CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích tương quan tuyến tính
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong nghiên cứu, chúng ta thường phải kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến, trong đó có một hay nhiều biến độc lập và một biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này, do có 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc nên ta sẽ sử dụng mô hình hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression). Mục đích của việc phân tích tương quan tuyến tính là để xem xét mối liên hệ giữa các cặp biến về chiều hướng (thuận hay nghịch) và độ lớn tương quan (mạnh hay yếu). Ngoài ra, phân tích tương quan tuyến tính còn được sử dụng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (interval/ratio variable) bằng cách sử dụng hệ số tương quan Pearson r.
Hệ số tương quan r cho chúng ta biết hướng tương quan (thuận hay nghịch) cũng như độ lớn của tương quan tuyến tính giữa hai biến.
Hệ sớ r nằm trong đoạn [-1;+1].
• Giá trị r càng gần 1 (+1 hoặc -1) thì tương quan giữa hai biến càng mạnh. • Giá trị r càng gần 0 (cách xa +1/-1) thì tương quan càng yếu.
Khi phân tích, ta sử dụng các giá trị trung bình đại diện cho từng biến độc lập cũng như biến phụ thuộc.
Hệ số tương quan Pearson r giữa các biến nghiên cứu có ý nghĩa nếu giá trị Sig. (2- tailed - tương quan 2 đầu) nhỏ hơn hoặc bằng 0.05. Qua phân tích, kết quả về sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực vừa phải với nhân tố Thu nhập (TB1): r = 0.345 và Sig. <0.05;
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực vừa phải với nhân tố Đào tạo thăng tiến (TB2): r = 0.466 và Sig. <0.05;
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực mạnh với nhân tố Cấp trên (TB3): r = 0.978và Sig. <0.05;
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực vừa phải với nhân tố Đồng nghiệp (TB4): r = 0.401 và Sig. <0.05;
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực vừa phải với nhân tố Đặc điểm công việc (TB5): r = 0.308 và Sig. <0.05;
- Sự thỏa mãn công việc (TB_TM) có tương quan tích cực vừa phải với nhân tố Điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi (TB6): r = 0.338 và Sig. <0.05.
Như vậy, trong nghiên cứu này, cả 6 biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc là sự thỏa mãn công việc.
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trong phần này chúng ta sẽ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội với 6 biến độc lập bao gồm: TB1 - Thu nhập, TB2 - Đào tạo thăng tiến, TB3 - Cấp trên, TB4 - Đồng nghiệp, TB5 - Đặc điểm công việc và Điều kiện làm việc và TB6 - Chính sách phúc lợi cùng với 1 biến phụ thuộc là TB_TM - Sự thỏa mãn công việc.
Nguyên tắc phân tích hời qui tún tính bợi:
- Phương pháp đưa biến vào phân tích hợi qui tún tính bợi là phương pháp đưa biến vào mơ hình mợt lượt (phương pháp Enter).
- Kiểm tra hệ số xác định đã được hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để xét mức đợ phù hợp của mơ hình hợi qui tún tính bợi.
- Kiểm định thống kê F để xem mối quan hệ tuyến tính giữa các biến tác động và biến nghiên cứu trong mơ hình hời qui tún tính tởng thể, xem xét mức đợ phù hợp của mơ hình hời qui tởng thể.
- Kiểm định thống kê T để xem xét ý nghĩa của hệ số hồi qui.
- Đo lường mức đợ đa cợng tún của mơ hình thơng qua phân tích hệ sớ phóng đại của phương sai (Phương sai inflation factor – VIF).
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta.
- Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy 95%). Sau khi phân tích, dựa vào kết quả ta thấy:
- Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.965 tức là mô hình hồi quy phù hợp và có thể giải thích được đến 96.5% sự biến thiên của biến sự thỏa mãn công việc theo các biến TB1 - Thu nhập, TB2 - Đào tạo thăng tiến, TB3 - Cấp trên, TB4 - Đồng nghiệp, TB5 - Đặc điểm công việc và TB6 - Điều kiện làm việc và Chính sách phúc lợi.
- Trong bảng Anova ta thấy Sig. bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05 hay 5% nên thống kê F hoàn toàn có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, mô hình hồi quy là hoàn toàn phù hợp để xem xét trong phạm vi tổng thể.
- Xem xét mối quan hệ tuyến tính của các biến độc lập với biến phụ thuộc trên Bảng Hệ số hồi quy (Coefficientsa), ta thấy có 3 biến TB1 - Thu nhập, TB3 - Cấp trên, TB6 - Điều kiện làm việc và Chính sách phúc lợi có Sig.<0.05 hay 5% tức là có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc là TB_TM - sự thỏa mãn công việc và mối quan hệ tuyến tính này là mối quan hệ tuyến tính dương.
- Tức là khi các điều kiện khác không thay đổi thì khi yếu tố Thu nhập, Cấp trên, Điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi tăng 1 đơn vị sẽ làm cho sự thỏa mãn công việc của nhân viên tăng lên tương ứng là 0.085, 0.031, 0.863 và 0.073 đơn vị. - Hệ số Beta đã chuẩn hóa của các biến tác động TB1, TB3 và TB6 có giá trị lần lượt là 0.034, 0.947 và 0.081. Như vậy, xét về mức độ tác động thì biến Cấp trên có tác động mạnh nhất đối với sự thỏa mãn công việc, tiếp theo là biến Điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi, và biến có tác động yếu nhất trong số các biến này là biến Thu nhập.
- Tiếp theo ta xét đến vấn đề đa cộng tuyến của các biến độc lập, theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), hệ số phóng đại của phương sai VIF có giá trị lớn hơn hoặc bằng 10 sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến độc lập trong mô hình. Trong mô hình nghiên cứu này, hệ số VIF của cả 6 biến độc lập đều nhỏ hơn 10. Từ đó ta có thể kết luận trong mô hình nghiên cứu này không có hiện đa cộng tuyến.
Bảng 4.8: Bảng kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội Phân tích hồi quy
Biến được nhập/xóaa
Mô bình Biến được nhập Biến được xoát Phương pháp 1 TB6, TB3, TB1,
TB4, TB5, TB2b . Enter a. Biến phụ thuộc: TB_TM
b. Tất cả biến yêu cầu được nhập.
Tóm tắt mô hìnhb
Mô hình R R bình phương
R Bình phương hiệu chỉnh
Sai số tiêu chuẩn của ước lương
1 .983a .966 .965 .147
a. Yếu tố dự báo: (Hằng số), TB6, TB3, TB1, TB4, TB5, TB2 b. Biến phụ thuộc: TB_TM
ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương
df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 128.361 6 21.394 987.206 .000b Số dư 4.529 209 .022 Tổng 132.890 215
a. Biến phụ thuộc: TB_TM
b. Yếu tố dự báo: (Hằng số), TB6, TB3, TB1, TB4, TB5, TB2
Hệ số tương quana
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa
t Sig. Thống kê cộng tuyến
B Lỗi tiêu chuẩn
Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) .085 .059 1.433 .153 TB1 .031 .013 .034 2.334 .021 .748 1.338 TB2 -.013 .015 -.014 -.851 .396 .617 1.621 TB3 .863 .014 .947 63.550 .000 .735 1.361 TB4 .024 .015 .025 1.642 .102 .724 1.381 TB5 -.009 .015 -.009 -.618 .537 .704 1.421 TB6 .073 .013 .081 5.609 .000 .791 1.264 a. Biến phụ thuộc: TB_TM
4.6. Kiểm định sự thỏa mãn công việc của các tổng thể con
Để kiểm định sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa các thuộc tính định tính của đối tượng nghiên cứu và biến phụ thuộc, trong nghiên cứu này ta sử dụng phương pháp kiểm định One-way Anova.
Với phương pháp kiểm định này, chúng ta mong muốn trong bảng Kiểm tra tính đồng nhất của các biến (Test of Homogeneity of Phương sais), kiểm định Thống kê Levene có Sig. lớn hơn 5%. Khi đó ta có thể khẳng định không có sự khác biệt về giá trị phương sai giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu có thuộc tính khác nhau. Trong kiểm định này ta giả thiết:
- H0: Phương sai bằng nhau - H1: Phương sai khác nhau
Trong bảng Kiểm định Anova, nếu Sig. nhỏ hơn 5% sẽ có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa các giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu có thuộc tính khác nhau. Trong kiểm định này ta giả thiết:
- H0: Trung bình bằng nhau - H1: Trung bình khác nhau -
4.6.1. Sự thỏa mãn công việc theo giới tính
Bảng 4.9: Bảng kiểm định One-way Anova theo Giới tính Oneway
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
TB_TM
Thống kê Levene df1 df2 Sig. 1.030 1 215 .311 ANOVA TB_TM Tởng bình phương df Trung binh bình phương F Sig. Khác biệt giữa các nhóm .095 1 .095 .207 .650 Khác biệt trong từng nhóm 98.714 215 .459 Tởng 98.809 216
Kết quả trên cho thấy Kiểm định Levene có Sig. bằng 0.311, lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 - Phương sai bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 – Phương sai khác nhau với độ tin cậy 95%. Tiếp theo ta sẽ xem xét kiểm định Anova.
Trong bảng kết quả kiểm định Anova, ta thấy Sig. bằng 0.650 lớn hơn 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 – Trung bình bằng nhau, bác bỏ giả thiết H1 – Trung bình khác nhau. Như vậy ta chưa có đủ cơ sở để xác định có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa nhóm nam và nữ hay không.
4.6.2. Sự thỏa mãn công việc theo tình trạng hôn nhân
Bảng 4.10: Bảng kiểm định One-way Anova theo Tình trạng hôn nhân Oneway
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
TB_TM
Thống kê Levene df1 df2 Sig. 1.330 1 215 .250 ANOVA TB_TM Tởng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Khác biệt giữa các nhóm .313 1 .313 .682 .410 Khác biệt trong từng nhóm 98.496 215 .458 Tởng 98.809 216
Kết quả trên cho thấy Kiểm định Levene có Sig. bằng 0.250, lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 - Phương sai bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 – Phương sai khác nhau với độ tin cậy 95%. Tiếp theo ta sẽ xem xét kiểm định Anova.
Trong bảng kết quả kiểm định Anova, ta thấy Sig.bằng 0.410 lớn hơn 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 – Trung bình bằng nhau, bác bỏ giả thiết H1 – Trung bình khác nhau. Như vậy ta chưa có đủ cơ sở để xác định có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa nhóm đã lập gia đình và nhóm độc thân không.
4.6.3. Sự thỏa mãn công việc theo độ tuổi
Bảng 4.11: Bảng kiểm định One-way Anova theo Độ tuổi Oneway
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
TB_TM
Thống kê Levene df1 df2 Sig. 1.270 11 201 .244 ANOVA TB_TM Tởng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Khác biệt giữa các nhóm 9.542 15 .636 1.432 .135 Khác biệt trong từng nhóm 89.267 201 .444 Tởng 98.809 216
Kết quả trên cho thấy Kiểm định Levene có Sig.bằng 0.244, lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 - Phương sai bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 – Phương sai khác nhau với độ tin cậy 95%. Tiếp theo ta sẽ xem xét kiểm định Anova.
Trong bảng kết quả kiểm định Anova, ta thấy Sig.bằng 0.135 lớn hơn 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 – Trung bình bằng nhau, bác bỏ giả thiết H1 – Trung bình khác nhau. Như vậy ta chưa có đủ cơ sở để xác định có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa các độ tuổi khác nhau không.
4.6.4. Sự thỏa mãn công việc theo vị trí/ chức danh công việc
Bảng 4.12: Bảng kiểm định One-way Anova theo biến Vị trí/Chức danh công việc Oneway
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
TB_TM
Thống kê Levene df1 df2 Sig. 2.354 3 212 .073 ANOVA TB_TM Tởng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Khác biệt giữa các nhóm .817 4 .204 .442 .778 Khác biệt trong từng nhóm 97.992 212 .462 Tổng 98.809 216
Kết quả trên cho thấy Kiểm định Levene có Sig.bằng 0.073, lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 - Phương sai bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 – Phương sai khác nhau với độ tin cậy 95%. Tiếp theo ta sẽ xem xét kiểm định Anova.
Trong bảng kết quả kiểm định Anova, ta thấy Sig.bằng 0.778 lớn hơn 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 – Trung bình bằng nhau, bác bỏ giả thiết H1 – Trung bình khác nhau. Như vậy ta chưa có đủ cơ sở để xác định có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa các nhóm chức danh/ vị trí công việc khác nhau không.
4.6.5. Sự thỏa mãn công việc theo loại hình doanh nghiệp
Bảng 4.13: Bảng kiểm định One-way Anova theo biến Loại hình doanh nghiệp Oneway
Kiểm định tính đồng nhất của phương sai
TB_TM
Thống kê Levene df1 df2 Sig. .690 7 209 .680 ANOVA TB_TM Tởng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Khác biệt giữa các nhóm 2.576 7 .368 .799 .589 Khác biệt trong từng nhóm 96.233 209 .460 Tổng 98.809 216
Kết quả trên cho thấy Kiểm định Levene có Sig. bằng 0.680, lớn hơn 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 - Phương sai bằng nhau, chấp nhận giả thiết H1 – Phương sai khác nhau với độ tin cậy 95%. Tiếp theo ta sẽ xem xét kiểm định Anova.
Trong bảng kết quả kiểm định Anova, ta thấy Sig. bằng 0.589 lớn hơn 5% nên ta chấp nhận giả thiết H0 – Trung bình bằng nhau, bác bỏ giả thiết H1 – Trung bình khác nhau. Như vậy ta chưa có đủ cơ sở để xác định có sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc giữa các loại hình doanh nghiệp khác nhau không.
4.7. Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Chương này đã giới thiệu các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tích sớ liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu đã được sàn lọc, làm sạch và mã hóa trước khi có thể cho tiến hành xử lý và cho ra kết quả thông kê suy diễn.
Phần mô tả mẫu đã giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu theo giới tính, đợ t̉i, chức danh vị trí cơng việc và loại hình doanh nghiệp. Phần này cũng cho thấy nhân viên văn phòng đang làm việc tại khu vực Tp.HCM trong mẫu nhìn chung là thỏa mãn với cơng việc với giá trị trung bình của các nhân tớ hầu hết đều lớn hơn 3.00, ngoại trừ đối với nhân tố Đào tạo thăng tiến. Ta cũng thấy được sự thỏa mãn của nhân viên đới với từng khía cạnh trong cơng việc.
Việc xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tớ đã giúp ta khẳng định được sáu nhân tố từ thang đo ban đầu có độ tin cậy trong việc đo lường sự thỏa mãn
công việc. Đó là sự thỏa mãn đối với Thu nhập, Đào tạo thăng tiến, Cấp trên, Đồng nghiệp, Đặc điểm công việc, Điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi.
Cuối cùng, phân tích hời quy tún tính được tiến hành đã giúp ta có được phương trình hời quy tún tính cũng như cường độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với sự thỏa mãn công việc.
Kết quả phân tích hời quy cho thấy có ba nhân tớ có cường đợ ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc là sự thỏa mãn đối với Thu nhập, Cấp trên và Điều kiện làm việc và chính sách phúc lợi.
Cuối cùng là phần Kiểm định sự khác biệt về sự thỏa mãn công việc của các tổng thể con bằng cơng cụ phân tích Anova. Kết quả cho thấy khơng có sự khác biệt về thỏa mãn công việc giữa nhân viên khác giới, khác đợ t̉i, vị trí cơng việc và loại hình doanh nghiệp với độ tin cậy 95%.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Trong chương này, trước hết từ kết quả nghiên cứu chúng ta sẽ đưa ra kết luận về sự thỏa mãn công việc của nhân viên văn phòng đang làm việc tại khu vực Tp.HCM. Tiếp đến là các kiến nghị đối với người sử dụng lao động tại TP.HCM nói riêng và