CHƢƠNG 2 : THIẾT KẾ LUẬN VĂN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
a. Phân tích tƣơng quan
3.4 Phân tích hồi quy
3.4.1 Phân tích tương quan
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, ta xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mơ hình. Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đƣợc thể hiện trong Bảng 3.10
Bảng 3.10: Ma trận hệ số tƣơng quan giữa 2 yếu tố độc lập và 1 yếu tố phụ thuộc UP DOWN SAT UP Pearson Correlation 1 .152* -.144* Sig. (2-tailed) .018 .025 N 243 243 243 DOWN Pearson Correlation .152* 1 .298** Sig. (2-tailed) .018 .000 N 243 243 243 SAT Pearson Correlation -.144* .298** 1 Sig. (2-tailed) .025 .000 N 243 243 243
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)
Kết quả phân tích tƣơng quan cho mối quan hệ tƣơng quan giữa biến phụ thuộc Sự hài lịng trong cơng việc và 2 biến độc lập So sánh hƣớng lên và So sánh hƣớng xuống đều có ý nghĩa thống kê (p<0,05) và dấu của các hệ tố thể hiện mối quan hệ cùng chiều hoặc ngƣợc chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Điều này phù hợp với các giả thuyết đặt ra. Nhƣ vậy, việc phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tƣơng quan cũng cho thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập ở mức tƣơng quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
3.4.2 Phân tích kết quả hồi quy
Sau khi phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter trên 2 biến đo lƣờng độc lập và 1 biến phụ thuộc nhằm kiểm định mơ hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết liên quan. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị Sig. của 2 biến độc lập đều có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. < 0,05). Kết quả đƣợc thể hiện ở bảng 3.11. Bảng 3.11: Hệ số hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
(Constant) 3.615 .375 9.626 .000
1 UP -.267 .084 -.194 -3.169 .002 .977 1.024
DOWN .340 .064 .327 5.356 .000 .977 1.024
a. Dependent Variable: SAT
(Nguồn: Khảo sát và xử lý từ SPSS)
Kết quả cho thấy hệ số nhân tố So sánh xuống trong cơng việc có tác động mạnh mẽ hơn lên Sự hài lịng trong cơng việc với hệ số Beta lớn nhất ( Beta= 0,327), nhân tố So sánh lên có tác động lên Sự hài lịng trong cơng việc ít hơn (Beta= - 0194)
Kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy hệ số R2
điều chỉnh = 0,564, kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa sig = 0,000. Do đó, mơ hình hồi quy phù hợp để phân tích sự biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến độc lập hay nói cách khác các biến độc lập giải thích đƣợc 56,4% phƣơng sai của biến phụ thuộc. Độ chấp nhận (Tolerance) của các biến độc lập đều tiến tới 1 và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của các biến đo lƣờng khá nhỏ VIF <2.