Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.845 Kiểm định Bartlett
của thang đo
Giá trị Chi bình
phương 6718.144
Df 528
Sig - mức ý nghĩa
quan sát .000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
3.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc (động lực làm việc)
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo thành phần động lực làm việc của nhân viên giữ nguyên 4 biến. Sau khi nhân tố khám phá EFA cho 4 biến quan sát trong thành phần thang đo động lực của nhân viên vẫn giữ nguyên một nhân tố. Hệ số KMO = 0.772 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 385.999 với mức ý nghĩa Sig = 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được là 62.312% thể hiện rằng nhân tố rút ra được giải thích biến thiên của dữ liệu. (Chi tiết kết quả phân tích được trình bày tại phụ lục 4.5)
Bảng 3.8 : Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .772
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 385.999
Df 6
Sig - mức ý nghĩa quan sát .000 (Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Bảng 3.9: Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Nhân tố Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng hệ số tải bình phương rút trích nhân tố Tổng cộng Phần trăm của phương sai Phần trăm tích lũy Tổng cộng Phần trăm của phương sai Phần trăm tích lũy 1 2.492 62.312 62.312 2.492 62.312 62.312 2 .719 17.983 80.295 3 .452 11.302 91.597 4 .336 8.403 100.000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Bảng 3.10: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụthuộc thuộc Nhân tố 1 Dl2 .867 Dl3 .834 Dl4 .803 Dl1 .633
3.2.2.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Theo kết quả có được sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, có 7 nhân tố được rút ra với 33 biến quan sát. Tóm lại, mơ hình nghiên cứu vẫn giữ ngun 7 biến độc lập qua phân tích nhân tố khám phá EFA: (1) Quản lý trực tiếp; (2) Chính sách khen thưởng, công nhận, (3) Môi trường làm việc, (4) Công việc thú vị và thách thức, (5) Thương hiệu, văn hóa cơng ty, (6) Lương và phúc lợi, (7) Đào tạo, thăng tiến. Do đó, khơng có sự điều chỉnh mơ hình nghiên cứu.
3.3.Phân tích tương quan
Qua kết quả phân tích cho thấy các giá trị đối xứng qua đường chéo, các biến độc lập có tương quan với biến động lực làm việc (biến phụ thuộc) (thỏa mãn điều kiện -1 ≤ r ≤ +1) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ma trận này cho thấy có mối tương quan giữa biến “Động lực làm việc cho nhân viên” (biến phụ thuộc) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Do đó, có thể kết luận rằng các biến có thể đưa vào mơ hình để giải thích biến phụ thuộc (động lực làm việc cho nhân viên). (Chi tiết kết quả tương quan được trình bày tại phụ lục 4.6).
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Bảng 3.11. Tương quanCv Mt Lg Cs Ql Dt Vh Dl Cv Mt Lg Cs Ql Dt Vh Dl Pearson Correlation 1 .199 ** .139* -.011 .073 .198* * .369* * .314* * Cv Sig. (2-tailed) .001 .016 .849 .207 .001 .000 .000 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation .199 ** 1 .614* * .215* * .070 .483* * .122* .680* * Cs Sig. (2-tailed) .849 .000 .012 .887 .001 .105 .000 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson .073 .070 .042 .008 1 .148* .002 .118* Correlation Ql Sig. (2-tailed) .207 .227 .468 .887 .010 .978 .040 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson .198 .483 .449* .188* .148 1 .043 .690* Correlation ** ** * * * * Dl Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .040 .000 .001 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Mt Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .227 .000 .035 .000 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation .139 * .614 ** 1 .145* .042 .449* * .104 .651* * Lg Sig. (2-tailed) .016 .000 .012 .468 .000 .073 .000 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation - .011 .215 ** .145* 1 .008 .188* * .094 .256* * Dt Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .001 .010 .460 .000 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson Correlation .369 ** .122 * .104 .094 .002 .043 1 .199* * Vh Sig. (2-tailed) .000 .035 .073 .105 .978 .460 .001 N 300 300 300 300 300 300 300 300 Pearson .314 .680 .651* .256* .118 .690* .199* 1 Correlation ** ** * * * * *
3.4.Kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA tất cả đều đạt yêu cầu, do đó các giả thuyết đặt ra cần được kiểm định bằng phương pháp hồi quy. Sử dụng phương pháp đưa vào lần lượt (Enter) đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Một phương trình hồi quy cần thực hiện nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa sự hài lịng đối với cơng việc của nhân viên.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-square) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, nếu số biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn).
Như vậy, R square có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình. Do đó, 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 (d) đại lượng (d) có giá trị biến thiên trong khoảng 0 đến 4 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Song song đó, kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF với điều kiện VIF < 10 (có nghĩa là nếu VIF > 10 thì có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Ngoài ra, kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Mặt khác, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008), hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lịng đối với cơng việc của nhân viên càng cao.
3.4.1.Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4.14 cho thấy mơ hình có R2 = 0.706 và R2 điều chỉnh là 0.699, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 69.9% hay mơ hình đã giải thích được 69.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc (động lực làm việc). Bên cạnh đó, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1.919. Hệ số này nằm trong miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất (các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau). Do đó, kết quả cho thấy các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Cũng theo kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình khơng bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2. Mặt khác, phân tích ANOVA cho thấy thơng số F đạt giá trị 100.127 được tính từ R2 của mơ hình với mức ý nghĩa Sig = 0.000 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy, các biến độc lập trong mơ hình có quan hệ với biến phụ thuộc (Động lực làm việc).
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Bảng 3.13: Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 79.900 7 11.414 100.127 .000b Phần dư 33.287 292 .114 Tổng cộng 113.187 299
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Bảng 3.12: Tóm tắt mơ hình Mơ Hình Giá trị R2 R2 điều Ước lượng độ Mức độ
Thống kê sự thay đổi
Mức Mức thay Hệ số Durbin- R chỉnh lệch thay chuẩn đổi R2 thay đổi F df1 df2 đổi Sig. F Watson 1 .840a .706 .699 .33764 .706 100.127 7 292 .000 1.919
Bảng 3.14: Tóm tắt các hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóaHệ số
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 1 (Hằng số) -.216 .171 -1.261 .208 Cv .096 .029 .118 3.359 .001 .814 1.229 Mt .243 .038 .274 6.420 .000 .552 1.811 Lg .208 .032 .271 6.562 .000 .591 1.692 Cs .066 .028 .079 2.389 .018 .929 1.076 Ql .014 .022 .020 .637 .524 .974 1.026 Dt .366 .036 .391 10.273 .000 .694 1.440 Vh .044 .022 .069 2.009 .045 .846 1.182
Phương trình hồi quy tuyến tính:
Động lực chung = 0.391*Dt+0.274*Mt+0.271*Lg+0.118*Cv+0.079*Cs+0.069*Vh
Từ phương trình trên, có thể thấy bảy giả thuyết đặt ra ban đầu chỉ chấp nhận được sáu giả thuyết, giả thuyết H5 (Quản lý trực tiếp ảnh hưởng đến động lực làm việc chung của nhân viên) bị bác bỏ vì mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.524> 0.05, do đó giả thuyết này sẽ bị loại ra trong phương trình hồi quy. Cũng qua kết quả hồi quy cho thấy Đào tạo và thăng tiến là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (hệ số Beta chuẩn hóa = 0.391, Sig = 0.000), có nghĩa là thành phần này có mức độ tác động lớn nhất đến động lực làm việc của nhân viên. Điều này có nghĩa là khi nhân viên cảm nhận có cơ hội được đào tạo và thăng tiến cao thì động lực làm việc của nhân viên tăng lên tương ứng.
Nhân tố tác động mạnh thứ hai động lực làm việc của nhân viên là Môi trường làm việc với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.274, Sig = 0.000. Điều đó có nghĩa là khi nhân viên cảm nhận Mơi trường làm việc tốt thì động lực làm việc cũng tăng tương ứng.
Kế tiếp là nhân tố lương và phúc lợi có tác động mạnh thứ ba đến động lực làm việc của nhân viên với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.271, Sig = 0.000. Điều này có nghĩa là khi nhân viên nhận được mức lương cao và phúc lợi tốt thì động lực làm việc đối với công việc của nhân viên cũng tăng tương ứng.
Tiếp theo nhân tố tác động mạnh thứ tư đến động lực làm việc của nhân viên là Công việc thú vị và thách thức với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.118, sig = 0.001. Điều đó có nghĩa là khi nhân viên cảm nhận rằng cơng ty có tên tuổi, có danh tiếng tốt thì động lực làm việc cũng tăng tương ứng.
Tiếp đến nhân tố tác động mạnh thứ năm là Chính sách khen thưởng và cơng nhận hệ số Beta chuẩn hóa = 0.079, sig = 0.018. Điều đó có nghĩa là khi nhân viên cảm nhận rằng mình nhận được mức thưởng công bằng theo chính sách và được thừa nhận các thành quả đạt được thì động lực làm việc cũng tăng tương ứng.
Nhân tố tác động cuối cùng là Thương hiệu và văn hóa cơng ty với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.069, sig =0.045. Điều đó có nghĩa là khi nhân viên cảm nhận rằng mình được làm việc trong một thương hiệu có uy tín, nổi tiếng thì động lực làm việc cũng tăng tương ứng.
Tóm lại, qua kết quả phân tích này cho thấy nhân tố nào tác động mạnh nhất đến động lực làm việc của nhân viên cần phải duy trì và phát triển, yếu tố nào có tác động yếu đến động lực làm việc của nhân viên thì cần xem xét cân nhắc và cải thiện cho tốt hơn. Đây chính là những căn cứ để xây dựng một số giải pháp nhằm nâng cao động lực làm việc của nhân viên, và nếu doanh nghiệp nào cải thiện được những nhân tố này tốt hơn những doanh nghiệp sẽ làm tăng thêm động lực làm việc của nhân viên, từ đó các doanh nghiệp có thể duy trì hoặc làm cho nhân viên gắn bó với doanh nghiệp, điều này sẽ giúp tạo ra nguồn nhân lực nồng cốt cho doanh nghiệp giúp cho việc kinh doanh của doanh nghiệp sẽ tốt hơn và sẽ tạo được lợi thế cạnh tranh môi trường kinh doanh hiện nay.
Tiến hành dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
Từ biểu đồ phân tán hình 3.6 giữa hai biến giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) cho
thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên. Vì vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm. Độ lớn của phần dư chuẩn hóa trên biểu đồ phân tán khơng tăng hoặc giảm cùng giá trị dự đốn chuẩn hóa. Vì vậy, giả định phương sai của sai số khơng đổi, khơng bị vi phạm.
Hình 3.6: biểu đồ phân tán
Hình 3.7: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩnhóa hóa
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Hình 3.8: Biểu đồ P-P Plot
Qua kết quả của hình 3.7 (biểu đồ tần số) và biểu đồ P-P plot hình 3.8 cho thấy phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Như vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư chuẩn hóa khơng bị vi phạm. Theo kết quả hình biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
3.4.2.Đánh giá cảm nhận các thang đo theo giới tính
3.4.2.1Cơng việc thú vị và thách thức
Qua kết quả ở hình 3.9 cho thấy tuy rằng giữa nam và nữ có cảm nhận khác nhau, chênh lệch về các biến quan sát trong thang đo, điểm đánh giá của nữ đối với các biến quan sát cv1, cv2, cv3, cv4 lần lượt là 3.433, 3.433, 3.283, 3.422 trong khi với nam lần lượt là 3.233, 3.283, 3.432, 3.33. Điều này cho thấy nữ đánh giá công việc thú vị và thách thức hơn nữ. Tuy nhiên, mức độ đánh giá giữa nam và nữ giống nhau chỉ vượt qua ngưỡng 3 nhưng chưa đạt đến ngưỡng 4 là đồng ý, do đó cần phải cải thiện các thành phần trong thang đo công việc thú vị và thách thức. Đặc biệt nhìn vào kết quả ta thấy biến quan sát Cv1, Cv2 được nữ đánh giá điểm cao nhất, nhưng cũng chỉ đạt số điểm 3.233 chưa vượt qua ngưỡng 4 điểm. Biến quan sát Cv1 được nam đánh giá số điểm thấp nhất tương ứng là 3.233. Điều này cho thấy yếu tố tơi có quyền hạn tương xứng với trách nhiệm là yếu tố tạm ổn, tuy nhiên có nhiều nhân viên khơng đồng ý với yếu tố này, cần phải xem lại quyền hạn của nhân viên kinh doanh đã phù hợp chưa. Ngoài ra, đối với nam đặc điểm công việc phù hợp với năng lực chuyên môn của tôi là yếu tố thấp điểm nhất, điều này chứng tỏ bảng mô tả công việc của nhân viên kinh doanh chưa phù hợp với năng lực chuyên môn của nhân viên kinh doanh hoặc năng lực chuyên môn của nhân viên kinh doanh chưa phù hợp với công việc này.
Hình 3.9: Cảm nhận thang đo cơng việc thú vị và thách thức theo giới tính (Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
3.4.2.2Mơi trường làm việc
Qua kết quả ở hình 3.10 cho thấy rằng nữ đánh giá môi trường làm việc cao hơn nam, cụ thể các điểm đánh giá của nữ từ 3.4 trở lên và cao nhất là 4.072 điểm, trong khi nam cao nhất chỉ có 3.8 và thấp nhất là 3.383. Biến quan sát Mt1 được đánh giá cao nhất 4.072 và 3.8, điều này cho thấy đối với nhân viên kinh doanh trong các biến quan sát thì thời gian làm việc phù hợp với công việc là được đánh giá tốt nhất. Đối với nữ thì biến quan sát Mt2 là thấp nhất 3.433, cịn nam thì biến quan sát Mt3 là thấp nhất 3.342. Điều này cho thấy giới tính cũng là yếu tố quan trọng khi đưa ra