thu nhập Điều kiện làm việc
Hệ số tương quan hạng
Spearman's rho
Giá trị tuyệt đối của phần dư Hệ số tương quan 1.000 .072 .012 .081 Mức ý nghĩa . .367 .877 .308 N 159 159 159 159 Đồng nghiệp Hệ số tương quan .072 1.000 .335** .440** Mức ý nghĩa .367 . .000 .000 N 159 159 159 159 Thu nhập Hệ số tương quan .012 .335** 1.000 .457** Mức ý nghĩa .877 .000 . .000 N 159 159 159 159
Điều kiện làm việc
Hệ số tương quan .081 .440** .457** 1.000 Mức ý nghĩa .308 .000 .000 .
N 159 159 159 159
**. Tương quan cĩ ý nghĩa ở mức 0.01.
Để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta sẽ dùng hai cơng cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram tại hình 4.3, ta thấy phần dư cĩ phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nĩ gần bằng 1 (= 0.990). Nhìn vào đồ thị P-P plot tại hình 4.4 biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, cĩ nghĩa là dữ liệu phần dư cĩ phân phối chuẩn.
Hình 4.3. Biểu đồ Histogram
Hình 4.4. Đồ thị P-P Plot của phần dư chuẩn hĩa hồi quy
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Đại lượng d này cĩ giá trị từ 0 đến 4. Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 159 và số biến độc lập là 4 ta cĩ dU = 1.8, dL=1.7. Kết quả tại bảng 4.15, cho thấy đại lượng d=2.264
nằm trong khoảng (4- dU, 4 – dL) hay (2.2, 2.3) là miền khơng cĩ kết luận về giả định tính độc lập của phần dư.
Cuối cùng, ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình. Ở phần phân tích hệ số tương quan ở trên, ta đã thấy rằng giữa biến phụ thuộc cĩ quan hệ tương quan khá rõ với các biến độc lập nhưng ta cũng thấy được giữa các biến độc lập cũng cĩ tương quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy, ta phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Theo số liệu trong bảng 4.17, cho thấy rằng các biến đưa vào mơ hình đều cĩ độ chấp nhận khá cao, đều lớn hơn 0.498 và hệ số phĩng đại phương sai khá thấp, đều dưới 2.008. Với kết quả Tolerance > 0.0001 và VIF < 10 thì ta cĩ thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình hồi quy khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.6. Kiểm định sự khác biệt về mức độ thỏa mãn cơng việc chung theo các
đặc điểm cá nhân
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt của giới tính đến sự thỏa mãn cơng việc chung
Kiểm định này được thực hiện theo phương pháp Independent-samples T-test Với phương pháp Independent-samples T-test, kiểm định Levene test được tiến hành trước.
Kiểm định Levene test được tiến hành với giả thuyết Ho rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau. Tại bảng 4.19, với kết quả sig. bằng 0.834 ta khơng thể bác bỏ giả thuyết Ho về sự bằng nhau của 2 phương sai do đĩ tác giả sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể bằng nhau (Equal variances assumed) với sig. là 0.918 (> 0.05). Như vậy, khơng cĩ sự khác biệt giữa phái nam và phái nữ đối với sự thỏa mãn cơng việc.