lanh_dao_moi_
ve_chat su_manh_me su_cong_hien su_dan_than
lanh_dao_moi_ve_chat
Tƣơng quan Pearson
1 0.623** 0.745** 0.876**
Tương quan được xét với mức ý nghĩa 0.01
Dừng phân tích ngay tại đây chúng ta cũng đã thấy tƣơng quan giữa các biến do đây là dạng hồi qui đơn biến, tuy nhiên nếu các biến có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính thì chắc gì đã có mối quan hệ nhân quả? (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); mặt khác, khi phân tích tƣơng quan thì khơng có sự
phân biệt giữa 2 biến (các biến có tính chất đối xứng). Vì vậy, để làm rõ hơn mối quan hệ dựa trên 3 giả thuyết trong Mơ hình nghiên cứu, chúng ta sẽ xem xét tác động của biến lanh_dao_moi_ve_chat lên các biến su_manh_me, su_cong_hien
và su_dan_than thông qua các mơ hình hồi qui tuyến tính sau:
Mơ
hình hồi qui 1 : xem xét tác động của biến lãnh đạo mới về chất đến biến sự mạnh mẽ (su_manh_me), biến phụ thuộc của mơ hình là biến su_manh_me, biến lanh_dao_moi_ve_chat là biến độc lập
Su_manh_me = c1 + a1 * lanh_dao_moi_ve_chat
Mô
hình hồi qui 2 : xem xét tác động của biến lãnh đạo mới về chất đến biến thành phần sự cống hiến (su_cong_hien), biến phụ thuộc của mơ hình là biến
su_cong_hien, biến lanh_dao_moi_ve_chat là biến độc lập Su_cong hien = c2 + a2 * lanh_dao_moi_ve_chat
Mô
hình hồi qui 3 : xem xét tác động của biến lãnh đạo mới về chất đến biến thành phần sự dấn thân (su_dan_than), biến phụ thuộc của mơ hình là biến
su_dan_than, biến lanh_dao_moi_ve_chat là biến độc lập
Su_dan_than= c3 + a3 * lanh_dao_moi_ve_chat
Nhiệm vụ cịn lại chính là đi tìm các hệ số c1, c2, c3, a1, a2, a3 để có đƣợc các phƣơng trình hồi qui.
4.1.PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA LÃNH ĐẠO MỚI VỀ CHẤT ĐẾN SỰ MẠNH MẼ TRONG CÔNG VIỆC CỦA NGƢỜI LAO ĐỘNG
Phần này sẽ trình bày các kết quả của kỹ thuật thống kê nhằm đánh giá ảnh hƣởng của lãnh đạo mới về chất đến sự mạnh mẽ của ngƣời lao động trong công việc.
Chúng ta đã biết các kết luận dựa trên hàm hồi qui tuyến tính thu đƣợc chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi qui đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi qui khác có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi qui tuyến tính cổ điển về phƣơng sai và tính độc lập của phần dƣ….. đƣợc đảm bảo. Vì thế trƣớc khi phân tích kết quả hồi qui ta thực hiện các kiểm định về hệ số hồi qui và đặc biệt là kiểm định các giả thuyết hồi qui.
4.1.1.Kiểm định các giả thuyết hồi qui của mơ hình hồi qui
Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi qui không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi qui. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ƣớc lƣợng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008).
Vì thế, để đảm bảo cho diễn dịch từ kết quả hồi qui của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này, ta tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi qui tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định sau:
Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Phƣơng sai của phần dƣ khơng đổi
Các phần dƣ có phân phối chuẩn
Khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ 4.1.1.1.Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi qui, chúng ta giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hiện tƣợng này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi qui nhƣ kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu của các ƣớc lƣợng có hệ số hồi qui có thể sai. Hiện tƣợng này có thể đƣợc phát hiện thơng
qua nhân tử phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hoặc chỉ số điều kiện (condition index) lớn hơn 15 là một dấu hiệu cho thấy có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Ta thấy trong Bảng 4.2 nhân tử phóng đại phƣơng sai (VIF – Variance Inflation
factor) có giá trị là 1 <10, điều này chứng tỏ khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Đồng thời chỉ số điều kiện (condition index) trong cả 2 chiều đều nhỏ hơn 15. Do vậy, có thể kết luận rằng khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
BẢNG 4.2 - PHÂN TÍCH HIỆN TƢỢNG ĐA CƠNG TUYẾN (MƠ HÌNH 1)
Mơ hình
Hệ số hồi qui chuẩn hoá Hệ số hồi qui chuẩn hoá t Mức ý nghĩa Thống kê tuyến tính
B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (hằng 1.603 0.135 0.623 11.849 0.000 1.000 1.000 số) 0.549 0.041 13.529 0.000 Lanh_dao_moi_ve_chat
Biến phụ thuộc: su_manh_me
Mơ hình Chiều Eigenvalue Chỉ số điều kiện Tỷ lệ khác biệt
(Hằng số) lanh_dao_moi_ve_chat 1 1 2 1.987 0.013 1.000 0.01 0.99 0.01 0.99 12.514
Biến phụ thuộc: su_manh_me
4.1.1.2. Giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dƣ có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ nhƣ biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa, kiểm định Kolmogrow 1 mẫu lần lƣợt đƣợc trình bày.
Trƣớc hết, xem xét tần số của phần dƣ chuẩn hóa ở Biểu đồ 4.1, ta thấy giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Ta có Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa:
BIỂU ĐỒ 4.1 – PHÂN PHỐI CHUẨN CỦA PHẦN DƢ CHUẨN HỐ (MƠ HÌNH 1)
Một dạng biểu đồ khác để kiểm định nhanh chóng xem phần dƣ có phân phối là biểu đồ “Q-Q plot” – so sánh phân phối phần dƣ quan sát với phân phối chuẩn kỳ vọng và biểu đồ “P-P plot” – tƣơng tự nhƣ “Q-Q plot” nhƣng vẽ cả hai phân phối tích luỹ lên biểu đồ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
BIỂU ĐỒ 4.2 – BIỂU ĐỒ “P-P PLOT” (MƠ HÌNH 1)
BIỂU ĐỒ 4.3 – BIỂU ĐỒ “Q-Q PLOT” (MƠ HÌNH 1)
Với Biểu đồ 4.2, chúng ta thấy các giá trị kỳ vọng tạo thành một đƣờng chéo và các điểm quan sát thực tế cũng tập trung sát đƣờng chéo.
Với biểu đồ 4.3, chúng ta cũng thấy các điểm quan sát thực tế phân tán xung quanh đƣờng kỳ vọng.
Và cuối cùng, kiểm định chuẩn tắc để kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ là kiểm định Kolmogrow 1 mẫu (Bảng 4.3) cho trƣờng hợp này cũng cho thấy mức ý nghĩa kiểm định bằng 0.0001 là rất nhỏ, nhƣ vậy giả thuyết phần dƣ có phân phối chuẩn đƣợc chấp nhận.
BẢNG 4.3 - KIỂM ĐỊNH “ONE-SAMPLE KOLMOGOROV-SMIRNOV” Su_manh_me
N (số mẫu) 290
Các tham số phân phối chuẩn (a,b) Trung bình 3.4110 Độ lệch chuẩn .46721
Kolmogorov-Smirnov Z 4.671
Mức ý nghĩa của kiểm định .000
a. Phân phối chuẩn b. Tính tốn từ dữ liệu
4.1.1.3. Giả định khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Một giả thuyết quan trọng của mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển là khơng có sự tự tƣơng quan giữa các phần dƣ ngẫu nhiên tức là các phần dƣ độc lập với nhau. Khi xảy ra hiện tƣợng tƣơng tự tƣơng quan, các ƣớc lƣợng của mơ hình hồi qui khơng đáng tin cậy. Phƣơng pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện ra tự tƣơng quan là kiểm định Dubin – Watson. Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tƣơng quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan dƣơng, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tƣơng quan âm (Hồng Ngọc Nhậm, 2004). Kiểm định Dubin – Watson cho kết quả giá trị d = 2.421 (Bảng 4.4), nghĩa là có thể chấp nhận giả thuyết khơng có tự tƣơng quan giữa các phần dƣ.
4.1.2.Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi qui (phân tích phƣơng sai)
4.1.2.1.Sự phù hợp của mơ hình hồi qui
Một cơng việc quan trọng của bất kỳ thủ tục thống kê xây dựng mơ hình dữ liệu nào cũng chính là chứng minh sự phù hợp của mơ hình. Hầu nhƣ khơng có hàm hồi qui nào phù hợp hồn tồn với tập dữ liệu, vẫn ln có sự sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dƣ). Thang đo thông thƣờng dùng để xác định mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu là hệ số xác định R2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
BẢNG 4.4 - PHÂN TÍCH HỆ SỐ XÁC ĐỊNH (MƠ HÌNH 1) Mơ
hình R R2 R
2 điều chỉnh Sai số chuẩn của
ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 0.623a 0.389 0.386 0.36596 2.421
a. Giá trị dự đoán: (hằng số), lanh_dao_moi_ve_chat b. Biến phụ thuộc: su_manh_me
Trên Bảng 4.4, ta thấy giá trị hệ số R2 là 0.389, nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 38.9%, hay nói cách khác là hơn 38.9% sự khác biệt về sự mạnh mẽ của ngƣời lao động có thể đƣợc giải thích bởi sự khác biệt trong lãnh đạo mới về chất. Tuy nhiên, giá trị R2 chỉ thể hiện sự phù hợp của mơ hình và dữ liệu mẫu. Để xem xét sự phù hợp của mơ hình hồi qui tổng thể ta thực hiện kiểm định F (Bảng 4.5).
BẢNG 4.5 - PHÂN TÍCH ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MƠ HÌNH (1) ANOVA(b) Mơ hình Tổng các độ lệch bình phƣơng df Độ lệch bình phƣơng bình qn F Mức ý nghĩa 1 Hồi qui Phần dƣ Tồn bộ 24.514 38.571 63.085 1 288 289 24.514 0.134 183.038 0.000a
a. Giá trị dự đoán: (hằng số), lanh_dao_moi_ve_chat
Mức ý nghĩa ở đây (tức xác suất F) là 0.0001 rất nhỏ, vì thế giả thuyết R2=0 là hồn tồn bị bác bỏ, nói cách khác mơ hình hồi qui tuyến tính cho sự mạnh mẽ (Mơ hình hồi qui 1) đƣợc xây dựng là phù hợp với tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.1.2.2.Kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi qui
BẢNG 4.6 - TĨM TẮT MƠ HÌNH HỒI QUI 1 Mơ hình Hệ số hồi qui khơng chuẩn hố Hệ số hồi qui chuẩn hoá t Mức ý nghĩa B Sai số chuẩn Beta 1 (hằng số) lanh_dao_moi_ve_ch at 1.603 0.549 0.135 0.041 0.623 11.849 13.529 0.000 0.000
Biến phụ thuộc: su_manh_me
Căn cứ vào Bảng 4.6 ta có thể xây đựng đƣợc Phƣơng trình của Mơ hình hồi qui 1:
Su_manh_me = 1.603 + 0.549 * lanh_dao_moi_ve_chat
Tuy nhiên, trƣớc khi khẳng định tính phù hợp của Mơ hình này, ta cần kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi qui. Đây chính là bƣớc kiểm định giả thuyết độ dốc của mơ hình tổng thể khác 0. Lý do: mặc dù mơ hình hồi qui tuyến tính mẫu ta xây dựng có độ dốc là 0.549 # 0 nhƣng chắc gì mơ hình độ dốc của mơ hình tổng thể khác 0. Bƣớc này liên quan đến hệ số t và mức ý nghĩa của nó.
Bảng 4.6 cho thấy mức ý nghĩa của t là 0.0001 rất nhỏ. Nhƣ vậy có thể bác bỏ giả thuyết là độ dốc của mơ hình tổng thể bằng 0 với độ tin cậy rất cao (99%).
Nói cách khác: ta thừa nhận Mơ hình hồi qui 1. 4.1.3.Kết quả phân tích hồi qui
Các kiểm định trên cho thấy các giả định của hàm hồi qui tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi qui đã xây dựng phù hợp với tổng thể.
Nhƣ vậy giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận có nghĩa là lãnh đạo mới về chất tác động tỉ lệ thuận đến sự mạnh mẽ trong cơng việc của người lao động.
4.2.PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA LÃNH ĐẠO MỚI VỀ CHẤT ĐẾN SỰ CỐNG HIẾN TRONG CÔNG VIỆC CỦA NGƢỜI LAO ĐỘNG ĐẾN SỰ CỐNG HIẾN TRONG CÔNG VIỆC CỦA NGƢỜI LAO ĐỘNG
Tƣơng tự, chúng ta thực hiện tuần tự các bƣớc trên với Mơ hình hồi qui thứ 2, kết quả ta có Phƣơng trình:
Giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận có nghĩa là lãnh đạo mới về chất tác động tỉ lệ thuận đến sự cống hiến trong cơng việc của ngƣời lao động.
4.3.PHÂN TÍCH ẢNH HƢỞNG CỦA LÃNH ĐẠO MỚI VỀ CHẤT ĐẾN SỰ DẤN THÂN TRONG CÔNG VIỆC CỦA NGƢỜI LAO ĐỘNG ĐẾN SỰ DẤN THÂN TRONG CƠNG VIỆC CỦA NGƢỜI LAO ĐỘNG
Phƣơng trình hồi qui cho Mơ hình hồi qui thứ 3:
Su_dan_than = -0.590 + 0.955 * lanh_dao_moi_ve_chat
Giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận có nghĩa là lãnh đạo mới về chất tác động tỉ lệ thuận đến sự dấn thân trong công việc của ngƣời lao động.
TĨM TẮT CHƢƠNG 4
Thơng qua phân tích hồi qui trên SPSS, Chƣơng 4 trình bày:
Kiểm định lại tƣơng quan giữa các biến: lanh_dao_moi_ve_chat, su_manh_me, su_cong_hien, su_dan_than; hệ số tƣơng quan khi kiểm định
tƣơng quan Pearson chạy từ 0.623 đến 0.876 ở mức ý nghĩa <0.01. Tƣơng quan này có thể xem là khá chặt chẽ.
Xem xét tác động của lãnh đạo mới về chất lên sự mạnh mẽ, sự cống hiến, sự dấn thân qua 03 mơ hình hồi qui, tƣơng ứng là Mơ hình hồi qui 1, Mơ hình hồi qui 2, Mơ hình hồi qui 3.
(1) Với Mơ hình hồi qui 1, ta tiến hành kiểm định các giả thuyết hồi qui của mơ hình hồi qui có phù hợp hay khơng thơng qua 03 điều kiện hồi qui (khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến, các phần dƣ có phân phối chuẩn, khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ, điều kiện phƣơng sai của phần dƣ khơng đổi đƣợc bỏ qua vì đây là hồi qui tuyến tính 1 biến)
(2) Sau khi kiểm định các giả thuyết hồi qui, ta tiếp tục kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi qui (phân tích phƣơng sai) và kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi qui
Và chúng ta có 3 Mơ hình hồi qui:
Mơ hình hồi qui 1 Su_manh_me = 1.603 + 0.549 * lanh_dao_moi_ve_chat
Mơ hình hồi qui 2 Su_cong_hien = -0.679 + 1.260 * lanh_dao_moi_ve_chat
Và với 03 mơ hình trên, có thể nói lãnh đạo mới về chất tác động tỷ lệ thuận
với cả 3 biến thành phần của sự gắn kết công việc là sự mạnh mẽ, sự cống hiến và sự dấn thân.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN
Mục đích của đề tài là chỉ rõ sự tác động của lãnh đạo mới về chất đến sự gắn kết công việc của ngƣời lao động. Cụ thể là sự tác động của lãnh đạo mới về chất đến các yếu tố thành phần của sự gắn kết công việc của ngƣời lao động nhƣ sự mạnh mẽ, sự cống hiến và sự dấn thân dựa vào cơ sở lý thuyết, mơ hình lý thuyết và giả thuyết đƣợc xây dựng (trình bày trong Chƣơng 2).
Phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc sử dụng là phƣơng pháp định lƣợng. Bảng câu hỏi đƣợc thiết kế dựa trên thang đo MLQ Form 6S của Bass và Avolio (1990) và thang đo sự gắn kết công việc UWES – 17 của Shaufeli và Bakker (2003). 290 bảng câu hỏi do các ngƣời lao động đang làm việc toàn thời gian tại các doanh nghiệp trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh và TP. Biên Hồ (Đồng Nai ) thực hiện là dữ liệu cơ sở để phân tích.
Các mơ hình hồi qui thể hiện mối quan hệ giữa lãnh đạo mới về chất và các yếu tố thành phần sự gắn kết công việc đƣợc thiết lập. Trƣớc khi phân tích, các giả thuyết của mơ hình hồi qui đã đƣợc kiểm định. Kết quả phân tích hồi qui và các thảo luận đã tìm ra kết luận cho các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu (trình bày trong Chƣơng 4).
Mục đích của Phần kết luận là tóm tắt kết quả chính và đƣa ra ý nghĩa của kết quả nghiên cứu, đồng thời nêu rõ những hạn chế của nghiên cứu này nhằm đề ra những hƣớng nghiên cứu tiếp theo trong tƣơng lai.
5.1.KẾT QUẢ CHÍNH VÀ ĐĨNG GĨP CỦA ĐỀ TÀI
Về mặt lý thuyết nghiên cứu đã góp phần kết hợp, đo lƣờng, phân tích và kiểm định thang đo lãnh đạo mới về chất và thang đo sự gắn kết cơng việc theo mơ hình nghiên cứu của các nhà nghiên cứu nƣớc ngoài vào điều kiện các doanh nghiệp ở Việt Nam. Sau khi kiểm định, thang đo MLQ (Form 5S của Bass và Avolio, 1990) đo lƣờng lãnh đạo mới về chất còn đủ 12 biến quan sát đo lƣờng 4 thành phần: truyền cảm hứng, kích thích sáng tạo, quan tâm cá nhân, ảnh hƣởng. Thang đo