Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 PT1 0.775 0.238 OD4 0.692 0.272 0.213 PT2 0.685 0.212 LD5 0.623 0.234 0.334 0.231 OD5 0.600 0.252 0.333 CV3 0.569 0.401 LD2 0.555 0.218 0.348 0.276 OD2 0.500 0.214 0.338 0.317 TN2 0.820 TN1 0.798 TN3 0.219 0.789 CS1 0.310 0.620 0.274 TN4 0.389 0.603 0.233 0.252 PT4 0.340 0.517 0.328 DN1 0.849 DN2 0.267 0.771 0.217 DN3 0.327 0.765 DN4 0.244 0.704 CS5 0.215 0.346 0.582 0.224 ĐK3 0.347 0.798 ĐK2 0.287 0.257 0.767 ĐK1 0.380 0.673 OD1 0.864 OD3 0.845 Eigenvalue 6.425 1.715 1.596 1.436 1.199 Phƣơng sai trích 27.933 7.458 6.939 6.242 5.211 Cronbach’s Alpha 0.874 0.866 0.868 0.775 0.865
Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ. Hệ số KMO là 0,884 (đạt yêu cầu >0,5) thể hiện sự thích hợp của phân tích nhân tố, kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê (sig<0,05). Sau đó chạy lại Cronbach’s Alpha cho thấy 5 nhân tố này đều đạt yêu cầu. Như vậy có thể kết luận, phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 5.3: Thang đo các yếu tố đã đƣợc điều chỉnh
Sự ổn định và niềm tin vào lãnh đạo (OD)
OD2 Tình hình kinh doanh của Xí nghiệp vẫn phát triển tốt
OD4 Tơi tin rằng Xí nghiệp ln quan tâm đến đời sống người lao động
OD5 Tôi cảm thấy rằng tương lai tơi được đảm bảo khi làm việc cho Xí nghiệp
PT1
Xí nghiệp ln thường xun tổ chức, tạo điều kiện cho tơi tham gia các khóa đào tạo kiến thức và kỹ năng cần thiết cho công việc của tơi
PT2 Tơi được khuyến khích học để tiến bộ từ chính những sai sót của mình
LD2 Tôi cảm thấy thoải mái khi trao đổi ý kiến với lãnh đạo
LD5 Lãnh đạo của tơi ln khích lệ và hỗ trợ tơi phát triển nghề nghiệp
CV3 Công việc cho tôi cơ hội để thể hiện năng lực bản thân
Thu nhập (TN)
TN1 Mức thu nhập của Xí nghiệp tương xứng với năng lực làm việc của tơi
TN2 Chính sách phân phối thu nhập của Xí nghiệp rất cơng bằng
TN3 Mức thu nhập mà Xí nghiệp trả cho tơi là cao so với các doanh nghiệp khác
CS1
Năng lực của người lao động được Xí nghiệp đánh giá cơng bằng và xứng đáng, khách quan, khoa học
PT4
Chính sách định hướng cho sự phát triển nghề nghiệp lâu dài của người lao động rất rõ ràng và khoa học
TN4 Tơi hài lịng với cách quy định chế độ tăng lương và các phúc lợi khác của của tơi
Đồng nghiệp (DN)
DN1 Tơi thích những người bạn đồng nghiệp đang làm chung với tôi
DN2 Các bạn đồng nghiệp của tôi rất thân thiện
DN3 Tôi luôn được các bạn đồng nghiệp giúp đỡ trong công việc hằng ngày
DN4 Tất cả đồng nghiệp trong nhóm của tơi đều làm việc nhiệt tình như nhau
CS5 Tơi hài lịng với việc đánh giá của Xí nghiệp về kỹ năng/tay nghề của mình
Điều kiện làm việc (ĐK)
ĐK1 Điều kiện và Điều kiện làm việc ở công ty là đảm bảo cho sức khỏe người lao động
ĐK2 Tôi được trang bị đầy đủ dụng cụ để làm việc
ĐK3 Tôi được trang bị đầy đủ bảo hộ lao động khi làm việc tại cơng ty
An tồn (AT)
AT1 Tơi khơng lo lắng mình sẽ bị mất việc ở Xí nghiệp này
AT2
Tơi khơng lo sẽ bị chuyển sang làm những công việc không phù hợp với năng lực và sở thích của bản thân.
Sự thỏa mãn (TM)
TM1 Tôi rất hài lịng với cơng việc hiện tại mà tơi đang làm
TM2 Tơi sẽ tiếp tục làm việc lâu dài với Xí nghiệp này
TM3
Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân của mình rằng Xí nghiệp này là một nơi làm việc lý tưởng
TM4 Tơi cảm thấy muốn gắn bó với Xí nghiệp nhiều hơn so với một năm trước đây
5.2.2.2. Phân tích nhân tố Sự thỏa mãn đối với cơng việc
Qua phân tích nhân tố cho 5 biến quan sát cho thang đo Sự thỏa mãn theo Bảng 5.4 trích được một nhân tố tại Eigenvalue là 3,233 và phương sai trích là 64,667% (đạt yêu cầu > 50%). Hệ số KMO là 0,836 ( > 0,5) và kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê sig = 0,000 (sig < 0,05). Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Do đó, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 5.4:Kết quả EFA của thang đo Sự thỏa mãn đối với công việc Biến khảo sát Nhân tố Biến khảo sát Nhân tố
TM4 .844 TM2 .824 TM3 .816 TM1 .778 TM5 .755 Eigenvalue 3,233 Phƣơng sai trích 64,667 Cronbach’s Alpha 0,861
5.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu bao gồm 24 biến quan sát độc lập được trích thành 5 nhân tố của các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn và 5 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố của thành phần Sự thỏa mãn như ở Bảng 5.3. Như vậy sau khi chạy EFA có tất cả 5 thành phần của các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn, nên các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được đề xuất lại như sau:
Giả thuyết H1: Mức độ thỏa mãn với thu nhập càng cao thì mức độ thỏa mãn
với công việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H2: Mức độ thỏa mãn với sự ổn định & niềm tin vào lãnh đạo càng cao thì mức độ thỏa mãn với cơng việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H3: Mức độ thỏa mãn với đồng nghiệp càng cao thì mức độ thỏa
mãn với cơng việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H4: Mức độ thỏa mãn với Điều kiện làm việc càng cao thì mức
Giả thuyết H5: Mức độ thỏa mãn với An tồn càng cao thì mức độ thỏa mãn
với công việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng Mơ hình nghiên cứu được thiết kế lại như sau:
Hình 5.7 : Mơ hình các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn cơng việc 5.4. Phân tích hồi quy 5.4. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc là Sự thỏa mãn và 5 khái niệm độc lập là các yếu tố tác động vào Sự thỏa mãn bao gồm: Sự ổn định và niềm
tin vào lãnh đạo, Thu nhập, Đồng nghiệp, Điều kiện làm việc, An toàn. Trước
khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
5.4.1. Phân tích tương quan
Tiếp theo nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 yếu tố.
Thu nhập
Sự ổn định & niềm tin vào lãnh đạo
Đồng nghiệp Điều kiện làm việc
An tồn
Sự thỏa mãn cơng việc của ngƣời lao động
Bảng 5.5: Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
OD TN DN ĐK AT TM
OD Tương quan Pearson 1 .649** .641** .455** .227** .692**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .000 .002 .000
N 191 191 191 191 191
TN Tương quan Pearson 1 .461** .386** .148* .507**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .041 .000
N 191 191 191 191
DN Tương quan Pearson 1 .535** .067 .730**
Sig. (2 đuôi) .000 .359 .000
N 191 191 191
ĐK Tương quan Pearson 1 .200** .546**
Sig. (2 đuôi) .006 .000
N 191 191
AT Tương quan Pearson 1 .116
Sig. (2 đuôi) .111
N 191
TM Tương quan Pearson 1
Sig. (2 đuôi)
N
**. Tương quan chặt chẽ tại mức 0.01 (2 đuôi). *. Tương quan chặt chẽ tại mức 0.05 (2 đuôi).
Đối với mối quan hệ tương quan giữa các biến OD, TN, DN, ĐK, AT và biến
TM, dễ dàng nhận thấy hệ số tương quan tuyến tính của các biến khá cao, nằm trong
khoảng từ 0,227 đến 0,692. Tương quan này có thể xem là rất chặt chẽ. Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất các các giá trị sig đều < 0,05 cho thấy các tương quan chặt chẽ này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể chứ không phải là sự tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu, do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Nhìn sơ bộ, có thể kết luận các biến độc lập cấu thành nên thang đo tác động vào Sự thỏa mãn (OD, TN, DN, ĐK, AT) có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc (TM).
5.4.2. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Giả sử các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn đối với cơng việc theo mơ hình 4.1 đều có quan hệ tuyến tính với sự thỏa mãn đối với cơng việc. Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập (Sự ổn định
và niềm tin vào lãnh đạo, Thu nhập, Đồng nghiệp, Điều kiện làm việc, An toàn)
lên biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn). Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
Sự thỏa mãn = β0 + β1 * Thu nhập + β2 * Sự ổn định + β3 * Đồng nghiệp+ β4 * Điều kiện làm việc+ β5 * An toàn + ei
Hay: TM = β0 + β1* TN + β2* OD + β3*DN + β4*ĐK + β5*AT + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư.
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy. Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ. Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Bảng 5.6: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy bội lần đầu
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin -Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .798a .638 .628 .34287 .638 65.072 5 185 .000 1.779 a. Các dự báo: (Hằng số), AT, DN, TN, ĐK, OD b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.7: Bảng đánh giá độ phù hợp cuả mơ hình hồi quy bội lần đầu
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 38.249 5 7.650 65.072 .000a
Phần dƣ 21.749 185 .118
Tổng 59.998 190
a. Các dự báo: (Hằng số), AT, DN, TN, ĐK, OD b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.8: Bảng thơng số của mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance B
1 (Hằng số) .443 .217 2.044 .042 OD .344 .072 .331 4.795 .000 .411 2.432 TN .037 .050 .043 .738 .461 .568 1.761 DN .412 .063 .412 6.585 .000 .501 1.995 ĐK .144 .048 .163 3.014 .003 .666 1.501 AT -.017 .030 -.026 -.562 .575 .914 1.094 a. Biến độc lập: TM
Từ Bảng 5.8, 2 yếu tố: TN và AT có sig >0,05 nên loại 2 yếu tố này
Bảng 5.9: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin - Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .797a .636 .630 .34183 .636 108.821 3 187 .000 1.782
a. Các dự báo: (Constant), ĐK, OD, DN b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.10: Bảng đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 38.147 3 12.716 108.821 .000a
Phần dƣ 21.851 187 .117
Tổng 59.998 190
a. Các dự báo: (Hằng số), ĐK, OD, DN b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.11: Bảng thơng số của mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .415 .206 2.015 .045
OD .362 .061 .349 5.976 .000 .571 1.751
DN .419 .062 .419 6.802 .000 .514 1.945
ĐK .143 .047 .163 3.078 .002 .693 1.443
a. Biến phụ thuộc: TM
5.4.3. Phân tích các giả thuyết trong mơ hình
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác khơng có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy cần thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của mơ hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
5.4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ hình
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 5.11, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi Biểu đồ 5.1: Đồ thị phân tán
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 5.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng đổi.
Biểu đồ 5.2: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu dồ 5.2 và Biểu đồ 5.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở Biểu đồ 5.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,992 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Từ Biểu đồ 5.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có