ĐKLV CS CV LĐ TH ĐV ĐKLV 1 CS ,116 1 CV ,025 -,004 1 LĐ ,171 ,069 ,190 1 TH ,476 ,067 ,110 ,315 .1 ĐV ,369 ,250 ,151 ,274 ,316 1
4.5.2Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm : Điều kiện làm việc (ĐKLV), Chính sách đãi ngộ (CS), Cơng việc (CV), Lãnh đạo (LĐ), Thương hiệu (TH) và biến phụ thuộc là Động viên chung (ĐV). Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi qui:
Bảng 4.6: Thống kê mơ tả các biến phân tích hồi qui
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu
ĐKLV 3,7335 ,68870 242 CS 3,0568 ,74784 242 CV 3,5114 ,70499 242 LĐ 3,6890 ,61630 242 TH 3,9277 ,76349 242 ĐV 3,5320 ,66846 242
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về động viên nhân viên. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Để tiến hành phân tích hồi qui cũng như đưa ra kết luận từ hàm hồi qui đạt được độ tin cậy thì cần kiểm định các giả định cần thiết và sự chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Tác giả đã tiến hành kiểm tra các giả định, kết quả cho thấy hiện tương đa cộng tuyến giữa các biến không đáng kể (hệ số phóng đại phương sai VIF tương
ứng các biến độc lập nằm trong khoảng 1 đến 2 (và nhỏ hơn 10), các phần dư có phân phối chuẩn và khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư. Do đó, khơng có sự vi phạm về các giả định (chi tiết Phụ lục 6).
Kết quả phân tích hồi qui như sau:
Kết quả cho thấy mơ hình hồi qui đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,226 có nghĩa là có khoảng 22,6% phương sai động viên nhân viên được giải thích bởi 5 biến độc lập. Còn lại 77,4% phương sai động viên nhân viên được giải thích bằng các yếu tố khác.
Bảng 4.7 Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp
1 TH, CS, CV, LD,
DKLVa .
Enter
Biến phụ thuộc: ĐV
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
dự đoán
1 ,492a ,242 ,226 ,58810
Biến dự đoán: (Hằng số), TH, CS, CV, LD, DKLV
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. =0,000), nên mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 Phân tích phương sai (hồi qui)
Mơ hình Tổng các bình phương df Bình Phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui 26,067 5 5,213 15,074 ,000a Phần dư 81,622 236 ,346 Tổng 107,689 241
Bảng 4.9 Hệ số hồi qui sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
Hằng số 1,613 ,381 4,235 ,000 DKLV ,253 ,063 ,260 4,017 ,000 ,765 1,307 CS ,180 ,051 ,201 3,523 ,001 ,984 1,017 CV ,096 ,055 ,102 1,756 ,080 ,959 1,042 LD ,173 ,066 ,159 2,624 ,009 ,873 1,145 TH ,102 ,059 ,117 1,742 ,083 ,714 1,400
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0,05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến động viên nhân viên. Kết quả hồi qui cho thấy có 3 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Điều kiện làm việc, Chính sách đãi ngộ, Lãnh đạo.
Hệ số hồi qui thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta khơng thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Kết luận: Đặc thù công việc của Tổng công ty Điện lực TP.HCM là chuyên phân phối và quản lý hệ thống lưới điện của địa bàn TP.HCM. Cơng việc này tạo ra mơi trường làm việc có nhiều yếu tố có thể gây ra tai nạn lao động như: làm việc trên cao, thường xuyên tiếp xúc với điện, điện áp cao, điện từ trường; làm việc ngồi trời,…. Từ đó, người lao động sẽ chú trọng hơn đến các biện pháp an toàn bảo vệ cho người lao động khi môi trường lao động ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng của họ. Do vậy, mức độ động viên nhân viên trong công việc chịu tác động lớn nhất bởi nhân tố điều kiện làm việc (= 0.260). Kế đến, đối với nhân viên làm việc trong các doanh nghiệp nhà nước như đơn vị Tổng cơng ty Điện lực TP.HCM thì vấn đề tiền lương ln ln được bảo đảm ổn định, do vậy các chính sách như tiền thưởng, cơ hội đào tạo, phát triển nghề nghiệp,… sẽ có tác động quyết định đến mức độ động viên nhân viên (= 0.201). Ngoài ra, phong cách làm việc của các cấp lãnh đạo cũng là yếu tố tạo động lực làm việc của nhân viên trong Tổng công ty (= 0.159). Tuy nhiên, yếu tố thương hiệu và công việc phù hợp lại không là yếu tố tạo động lực làm việc trong Tổng cơng ty vì yếu tố thương hiệu EVNHCMC chưa đủ mạnh tác động cho người lao động cảm thấy được khuyến khích và yếu tố ổn định, an tồn của cơng việc cũng khơng là nhân tố ảnh hưởng khuyến khích trong cơng việc cho nhân viên – đây là một đặc điểm dễ nhận thấy của các doanh nghiệp nhà nước. Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho các nhà quản trị của Tổng công ty Điện lực TP.HCM trong việc xây dựng các chính sách về động viên, khuyến khích nhân viên. Nội dung này sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu này.
Giả
thuyết Mối quan hệ kiểm địnhKết quả
Điều kiện làm việc tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên trong cơng việc
H1’ Chấp nhận
Chính sách đãi ngộ tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên trong công việc
H2’ Chấp nhận
Công việc tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân
viên trong công việc chấp nhậnKhông
H3’
Lãnh đạo tương quan cùng chiều với mức độ động viên nhân viên trong công việc
H4’ Chấp nhận
Thương hiệu Tổng Công ty tương quan cùng chiều với mức độ
động viên nhân viên trong công việc chấp nhậnKhông
H5’
4.5.3Kiểm định giả thuyết
Dựa trên kết quả phân tích hồi qui sẽ giải thích và kiểm định các giả thuyết đã đưa ra. Do đó, chúng ta có thể kết luận rằng các giả thuyết được chấp nhận bao gồm H1’, H2’, H4’.
4.5.4Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
4.5.4.1 Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity) như hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Đồ thị (phụ lục 7: đồ thị Scatterplot) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dự đốn và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
4.5.4.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (phụ lục 7: đồ thị Histogram) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.99 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.5.4.3 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thơng thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & cộng sự 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.017 đến 1.400 (tất cả đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể kết luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.5 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến mức độ động viên nhânviên viên
Mục tiêu: Để trả lời câu hỏi có sự khác biệt hay khơng về động viên nhân viên giữa nam và nữ; giữa ba nhóm độ tuổi; về trình độ học vấn; mức thu nhập và thâm niên công tác.
4.5.5.1 Kiểm định sự khác nhau về mức độ động viên nhân viên theo giới tính Kiểm định Independent-sample T-test sẽ cho ta biết có sự khác biệt về mức độ động viên nhân viên giữa phái nam và nữ đang làm việc trong Tổng công ty Điện lực TP.HCM.
Giả
thuyết Ho : Khơng có sự khác nhau về mức độ động viên giữa 2 nhóm nhân viên nam và nữ.
Theo như kết quả trong kiểm định Levene, Sig. < 0.05 (Sig =0.008) nên phương sai giữa phái nam và phái nữ khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Còn giá trị sig trong kiểm định t < 0.05 (Sig = 0.000) nên ta kết luận có sự khác biệt về trung bình giữa hai nhóm nhân viên nam và nữ. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc BI, cho thấy Nữ giới có cảm thấy được động viên cao hơn nam giới. Suy ra, Bác bỏ Ho.
Bảng 4.10 Kiểm định T-test đối với biến giới tính
Thống kê nhóm GTINH N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn DV Nam 147 3,3980 ,70332 ,05801 Nữ 95 3,7395 ,55294 ,05673
Kiểm định
Levene Kiểm định T cho sự bằng nhau của giá trị trung bình
F Sig. t df Sig. (2- taile d) Sai lệch trung bình Sai lệch Sai số chuẩn Độ tin cậy 95% Dưới Trên DV Giả định phương sai bằng nhau 7,265 ,008 -4,000 240 ,000 -,34151 ,08538 -,50970 -,17333 Giả định phương sai khác nhau -4,209 230,848 ,000 -,34151 ,08114 -,50138 -,18165
4.5.5.2 Kiểm định sự khác nhau về mức độ động viên nhân viên theo thâm niên công tác
Phân tích phương sai One-way ANOVA (Analysis of variance) để xem xét sự khác biệt về mức độ động viên nhân viên đối với thời gian công tác trong Tổng công ty Điện lực TP.HCM.
Giả
thuyết Ho: Khơng có sự khác nhau về mức độ động viên nhân viên giữa các nhóm thời gian thâm niên.
Kết quả kiểm định phương sai trong bảng Test of Homogeneity of Variances cho thấy, với mức ý nghĩa sig.= 0.065 có thể nói phương sai đánh giá về mức độ động viên của 4 nhóm thâm niên cơng tác khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA sử dụng tốt.
Bảng 4.11 Kiểm định Anova đối với biến thâm niên
Test of Homogeneity of Variances DV
Descriptives
DV
N Trung
bình SD SE
Khoảng tin cậy 95%
Thấp nhất Cao nhất Giới hạn dưới Giới hạn dưới Dưới 5 năm 29 3,0862 ,62776 ,11657 2,8474 3,3250 1,50 5,00 5-10 năm 18 3,6806 ,34091 ,08035 3,5110 3,8501 3,25 4,50 10-15 năm 123 3,5955 ,67487 ,06085 3,4751 3,7160 2,25 5,00 Trên 15 năm 72 3,5660 ,67526 ,07958 3,4073 3,7247 1,50 5,00 Total 242 3,5320 ,66846 ,04297 3,4474 3,6167 1,50 5,00 Levene Statistic df1 df2 Sig.
Multiple Comparisons Bonferroni
*. The mean difference is significant at the 0.05 level. (I) TNIEN (J) TNIEN
Khác biệt trung bình (I-
J)
SE Sig.
Khoảng tin cậy 95% Giới hạn dưới Giới hạn trên Dưới 5 năm 5-10 năm
10-15 năm Trên 15 năm
-,59435* ,19542 ,016 -1,1143 -,0744
-,50932* ,13444 ,001 -,8670 -,1516
-,47977* ,14324 ,006 -,8608 -,0987
5-10 năm Dưới 5 năm 10-15 năm Trên 15 năm
,59435* ,19542 ,016 ,0744 1,1143
,08503 ,16436 1,000 -,3522 ,5223 ,11458 ,17163 1,000 -,3420 ,5712 10-15 năm Dưới 5 năm
5-10 năm Trên 15 năm
,50932* ,13444 ,001 ,1516 ,8670
-,08503 ,16436 1,000 -,5223 ,3522 ,02956 ,09664 1,000 -,2276 ,2867 Trên 15 năm Dưới 5 năm
5-10 năm 10-15 năm
,47977* ,14324 ,006 ,0987 ,8608
-,11458 ,17163 1,000 -,5712 ,3420 -,02956 ,09664 1,000 -,2867 ,2276
Theo kết quả phân tích sâu ANOVA, ta thấy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa nhóm có thâm niên trên dưới 5 năm với 3 nhóm cịn lại (sig. lần lượt là 0.016; 0,001 và 0.06). Các nhóm thâm niên cịn lại khơng có sự khác biệt về mức độ động viên nhân viên.
Kết luận: Như vậy, thâm niên cơng tác càng cao thì càng không ảnh hưởng đến mức
độ động viên nhân viên – đây là một đặc điểm dễ nhận thấy của các doanh nghiệp nhà nước, các nhân viên mới ln ln tích cực và muốn được động viên để làm việc, nhưng sau một thời gian, thì yếu tố ổn định, an tồn của cơng việc sẽ không là nhân tố ảnh hưởng khuyến khích trong cơng việc cho nhân viên nữa.
4.6 Tóm tắt
Chương này trình bày kết quả phân tích bao gồm những nội dung sau: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach Alpha. Phân tích nhân tố EFA sau khi loại bỏ các biến không đạt yêu cầu thì có 5 nhân tố được rút ra và mơ hình mới được hiệu chỉnh sau khi đã đặt tên cho biến mới gồm 5 nhân tố là: Điều kiện làm việc, chính sách đãi ngộ, cơng việc phù hợp, lãnh đạo và thương hiệu Tổng cơng ty. Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định giả thuyết đã khẳng định như sau: mức độ động viên nhân viên chịu sự ảnh hưởng bởi 3 nhân tố là Điều kiện làm việc, chính sách đãi ngộ và lãnh đạo. Trong đó, nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ