PL Hệ số tương quan 1,000 ,451 ,430 ,426 ,240 ,237 ,214 -,138 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,017 Be Hệ số tương quan 1,000 ,522 ,350 ,399 ,305 ,316 -,124 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,032 PR Hệ số tương quan 1,000 ,438 ,338 ,308 ,256 ,008 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000 ,000 ,000 ,000 ,896 SA Hệ số tương quan 1,000 ,169 ,149 ,211 ,017 Mức ý nghĩa (Sig.) ,003 ,010 ,000 ,773 AC Hệ số tương quan 1,000 ,472 ,249 -,142 Mức ý nghĩa (Sig.) ,000 ,000 ,014 NC Hệ số tương quan 1,000 ,147 ,017 Mức ý nghĩa (Sig.) ,011 ,769 CC1 Hệ số tương quan 1,000 ,051 Mức ý nghĩa (Sig.) ,382 CC2 Hệ số tương quan 1,000 Mức ý nghĩa (Sig.)
Xem xét các hệ số tương quan giữa 4 biến thành phần của sự thỏa mãn tiền lương qua bảng 4-12, ta thấy các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là chấp nhận được vì các giá trị đều nằm trong mức trung bình từ 0.350 đến
0.522. Phép kiểm định tương quan Pearson với tất cả các giá trị Sig < 0.05 của các thành phần của sự thỏa mãn về tiền lương cũng đã cho thấy các tương quan này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể đám đông chứ khơng phải do tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu khảo sát.
Tương tự khi xem xét mối quan hệ tương quan giữa 4 biến thành phần của sự gắn kết với tổ chức ở bảng 4-12, ta thấy hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là khơng cao, đặc biệt đối với biến gắn kết vì khan hiếm việc làm (thành phần phụ của gắn kết bằng hành vi) có hệ số tương quan rất thấp với 3 biến thành phần còn lại. Điều này là phù hợp như đã được đề cập trong phần cơ sở lý thuyết. Và điều này cũng giải thích cho lý do tại sao ta khơng cần nghiên cứu mơ hình giả thuyết tác động của sự thoả mãn tiền lương đến biến gắn kết vì khan hiếm việc làm CC2.
Theo bảng 4-12 thì ta thấy có mối tương quan giữa từng biến của sự gắn kết với tổ chức đến các biến của sự thỏa mãn tiền lương, ngoại trừ thành phần gắn kết vì khan hiếm việc làm thay thế khơng có mối tương quan với bất kỳ thành phần nào của sự thỏa mãn tiền lương.
Như mơ hình giả thuyết nghiên cứu của đề tài, biến gắn kết vì khan hiếm việc làm thay thế sẽ khơng được xem xét trong mơ hình hồi quy bội vì bản thân biến này không tương quan với các thành phần của sự thoả mãn tiền lương. Do đó chúng ta sẽ chỉ xét tác động đến 3 biến chính của gắn kết với tổ chức thơng ba mơ hình hồi quy tuyến tính sau.
Mơ hình hồi quy 1: Xem xét tác động của 4 biến độc lập của sự thỏa mãn tiền
lương đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng cảm xúc - AC. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
Phương trình 4-1: AC = β10 + β11* PL + β12* Be + β13* PR + β14* SA [4-1]. Mơ hình hồi quy 2: Xem xét tác động của 4 biến độc lập của sự thỏa mãn tiền
lương đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng hành vi – CC (chỉ cịn lại CC1). Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
Phương trình 4-2: CC = β20 + β21* PL + β22* Be + β23* PR + β24* SA [4-2]. Mơ hình hồi quy 3: Xem xét tác động của 4 biến độc lập của sự thỏa mãn tiền
lương đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng thái độ - NC. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
Phương trình 4-3: NC = β30 + β31* PL + β32* Be + β33* PR + β34* SA [4-3]. 4.5.2.2 Kiểm định các mơ hình hồi quy trong đề tài nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu vẫn được giữ như mơ hình trong cơ sở lý thuyết, nhưng trong thành phần gắn kết bằng hành vi chúng ta loại phần gắn kết bằng khan hiếm việc làm thay thế vì thành phần này khơng có tương quan với các thành phần của sự thỏa mãn tiền lương. Ngồi ra, chúng ta cịn loại một số biến trong các thành phần của sự thỏa mãn tiền lương và sự gắn kết do vi phạm một số điều kiện trong phân tích EFA. Như vậy sau khi đã đưa ra được mơ hình cuối cùng thì chúng ta sẽ kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đó bằng phương pháp phân tích hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Chúng ta có 3 phương trình hồi quy để thực hiện như: Các thành phần thỏa mãn về tiền lương ảnh hưởng đến lần lượt 3 thành phần của sự gắn kết với tổ chức bao gồm: Gắn kết bằng cảm xúc, gắn kết bằng hành vi, gắn kết bằng thái độ.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-square điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin –Watson (1 < Durbin – Watson < 3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2.5). Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng
của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào từng thành phần của sự gắn kết với tổ chức càng lớn (Hoàng Trọng
và Mộng Ngọc, 2005).
a) Ảnh hưởng của sự thỏa mãn tiền lương đến gắn kết bằng cảm xúc
Trước tiên, khi thực hiện phương pháp Stepwise để đưa từng biến vào mơ hình hồi quy, ta thấy Các phúc lợi và Tăng lương là các biến có thể dự đốn tốt nhất cho gắn kết bằng cảm xúc. Do đó hai biến này sẽ được đưa vào trong mơ hình. Cịn hai biến Mức lương và Cơ chế lương thì ảnh hưởng khơng nổi bật nên sẽ phải bị loại ra khỏi mơ hình.
Kế đến, khi tiếp tục chọn phương pháp Enter để đưa cả 4 biến độc lập vào cùng lúc, ta có được kết quả kiểm định như bảng sau:
Bảng 4-13: Kiểm định các hệ số hồi quy theo phương pháp Enter cho mơ hình hồi quy 1.
Mơ hình
Biến Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig.
B Std. Error Beta 1 Hằng số 1,671 ,171 9,759 ,000 Mức lương ,050 ,074 ,043 ,683 ,495 Các phúc lợi ,284 ,062 ,298 4,605 ,000 Tăng lương ,182 ,068 ,177 2,686 ,008 Cơ chế lương -,031 ,060 -,032 -,522 ,602 Biến phụ thuộc: gắn kết bằng cảm xúc
Bảng 4-13 cho ta thấy 2 biến Tăng lương và Các phúc lợi có mức ý nghĩa kiểm định (Sig) < 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định t (giả thuyết H0 cho rằng hệ số hồi quy của các biến trong mơ hình đều bằng 0). Như vậy, hệ số hồi quy của hai biến Tăng lương và Các phúc lợi đều có ý nghĩa.
Ngược lại, với 2 biến Mức lương và Cơ chế lương thì có Sig > 0.05 (0,495 và 0.602) nên ta khơng thể bác bỏ giả thuyết trên, tức là hệ số hồi quy của hai biến này khơng có ý nghĩa nữa.
Qua bước kiểm tra sơ bộ này ta ghi nhận là chỉ có hai biến độc lập Tăng lương và Các phúc lợi là có thể có ảnh hưởng đến gắn kết bằng cảm xúc. Bước tiếp theo ta
sẽ lần lượt kiểm chứng các điều kiện giả định cho mơ hình khi chỉ cịn hai biến độc lập này.
nghĩa
Kiểm định lại các hệ số hồi quy sau khi đã loại các thành phần không có ý
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy các nhân tử phóng đại phương sai VIF đều có giá trị < 10. Đồng thời hệ số xác định R² là 0,182 và R² điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,177, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 17,7%. Trị số thống kê F đạt giá trị 33,066 được tính từ giá trị R-square của mơ hình, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000; Kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin –Watson (1 < 1,886 < 3). Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp. Kết quả phân tích hội quy phương trình thứ nhất được trình bày trong bảng 4-14 (phụ lục 10).
Bảng 4-14: Kiểm định lại hệ số hồi quy theo phương pháp Enter cho mơ hình hồi quy 1.
Mơ hình Biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng
tuyến
B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1,682 ,156 10,802 ,000
Các phúc lợi ,292 ,059 ,306 4,975 ,000 ,727 1,375
Tăng lương ,182 ,063 ,178 2,888 ,004 ,727 1,375
Biến phụ thuộc: gắn kết bằng cảm xúc
Từ bảng 4-14 cho thấy rằng hai nhân tố Các phúc lợi và tăng lương đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến sự gắn kết bằng cảm xúc với mức ý nghĩa Sig < 0,05 ở cả hai biến. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình = 0). Cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1-2, H1-3 được chấp nhận. Tức là, chỉ có sự thỏa mãn Các phúc lợi và sự thỏa mãn Tăng lương là có tác động dương đến gắn kết bằng cảm xúc. Ngược lại, giả thuyết H1-1 và H1-4 không được chấp nhận. Tức là, sự thỏa mãn Mức lương và sự thỏa mãn Cơ chế lương trong nghiên cứu này đều khơng cho thấy có tác động
đến gắn kết bằng cảm xúc. Phương trình hồi quy thứ nhất đối với các biến có hệ số chưa chuẩn hóa có dạng sau:
Phương trình 4-4: AC = 1,682 + 0,292*Be + 0,182*PR (4-4).
Trong đó: AC: Gắn kết bằng cảm xúc.
Be: Sự thỏa mãn các phúc lợi. PR: Sự thỏa mãn về tăng lương.
Phương trình 4-4 cho thấy khi biến Be thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện biến PR khơng đổi thì biến AC sẽ thay đổi 0.292 đơn vị. Tương tự, khi PR thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện Be khơng đổi thì AC sẽ thay đổi 0.182 đơn vị.
b) Ảnh hưởng của sự thỏa mãn tiền lương đến gắn kết bằng hành vi
Trước tiên, khi thực hiện phương pháp Stepwise để đưa từng biến vào mơ hình hồi quy, ta thấy Các phúc lợi là các biến có thể dự đốn tốt nhất cho gắn kết bằng hành vi. Do đó biến này sẽ được đưa vào trong mơ hình. Cịn ba biến Mức lương, Cơ chế lương và Tăng lương thì ảnh hưởng khơng nổi bật nên sẽ phải bị loại ra khỏi mơ hình.
Kế đến, khi tiếp tục chọn phương pháp Enter để đưa cả 4 biến độc lập vào cùng lúc, ta có được kết quả kiểm định t như bảng sau:
Bảng 4-15: Kiểm định các hệ số hồi quy theo phương pháp Enter cho mơ hình hồi quy 2.
Mơ hình
Biến Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Std. Error Beta 2 Hằng số 1,734 ,170 10,182 ,000 Mức lương ,049 ,073 ,043 ,662 ,508 Các phúc lợi ,205 ,061 ,225 3,346 ,001 Tăng lương ,085 ,067 ,087 1,270 ,205 Cơ chế lương ,070 ,059 ,075 1,175 ,241 Biến phụ thuộc: gắn kết bằng hành vi
Bảng 4-15 cho ta thấy biến Các phúc lợi có mức ý nghĩa kiểm định (Sig) < 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định t (giả
thuyết H0 cho rằng hệ số hồi quy của các biến trong mơ hình đều bằng 0). Như vậy, hệ số hồi quy của biến Các phúc lợi là có ý nghĩa.
Ngược lại, với 3 biến Mức lương, tăng lương và Cơ chế lương thì có Sig > 0.05 (0,508, 0.205 và 0,241) nên ta không thể bác bỏ giả thuyết trên, tức là hệ số hồi quy của hai biến này khơng có ý nghĩa nữa.
Qua bước kiểm tra sơ bộ này ta ghi nhận là chỉ có biến độc lập Các phúc lợi là có thể có ảnh hưởng đến gắn kết bằng hành vi. Bước tiếp theo ta sẽ lần lượt kiểm chứng các điều kiện giả định cho mơ hình khi chỉ cịn một biến độc lập này.
nghĩa
Kiểm định lại các hệ số hồi quy sau khi đã loại các thành phần không có ý
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² là 0,100 và R² điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0,097, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 9,7%. Trị số thống kê F đạt giá trị 33,157 được tính từ giá trị R- square của mơ hình, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000; Kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin –Watson (1 < 1,910 < 3). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp. Kết quả phân tích hội quy phương trình thứ hai được trình bày trong bảng 4-16 (phụ lục 11).
Bảng 4-16: Kiểm định lại hệ số hồi quy theo phương pháp Enter cho mơ hình hồi quy 2.
Mơ hình
Biến Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ sốchuẩn
hóa
t Sig. Thống kê đa cộng
tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
2 Hằng số 1,980 ,138 14,359 ,000
Các phúc lợi ,289 ,050 ,316 5,758 ,000 1,000 1,000
Biến phụ thuộc: gắn kết bằng hành vi
Từ bảng 4-16 cho thấy rằng nhân tố Các phúc lợi có tác động dương (hệ số Beta dương) đến sự gắn kết bằng cảm xúc với mức ý nghĩa Sig < 0,05. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình = 0). Cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng giả thuyết H1-6 được chấp
nhận. Tức là, chỉ có sự thỏa mãn Các phúc lợi là có tác động dương đến gắn kết bằng cảm xúc. Ngược lại, các giả thuyết H1-5, H1-7 và H1-8 không được chấp nhận. Tức là, sự thỏa mãn Mức lương, Tăng lương và Cơ chế lương trong nghiên cứu này đều khơng cho thấy có tác động đến gắn kết bằng cảm xúc. Phương trình hồi quy thứ hai đối với các biến có hệ số chưa chuẩn hóa có dạng sau:
Phương trình 4-5: CC = 1,980 + 0,289*Be (4-5).
Trong đó: CC: Gắn kết bằng hành vi.
Be: Sự thỏa mãn các phúc lợi.
Phương trình 4-5 cho thấy khi biến Be thay đổi 1 đơn vị thì biến CC sẽ thay đổi 0.289 đơn vị.
c) Ảnh hưởng của sự thỏa mãn tiền lương đến gắn kết bằng thái độ
Trước tiên, khi thực hiện phương pháp Stepwise để đưa từng biến vào mơ hình hồi quy, ta thấy Các phúc lợi và Tăng lương là các biến có thể dự đốn tốt nhất cho gắn kết bằng thái độ. Do đó, hai biến này sẽ được đưa vào trong mơ hình. Cịn hai biến Mức lương và Cơ chế lương thì ảnh hưởng khơng nổi bật nên sẽ phải bị loại ra khỏi mơ hình.
Kế đến, khi tiếp tục chọn phương pháp Enter để đưa cả 4 biến độc lập vào cùng lúc, ta có được kết quả kiểm định t như bảng sau:
Bảng 4-17: Kiểm định các hệ số hồi quy theo phương pháp Enter cho mơ hình hồi quy 3.
Mơ hình
Biến Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
B Std. Error Beta 3 Hằng số 1,628 ,164 9,953 ,000 Mức lương ,097 ,071 ,090 1,375 ,170 Các phúc lợi ,155 ,059 ,176 2,637 ,009 Tăng lương ,183 ,065 ,193 2,825 ,005 Cơ chế lương -,032 ,057 -,035 -,556 ,597
Biến phụ thuộc: gắn kết bằng thái độ