4.3.1 .2Thang đo Ý định nghỉ việc
4.4 Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc sử dụng nhằm xem xét tác động của hai hay nhiều biến độc lập định lƣợng vào một biến phụ thuộc định lƣợng (Nguyễn Đình Thọ & ctg, 2011). Kết quả phân tích hồi quy đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết đặt ra dựa trên nhiều tiêu chí đánh giá nhƣ hệ số xác định điều chỉnh R2 adjusted, trọng số hồi quy chuẩn hóa β, mức ý nghĩa sig của từng biến đo lƣờng…
Vì mơ hình nghiên cứu có nhiều biến độc lập nên ta sử dụng hệ số xác định hiệu chỉnh R2 adjusted để điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình, tức là kiểm tra trong mơ hình có bao nhiêu biến thực sự giải thích biến thiên của biến phụ thuộc hay nói cách khác thực sự trong đó có một số biến khơng giúp bao nhiêu cho việc giải thích biến thiên của biến phụ thuộc.
Trọng số hồi quy chuẩn hóa β đƣợc sử dụng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào các biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ & ctg, 2011).
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mơ hình. Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đƣợc thể hiện trong Bảng 4.12.
Bảng 4.12 Ma trận hệ số tƣơng quan giữa 5 yếu tố độc lập và 1 yếu tố phụ thuộc Thỏa mãn công việc Nhân tố căng thẳng Cam kết tổ chức Căng thẳng công việc Công bằng tổ chức Ý định nghỉ việc -0,277** 0,239** -0,375** 0,116 -0,417** ** Tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 5% (kiểm định hai phía)
Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy mối quan hệ tƣơng quan giữa biến phụ thuộc Ý định nghỉ việc và 5 biến độc lập phần lớn đều có ý nghĩa ở mức 5% và dấu của các hệ số thể hiện mối quan hệ cùng chiều hoặc nghịch chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Điều này phù hợp với các giả thuyết đặt ra.
Sau khi phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter trên 5 biến đo lƣờng độc lập và 1 biến phụ thuộc nhằm kiểm định mơ hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết liên quan. Hệ số xác định hiệu chỉnh (adjusted coefficient of determination) R2adj đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy thông qua việc kiểm định giả thuyết bằng phép kiểm định F với mức ý nghĩa 5%. Hệ số xác định hiệu chỉnh càng lớn thì mơ hình hồi quy càng phù hợp và có ý nghĩa càng cao. Trọng số hồi quy chuẩn hóa β đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số β càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ & ctg, 2011). Kết quả phân tích hồi quy đƣợc trình bày ở Bảng 4.13.
Bảng 4.13 Tóm tắt các thơng số của hồi quy mơ hình hồi quy hiệu chỉnh
Yếu tố R R2 R2 hiệu chỉnh Ƣớc lƣợng độ lệch chuẩn Durbin-Watson 0,623a 0,389 0,376 0,582 1,813
Hồi quy chƣa chuẩn hóa Hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn β Độ chấp nhận VIF 4,649 0,320 14,525 0,000
Thỏa mãn công việc -0,140 0,051 -0,144 -2,765 0,006 0,905 1,105 Nhân tố căng thẳng 0,296 0,053 0,299 5,613 0,000 0,863 1,159 Cam kết tổ chức -0,269 0,051 -0,274 -5,267 0,000 0,908 1,101 Căng thẳng công việc 0,076 0,044 0,087 1,736 0,084 0,974 1,026 Công bằng tổ chức -0,371 0,051 -0,395 -7,332 0,000 0,847 1,180
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác định R2 = 0,389 (≠0) và R2adj = 0,376, kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa sig = 0,000. Do đó, mơ hình hồi quy phù hợp để phân tích sự biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập hay nói cách khác các biến độc lập giải thích đƣợc 37,6% phƣơng sai của biến phụ thuộc. Độ chấp nhận (Tolerance) của các biến độc lập đều tiến tới 1 và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến đo lƣờng khá nhỏ (VIF > 10 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến; Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) đƣợc thể hiện ở Bảng 3.13 cho thấy mơ hình nghiên cứu khơng xuất hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến.