Biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa (sig) Thống kê đa cộng tuyến Hệ số hồi quy B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai 1 (Constant) 0,596 0,260 2,295 0,023 FHL 0,298 0,054 0,321 5,468 0,000 0,920 1,087 FDV 0,161 0,072 0,171 2,217 0,028 0,533 1,878 FLT 0,169 0,069 0,194 2,446 0,015 0,505 1,980 FTD 0,152 0,065 0,154 2,335 0,021 0,726 1,377 Nguồn tác giả Kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.16 cho thấy tất cả 4 yếu tố FDL, FLT, FTD, FHL đều có sig T < 0,05. Qua đây cho thấy các yếu tố trong thang đo thực tiễn QTNNL đều có mối tương quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mơ hình phân tích.
Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng biến thiên 1.087 đến 1.980, nên có thể kết luận các biến độc lập khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa các biến độc lập này khơng đáng kể.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giả thuyết H1*, H2*, H3* và H4* được chấp nhận trong đó:
- Các thành phần huấn luyện đào tạo, lương thưởng đãi ngộ, động lực làm việc và tuyển dụng đều có hệ số Beta dương cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố này với hiệu quả công việc là quan hệ cùng chiều
- Trong các thành phần của mơ hình nghiên cứu điều chỉnh thành phần huấn luyện đào tạo có hệ số Beta cao nhất (0,321) và mức ý nghĩa thấp (sig=0) cho thấy yếu tố huấn luyện đào tạo ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả làm việc. Xếp theo sau yếu tố huấn luyện đào tạo thì lương thưởng đãi ngộ tác động đến hiệu quả làm việc khá mạnh với hệ số Beta = 0,194, mức ý nghĩa sig = 0,015, kế tiếp là yếu tố động viên phát triển beta = 0,171, mức ý nghĩa sig = 0,028. Thành phần tuyển chọn sắp xếp ảnh hưởng đến hiệu quả công việc thấp hơn các yếu tố khác với hệ số Beta thấp nhất (0,154) và mức ý nghĩa sig = 0,021.
- Khi cần tác động đến hiệu quả làm việc từ chính sách nhân sự thì nên tác động đến các yếu tố: huấn luyện đào tạo để nhân viên hiểu và đủ kiến thức kỹ năng làm việc tốt hơn; chế độ lương thưởng tốt thơng qua chính sách lương thưởng rõ ràng kèm với kết quả đánh giá công việc; động viên phát triển xây dựng môi trường làm việc công ty như là nhà để nhân viên cố gắng phát huy nội lực; tuyển dụng phân bổ người lao động phù hợp với vị trí tuyển dụng và u cầu cơng việc.
4.4.2.2 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình hồi quy tuyến tính
Để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên hiệu quả làm việc của nhân viên, tác giả tiến hành phân tích hồi quy. Để tiến hành phân tích hồi quy cũng như đưa ra kết luận từ hàm hồi quy đạt được độ tin cậy thì cần kiểm định các giả thiết cần thiết và sự chuẩn đóan về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành kiểm định các giả thiết hồi quy bao gồm các giả định sau:
− Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. − Phương sai của phần dư khơng đổi. − Các phần dư có phân phối chuẩn.
− Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy giả định giữa các biến độc lập của mơ hình có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này sẽ được kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Qua bảng 4.16 ở trên cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) có giá trị nằm trong khoảng từ 1 đến 2 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi
Hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thiết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mơ hình hồi quy. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mọng Ngọc, 2008).
Đồ thị phân tán ở biểu đồ 4.2 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng quy phạm.
Hình 4.2 Đồ thị phân tán Scatterplot
Nguồn tác giả
Các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, nên kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm
Hình 4.3 Biểu đồ tần số Histogram Hình 4.4 Đồ thị P-P plot
Nguồn tác giả
Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Lý do dẫn đến sự tồn tại phần dư đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến…, các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Dubin-Watson có thể dùng để kiểm định tương quan này. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).