CHƢƠNG 4 : TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 7 biến độc lập là: tiền lương (TL), bản chất công việc (CV), cơ hội đào tạo và thăng tiến (TT), lãnh đạo (LD), điều kiện làm việc (DK), đồng nghiệp (DN), phúc lợi (PL) và 1 biến phụ thuộc là: sự hài lòng (HL). Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H7 đã nêu trên.
4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Người ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai biến định lượng có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau , và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Trong q trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Bảng 4.4: a trận tƣơng quan giữa c c bi n thông qua hệ số Pears n HL TT DK CV TL PL LD DN HL Pearson Correlation 1 .337** .474** .322** .622** .398** .463** .511** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 TT Pearson Correlation .337** 1 .333** .078 .191** .022 .125 .185** Sig. (2-tailed) .000 .000 .234 .003 .743 .058 .005 N 232 232 232 232 232 232 232 232 DK Pearson Correlation .474** .333** 1 -.060 .272** .343** .334** .273** Sig. (2-tailed) .000 .000 .364 .000 .000 .000 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 CV Pearson Correlation .322** .078 -.060 1 .326** .084 .194** .246** Sig. (2-tailed) .000 .234 .364 .000 .203 .003 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 TL Pearson Correlation .622** .191** .272** .326** 1 .290** .449** .508** Sig. (2-tailed) .000 .003 .000 .000 .000 .000 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 PL Pearson Correlation .398** .022 .343** .084 .290** 1 .209** .417** Sig. (2-tailed) .000 .743 .000 .203 .000 .001 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 LD Pearson Correlation .463** .125 .334** .194** .449** .209** 1 .370** Sig. (2-tailed) .000 .058 .000 .003 .000 .001 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232 DN Pearson Correlation .511** .185** .273** .246** .508** .417** .370** 1 Sig. (2-tailed) .000 .005 .000 .000 .000 .000 .000 N 232 232 232 232 232 232 232 232
**. Tương quan có ý nghĩa tại mức 0,01 (2 chiều)
có sự tương quan với nhau, đối với vấn đề này ta cần chú ý hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khi tiến hành kiểm định mơ hình.
4.4.2. K t quả phân tích hồi quy
Bảng 4.5. Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R bình phƣơng R bình phƣơng hiệu chỉnh Độ ệch chuần của dự n
1 0.762a 0.580 0.567 0.59641
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mơ hình có hệ số xác định R2 (coefficient pf determination) là 0.580 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.567. Như vậy mơ hình giải thích được 56.7% sự thay đổi của biến sự hài lòng.
Bảng 4.6. K t quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Hồi quy 110.107 7 15.730 44.221 0.000a
Phần dư 79.678 224 .356
Tổng 189.785 231
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ở đây sẽ xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không. Giả thuyết kiểm định là:
Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = 0
Kết quả của hồi quy cho biết thông tin về sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi mơ hình. Kết quả của phần dư cho biết biến thiên của dữ liệu khơng được giải thích bởi mơ hình. Một mơ hình với Tổng bình phương của Hồi quy lớn hơn so với Tổng bình phương của Phần dư cho thấy mơ hình giải thích hầu hết phương sai của biến phụ thuộc. Ở đây ta thấy mơ hình đã giải thích hầu hết phương sai của biến
phụ thuộc. Nói cách khác, bảng này nói rõ hơn về ý nghĩa của R2 ở bảng Tóm lược ở trên.
Giá trị mức ý nghĩa rất nhỏ (sig. = 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết Ho. Nói cách khác là các hệ số hồi quy sẽ khác 0 và mơ hình hồi quy tuyến tính bội ở đây phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.7. Bảng hệ số hồi quy Coefficientsa Coefficientsa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê a cộng tuy n B Độ ệch chuẩn Hệ số
Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.852 .247 -3.450 .001 TT .163 .052 .147 3.123 .002 .848 1.179 DK .187 .043 .227 4.359 .000 .693 1.442 CV .150 .046 .154 3.267 .001 .846 1.183 TL .391 .065 .330 5.983 .000 .616 1.623 PL .124 .046 .135 2.704 .007 .747 1.339 LD .130 .055 .120 2.353 .019 .726 1.378 DN .107 .050 .116 2.121 .035 .629 1.590 a. Bi n phụ thuộc: hài lòng
Theo bảng 4.6 ta thấy các biến độc lập đều đạt yêu cầu (Sig. < 0.05). Ngoài ra các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF <2, điều này chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
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 ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 (Mean=-1.32E-15), và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std.Dev=0.985). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng. Do đó ta có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.6. Biểu ồ Histogram
Hình 4.7. Biểu ồ Q-Q Plot
Ngồi ra, qua biểu đồ phân tán Scatterplot 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.
Hình 4.8. Biểu ồ Scatterplot
Sau khi phân tích hồi quy, ta có được phương trình hồi quy như sau:
Sự h i òng = 0.330*Tiền ƣơng + 0.154*Bản chất công việc + 0.147* Cơ hội tạ v thăng ti n + 0.120* ãnh ạ + 0.227*Điều kiện việc + 0.116*Đồng nghiệp + 0.135*Phúc ợi .
Tầm quan trọng của các biến “cơ hội đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc, bản chất công việc, tiền lương, phúc lợi, lãnh đạo, đồng nghiệp” đối với biến "sự hài lòng” được xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến sự hài lòng của nhân viên đối với ngân hàng. Do đó, ảnh hưởng quan trọng nhất đến sự hài lòng của nhân viên là yếu tố “tiền lương” (Beta = 0.330), tiếp theo là yếu tố “điều kiện làm việc”(Beta = 0.227), yếu tố “bản chất công việc” (Beta = 0.154), yếu tố “cơ hội đào tạo và thăng tiến” (Beta = 0.147), yếu tố “phúc lợi” (Beta = 0.135), yếu tố “lãnh đạo” (Beta = 0.120), cuối cùng là yếu tố “đồng nghiệp” (Beta = 0.116).