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.