CHƯƠNG III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH BỘI
4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi thực hiện phân tích tương quan, bước tiếp theo là sử dụng phép phân tích hồi quy bội đo lường ảnh hưởng cụ thể của các nhân tố: Thu nhập và phúc lợi (MPA), Căng thẳng công việc (MJS), Đào tạo và phát triển (MTD), Đồng nghiệp (MCW), Lãnh đạo (MSV), Đặc điểm cơng việc (MJC). Sau đó, tác giả sử dụng giá trị trung bình của các biến quan sát để chạy hồi quy. Qua phân tích hồi quy sẽ kiểm định mơ hình, các phương pháp được sử dụng như sau:
Phương pháp “Enter” được sử dụng bằng cách đưa vào các biến độc lập cùng lúc để đo lường ảnh hưởng các biến này đến hành vi ý định mua.
Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và hệ số kiểm định mức ý nghĩa F được sử dụng, thơng qua hệ số VIF để dự đốn hiện tượng đa cộng tuyến.
Các bước kiểm định sự vi phạm các giả định của hồi quy để đảm bảo mơ hình phù hợp với lý thuyết hồi quy, bao gồm: kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư khơng đổi bằng biểu đồ phân tán Scatterplot, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durblin-Watson.
- Kết quả kiểm định tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thể hiện tại bảng sau:
Bảng 15 - Bảng tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ướclượng Hệ số Durbin-Watson
1 ,781a 0,61 0,60 0,59 1,81
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS - Phụ lục 4)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình hồi quy có hệ số R2 là 0.611 và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.60 cho thấy có sự tương quan mạnh mẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (0.5<R2<0.8). Hệ số R2 (Hiệu chỉnh) = 0.60 cho thấy 6 biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã giải thích được 60% sự biến thiên của biến Ý định nghỉ việc.
- Kiểm định sự phù hợp tổng thể của mơ hình hồi quy
Bảng 16 - Bảng kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương độ lệch Giá trị F Giá trị Sig. 1 Hồi quy 95,70 6,00 15,95 46,51 ,000b Phần dư 61,39 179,00 0,34 Tổng 157,09 185,00
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS - Phụ lục 4)
Thơng qua bảng phân tích ANOVA ở trên cho thấy mơ hình hồi quy có kiểm định F = 46,51, Sig. = 0,.000 < 0,05. Điều này cho thấy sẽ an tồn khi kết luận mơ hình sự phù hợp về tổng thể của mơ hình hồi quy đặt ra.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 17 - Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Yếu tố tác động Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số chuẩn hóa t Sig, Đa cộng tuyến
β Độ lệchchuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số hồi quy 5,905 0,51 11,546 0,00 MPA -0,42 0,08 -0,316 -5,36 0,00 0,63 1,59 MJS 0,39 0,07 0,297 5,75 0,00 0,82 1,22 MTD -0,30 0,09 -0,173 -3,19 0,00 0,74 1,35 MSV -0,33 0,09 -0,223 -3,90 0,00 0,66 1,50 MCW -0,21 0,07 -0,161 -2,95 0,00 0,73 1,36 MJC -0,17 0,06 -0,158 -3,04 0,00 0,80 1,24
a. Biến phụ thuộc: MIT – Ý định nghỉ việc
(Nguồn kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm SPSS 22 - Phụ lục 4)
Kết quả kiểm định sự tương quan chuỗi bậc nhất với hệ số Durbin-watson =1,515 (1<1,515<3) đạt điều kiện, mơ hình phù hợp với tổng thể. Độ chấp nhận của biến (Tolerance) đều lớn hơn 0.5 và hệ số phóng đại phương sai để dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến (Variance inflation factor – VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 (VIF < 10) cho thấy các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng khơng có hiện
tượng đa cộng tuyến, các mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích mơ hình.