Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu khảo sát
Ký hiệu ** và * biểu thị mức ý nghĩa tại mức 1% và 5%.
Như vậy, qua kết quả đánh giá độ lệch chuẩn và hệ số tương quan của các biến quan sát trước và sau centering đều đủ điều kiện để thực hiện phân tích hồi quy.
4.3.2. Phân tích hồi quy MMR
Như đã trình bày, phương pháp thứ bậc được sử dụng trong phân tích hồi quy MMR. Đây là phương pháp mang tính phối hợp, xác định các biến nào được đưa vào mơ hình trước và biến nào được đưa vào mơ hình sau. Theo đó, ba phương trình
Biến BH GD DS XD WT CN QT HL BH 1 0.243** 0.259** 0.368** 0.394** 0.303** -0.134* -0.216** GD 0.243** 1 0.293** 0.363** 0.203** 0.137* -0,032 -0.223** DS 0.259** 0.293** 1 0.186** 0.246** 0.456** -0.291** -0.267** XD 0.368** 0.363** 0.186** 1 0.292** 0.165* -0,031 -0.206** WT 0.394** 0.203** 0.246** 0.292** 1 0.278** -0.227** -0.363** CN 0.303** 0.137* 0.456** 0.165* 0.278** 1 -0.388** -0.314** QT -0.134* -0,032 -0.291** -0,031 -0.227** -0.388** 1 0.282** HL -0.216** -0.223** -0.267** -0.206** -0.363** -0.314** 0.282** 1 cBH 1.000** 0.243** 0.259** 0.368** 0.394** 0.303** -0.134* -0.216** cGD 0.243** 1.000** 0.293** 0.363** 0.203** 0.137* -0,032 -0.223** cDS 0.259** 0.293** 1.000** 0.186** 0.246** 0.456** -0.291** -0.267** cXD 0.368** 0.363** 0.186** 1.000** 0.292** 0.165* -0,031 -0.206** cWT 0.394** 0.203** 0.246** 0.292** 1.000** 0.278** -0.227** -0.363** cCN 0.303** 0.137* 0.456** 0.165* 0.278** 1.000** -0.388** -0.314** cQT -0.134* -0,032 -0.291** -0,031 -0.227** -0.388** 1.000** 0.282**
hồi qui đã nêu trong phần nghiên cứu định lượng sẽ được triển khai thành ba mơ hình phân tích tác động với các biến quan sát lần lượt được đưa vào như sau:
(1) Mơ hình 1: Tác động của các thành phần căng thẳng đến sự hài lòng2. (2) Mơ hình 2: Tác động của các thành phần căng thẳng đến sự hài lịng khi
có sự quan tâm của tổ chức3.
(3) Mơ hình 3: Tác động từ sự quan tâm của tổ chức lên mối quan hệ căng
thẳng và hài lịng trong cơng việc4.
4.3.3. Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu đã kiểm tra tác động quan tâm lên mối quan hệ căng thẳng và hài lịng trong cơng việc của nhân viên kinh doanh, bằng phân tích hồi quy MMR thơng qua phương pháp thứ bậc để ước lượng các tham số của mơ hình. Ngồi ra, các tiêu chuẩn kiểm định trong MMR gồm: hệ số xác định R2, hệ số điều chỉnh R2adj, trị số thống kê Durbin – Watson, chỉ số VIF cũng được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Kết quả ước lượng được thể hiện trong Bảng 4.10 dưới đây.
Kết quả phân tích thể hiện ở Bảng 4.10 cho thấy mơ hình có hệ số R2
adj nhỏ hơn R2 (R2 khác 0), vì biến độc lập khơng giải thích gì thêm cho biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 1% (Sig = 0,000), chứng tỏ mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc với độ tin cậy 99%. Xem xét trị số thống kê Durbin–Watson có giá trị trong khoảng 2, có thể kết luận rằng các phần dư gần nhau khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Và tất cả chỉ số VIF (Phụ lục 8) của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đều có giá trị nhỏ hơn 2, nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình. Như vậy, mơ hình nghiên cứu là thích hợp với dữ liệu thu thập. 2 HL = β0 + βbh* cBH + βgd* cGD + βds* cDS + βxd* cXD + βwt* cWT + βcn* cCN 3 HL = β0 + βbh* cBH + βgd* cGD + βds* cDS + βxd* cXD + βwt* cWT + βcn* cCN + βqt* cQT 4 HL = β0 + βbh* cBH + βgd* cGD + βds* cDS + βxd* cXD + βwt* cWT + βcn* cCN + βqt* cQT + βqt.bh* cQT_BH + βqt.gd* cQT_GD + βqt.ds* cQT_DS + βqt.xd* cQT_XD + βqt.wt* cQT_WT + βqt.CN* cQT_CN