Kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Một phần của tài liệu Đánh giá các nhân tố tạo động lực làm việc cho người lao động tại khách sạn thắng lợi (Trang 79 - 80)

ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa Sig. 1 Hồi quy 62,440 5 12,488 24,135 0,000 Dư 74,511 144 0,517 Tổng 136,951 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Dựa vào bảng trên ta thấy giá trị Sig.= 0.000 rất nhỏ cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả hệ số hồi quy bằng 0 ( ngoại trừ hằng số). Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Ngồi ra để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập ßi=0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào Bảng Kết quả hồi quy sử dụng bằng phương pháp Enter, ta có mức giá trị Sig của 5 nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là tất cả 5 nhân tố đều có ảnh hưởng đến sự thỏa mãn trong công việc.

2.4.4.4.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy

Để kiểm tra mơ hình trên có hiện tượng đa cộng tuyến hay không, ta dựa vào hai công cụ: độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (variance inflation factor- VIF).

Độ chấp nhận của biến Tolerance của một biến nhỏ, thì nó gần như một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Hệ số phóng đại VIF thực tế là nghịch đảo của độ chấp nhận. Quy tắc là khi VIF vượt q 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.

Ta có kết quả kiểm định sau:

Một phần của tài liệu Đánh giá các nhân tố tạo động lực làm việc cho người lao động tại khách sạn thắng lợi (Trang 79 - 80)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(112 trang)