Mơ hình R R 2 R
2
hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn của ước lượng
1 .789a .622 .611 .55164
a. Biến độc lập: (Hằng số), Tơn trọng nhân viên, Định hướng nhóm, Cẩn thận, Ổn định, Đổi mới, Tích cực và Định hướng kết quả
b. Biến phụ thuộc: Gắn kết
Từ kết quả hồi quy ta thấy rằng, R2 mẫu hiệu chỉnh đạt 0.611. Điều này cho
thấy mơ hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 61%, tức là các biến độc lập giải thích được 61% biến thiên của biến phụ thuộc.
Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính
Về giả định liên hệ tuyến tính:
Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatter plot (Phụ lục 4.8: Đồ
thị phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa). Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư
không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư: được kiểm tra qua biểu đồ
Histogram và đồ thị Q-Q plot.
Nhìn vào biểu đồ Histogram (Phụ lục 4.8: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
hóa) ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0
và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.986) nên không vi phạm giả thiết biến phụ thuộc có phân bố chuẩn theo mỗi giá trị biến độc lập.
Đồ thị Q-Q plot (Phụ lục 4.8: Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p-p) của
phần dư chuẩn hóa) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến:
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, ta phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan yếu với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm:
Độ chấp nhận (Tolerance) của các biến đều cao trên 64,8% chứng tỏ mối liên
hệ giữa các biến độc lập là khơng đáng kể.
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân
tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi quy.
Hệ số beta trong phương trình hồi quy cho biết mức độ ảnh hưởng của các nhân tố độc lập lên nhân tố phụ thuộc: nhân tố có hệ số beta càng lớn thì càng ảnh hưởng cao hơn.
Các nhân tố tác động mạnh nhất đến mức độ gắn kết tổ chức của nhân viên bao gồm: Tôn trọng nhân viên, Ổn định và Tích cực. Kế đến là nhóm nhân tố Đổi mới, Cẩn thận, Định hướng kết quả và sau cùng là Định hướng nhóm.
(Nguồn: tác giả)
Hình 4.6: Kết quả hồi quy Tơn trọng nhân viên Tơn trọng nhân viên
Định hướng nhóm Cẩn thận Ổn định Đổi mới Sự gắn kết với tổ chức của nhân viên Tích cực Định hướng kết quả 0.265 (sig=0.000) 0.110 (sig=0.017) 0.134 (sig=0.001) 0.246 (sig=0.000) 0.192 (sig=0.000) 0.233 (sig=0.000) 0.119 (sig=0.016)