CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
4.3.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào một lần) trong chương trình SPSS được sử dụng để phân tích hồi quy bội. Phương pháp hàm hồi quy tuyến tính bội đưa vào một lượt được sử dụng để kiểm định sự phù hợp giữa 7 thành phần ảnh hưởng đến
biến phụ thuộc là Sự hài lòng của nhân viên. Hệ số hồi quy riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 Hằng số -0.518 0.242 -2.137 0.034 LD 0.123 0.040 0.133 3.070 0.002 0.841 1.189 MT 0.150 0.038 0.169 3.912 0.000 0.849 1.178 CV 0.245 0.047 0.266 5.260 0.000 0.619 1.615 CH 0.176 0.046 0.166 3.840 0.000 0.844 1.185 PL 0.126 0.033 0.178 3.793 0.000 0.720 1.390 DN 0.159 0.059 0.131 2.677 0.008 0.658 1.520 TN 0.153 0.042 0.191 3.640 0.000 0.575 1.738
Với kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.14, các giá trị Sig. tương ứng với các biến độc lập CV, LD, MT, CH, PL, DN, TN đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
4.3.3.1. Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Đối với giả định về tính độc lập của sai số tức khơng có tương quan giữa các phần dư, tiến hành kiểm định giả thuyết H0: Hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Đại lượng thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Tra bảng Durbin-
Watson để xác định vùng chấp nhập H0, nếu các phần dư khơng có tương quan giá trị d sẽ nằm trong vùng chấp nhận H0 là [dU; 4-dU].
Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 1.832 (bảng 4.16), giá trị này nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm.
Giả định phương sai của sai số là không đổi
Kiểm tra phương sai của sai số không thay đổi có bị vi phạm hay không bằng kiểm định tương quan hạng Spearman, với giả thuyết H0 là hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Nếu kết quả kiểm định khơng bác bỏ giả thuyết H0 thì kết luận phương sai của sai số không thay đổi. Phương trình hồi quy tuyến tính bội có nhiều biến giải thích thì hệ số tương quan hạng có thể tính giữa trị tuyệt đối của phần dư với từng biến riêng.
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị Sig của các biến CV, LD, MT, CH, PL, DN, TN với giá trị tuyệt đối của phần dư khác không. (Trị Sig đều lớn hơn 0.05). Điều đó có nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.15: Kiểm định Spearman của các nhân tố với trị tuyệt đối của phần dư ABSRE ABSRE S1 LD MT CV CH PL DN TN Spear man's rho ABS RES 1 Hệ số tương quan 1.000 0.028 -0.094 0.007 -0.062 -0.120 -0.040 -0.106 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.662 0.139 0.910 0.333 0.060 0.527 0.097 LD Hệ số tương quan 0.028 1.000 0.217 0.262 0.169 0.102 0.105 0.311 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.662 0.001 0.000 0.008 0.111 0.100 0.000 MT Hệ số tương quan -0.094 0.217 1.000 0.266 0.192 0.248 0.324 0.314 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.139 0.001 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 CV Hệ số tương quan 0.007 0.262 0.266 1.000 0.307 0.436 0.397 0.521 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.910 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CH Hệ số tương quan -0.062 0.169 0.192 0.307 1.000 0.231 0.433 0.287 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.333 0.008 0.002 0.000 0.000 0.000 0.000 PL Hệ số tương quan -0.120 0.102 0.248 0.436 0.231 1.000 0.332 0.462 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.060 0.111 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 DN Hệ số tương quan -0.040 0.105 0.324 0.397 0.433 0.332 1.000 0.412 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.527 0.100 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 TN Hệ số tương quan -0.106 0.311 0.314 0.521 0.287 0.462 0.412 1.000 Hệ số Sig. (2 đuôi) 0.097 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Đối với giả định về phân phối chuẩn của phần dư, sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.986 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số Histogram
Giả định liên hệ tuyến tính
Kết quả kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4.2: Biểu đồ phân tán phần dư
Vậy, mơ hình tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.3.3.2. Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và
hiện tượng đa cộng tuyến
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Giá trị bội R chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến phụ thuộc của mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Tuy nhiên, R2 điều chỉnh (Adjusted R square) để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình của hồi quy tuyến tính đa biến vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh = 0.610. Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 61%.
Bảng 4.16: Các hệ số xác định sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson
1 0.788a 0.621 0.610 0.41863 1.832
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.001) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.17) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.17: Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df (Bậc tự do) Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 68.937 7 9.848 56.194 0.000 Phần dư 42.061 240 0.175 Tổng 110.998 247
Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị nhỏ hơn 2 (bảng 4.14) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.3.3.3. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.13), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng của nhân viên như sau:
HL = -0.518+0.123*LD+0.15*MT+0.245*CV+0.176*CH+0.126*PL+0.159*DN+0.153*TN
Các biến độc lập: LD, MT, CV, CH, PL, DN, TN Biến phụ thuộc (HL): Sự hài lòng của nhân viên
4.3.3.4. Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy Sự hài lịng của nhân viên chịu tác động cùng chiều của 07 nhân tố: Lãnh đạo (LD), Môi trường làm việc (MT), Bản chất công việc
nhập (TN). Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 và H7 như trong mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh được chấp nhận.
Bảng 4.18: Kết quả kiểm định các giả thuyết Giả Giả
thuyết Tên giả thuyết Kết quả
H1 Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Bản chất công việc”
càng tăng thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng. Chấp nhận
H2
Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Cơ hội được đào tạo và thăng tiến” càng tăng thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng.
Chấp nhận
H3 Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Lãnh đạo” càng
tăng thì sự sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng. Chấp nhận H4 Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Đồng nghiệp” càng
tăng thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng. Chấp nhận H5 Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Thu nhập” càng
tăng thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng. Chấp nhận H6 Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Phúc lợi” càng tăng
thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng. Chấp nhận
H7
Sự thoả mãn của nhân viên về yếu tố “Môi trường làm việc” càng tăng thì sự hài lịng của nhân viên cũng càng tăng.
Hình 4.3: Mơ hình nghiên cứu chứng nhận