Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
HL11 0.844 HL9 0.817 HL1 0.780 HL8 0.766 HL3 0.764 HL2 0.757 HL7 0.750 HL5 0.744 HL4 0.719
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy thang đo Sự hài lòng của nhân viên và các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đều đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm các biến HL1, HL2, HL3, HL4, HL5, HL7, HL8, HL9 và HL11 thành biến Sự hài lòng của nhân viên ký hiệu là HL.
Kết quả phân tích nhân tố rút trích được 7 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên. Tuy số biến quan sát giảm từ 34 biến xuống cịn 32 biến, nhưng vẫn khơng làm thay đổi tính chất của mỗi nhân tố. Do đó, mơ hình nghiên cứu và các giải thuyết ban đầu vẫn được giữ ngun.
4.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
4.3.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của nhân viên như sau:
HL = β0 + β1*CV + β2*CH + β3*LD + β4*DN + β5*TN + β6*PL + β7*MT
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…7)
4.3.2. Phân tích tương quan
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập là nhân tố bản chất công việc (CV), cơ hội đào tạo và thăng tiến (CH), lãnh đạo (LD); đồng nghiệp (DN), thu nhập (TN), phúc lợi (PL), môi trường làm việc với biến phụ thuộc là sự hài lòng của nhân viên (HL). Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Dựa vào bảng 4.13 ta có thể thấy hệ số tương quan giữa thành phần Sự hài lòng của nhân viên với 7 biến độc lập khá cao (thấp nhất là 0.340 và trị Sig đều nhỏ (< 0.05)). Sơ bộ, ta có thể kết luận 7 biến độc lập CV, CH, LD, DN, TN, PL và MT có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HL. Ngồi ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.