CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.6.1 Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Căn cứ vào bảng thể hiện phân tích tương quan Pearson giữa các thành phần nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn kết cơng việc thì nghiên cứu này có thể có hiện tượng đa cộng tuyến do các thành phần có mối tương quan với nhau, do đó việc kiểm tra có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến là cần thiết. Việc kiểm ra được thực hiện thông qua nhân tố phóng đại phương sai VIF; nếu VIF vượt quá 2 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Căn cứ vào số liệu của bảng 3.7 thì các giá trị VIF có giá trị lớn nhất là 1,681 nên khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Mặt khác, biểu đồ phân tán giữa 2 biến giá trị phần dư (trên trục tung) và giá trị dự đốn (trên trục hồnh) như đã thể hiện ở hình 3.1 cho thấy phần dư được phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào, do đó giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 3.1: Biểu đồ phân tán phần dư 3.6.2 Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Từ biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, ta thấy được một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Ta có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,978 gần bằng 1) hay với biểu đồ P-P plot, ta thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo. Do đó có thể kết luận rằng giả thiết của phần dư phân phối chuẩn không bị vi phạm.
47
Hình 3.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 3.3: Biểu đồ P-P plot của phần dư chuẩn hóa
3.6.3 Giả định phương sai của phần dư không đổi
Kiểm định tương quan hạng Spearman được dùng để dị tìm vi phạm về giả định phương sai của phần dư không đổi.
Bảng 3.15: Ma trận hệ số tương quan Spearman Tên biến Spearman ABSRES X1 X2 X3 X4 X5 X6 ABS RES Hệ số tương quan 1,0 00 0,0 42 - 0,025 0,0 29 0,0 00 0,0 13 - 0,023 Sig. (2- tailed) 0,620 0,771 0,737 0,996 0,875 0,784 N 95 95 95 95 95 95 95
48
Từ kết quả bảng trên, ta thấy giá trị Sig mối tương quan Spearman giữa trị tuyệt đối phần dư chuẩn hóa với từng biến độc lập đều lớn hơn 0,05. Như vậy, giả định phương sai của phần dư khơng bị vi phạm.
3.6.4 Kiểm tra tính độc lập của sai số
Kết quả thống kê Durbin-Watson tại bảng 3.12 với giá trị d = 1,785 và tra bảng hệ số Durbin-Watson với mức ý nghĩa 1% và số quan sát n = 95, số biến độc lập k = 6, ta được hệ số dL = 1,543, dU = 1,708. Như vậy giá trị d thuộc miền dU d 4-dU. Đây là miền chấp nhận giả thiết khơng có tương quan giữa các phần dư.
3.7 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích mơ hình hồi quy, kết quả là mơ hình hồi quy của mẫu có thể sử dụng các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể. Phương trình hồi quy được chấp nhận như sau:
Sự gắn kết công việc của nhân viên = 0,352X1 + 0,123X2 + 0,315X3 + 0,141X4 + 0,348X5 + 0,011X6
Như vậy, từ phương trình hồi quy có thể thấy mức độ gắn kết cơng việc của nhân viên tại Khối Văn phịng Tổng cơng ty chịu tác động cùng chiều với 6 yếu tố: Lương - thu nhập (X1), Đào tạo - thăng tiến (X2), Điều kiện làm việc (X3), Lãnh đạo (X4), Công việc hiện tại (X5) và Đồng nghiệp (X6). Với điều kiện giữa các nhân tố khác không đổi, trong số các nhân tố trên thì nhân tố Lương - thu nhập có tác động mạnh nhất đến sự gắn kết công việc của nhân viên (hệ số beta = 0,352). Hai nhân tố khác cũng có tác động mạnh đến sự gắn kết công việc của nhân viên là Công việc hiện tại (hệ số beta = 0,348) và Điều kiện làm việc (hệ số beta = 0,315). Ba nhân tố cịn lại cũng có tác động cùng chiều đến sự gắn kết công việc của nhân viên là Lãnh đạo (hệ số beta = 0,141), Đào tạo - thăng tiến (hệ số beta = 0,123) và Đồng nghiệp (hệ số beta = 0,011). Từ kết quả hồi quy đã trình bày ở trên, các yếu tố đều có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% nên các giả thuyết đều được chấp nhận.
3.8 Thảo luận kết quả
Từ kết quả của mơ hình hồi quy và các kết quả đã mơ tả ở trên, chúng ta có thể thấy, kết quả của nghiên cứu khẳng định mối quan hệ tác động dương của nguồn lực
49
công việc đến sự gắn kết công việc của nhân viên, điều này phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đã thực hiện.
Tác giả đưa ra một số nội dung thảo luận kết quả gắn với đối tượng khảo sát trong nghiên cứu như sau: Lý do nhân tố Lương - thu nhập có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự gắn kết công việc của nhân viên như sau: theo kết quả thống kê mô tả đa số thu nhập của nhân viên bình quân ở mức 5 triệu/ tháng. Điều này được giải thích là do phần lớn nhân viên là thực tập sinh và nhân sự mới, thời gian làm việc ít và kinh nghiệm cịn hạn chế. Tổng cơng ty có một khung lương riêng cho NLĐ theo bộ phận và theo trình độ, cũng như có những chính sách tăng lương dựa trên thời gian làm việc, kết quả và chất lượng làm việc của người lao động, từ đó đảm bảo sự cơng bằng giữa người lao động. Bên cạnh đó, các chính sách thưởng, phụ cấp, phúc lợi của cơng ty cũng khá rõ ràng và được thực hiện đầy đủ đối với người lao động. Do đó, yếu tố Lương - thu nhập sẽ có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự gắn kết công việc của nhân viên. Đối với nhân tố có sự ảnh hưởng mạnh thứ hai là Cơng việc hiện tại: như đã phân tích trước đó thì với một cơng việc được phân chia hợp lý và phù hợp với khả năng của từng nhân viên cũng như có thể hài hịa giữa đời sống cá nhân và gia đình của nhân viên với cơng việc cũng là yếu tố làm tăng tính hấp dẫn trong cơng việc đối với nhân viên, từ đó làm tăng sự gắn kết công việc cho nhân viên. Còn đối với nhân tố Điều kiện làm việc có thể dễ dàng hiểu được bởi mơi trường làm việc ở Khối Văn phịng chi nhánh Ba Đình là một mơi trường năng động và chun nghiệp, ln đảm bảo an tồn cho người lao động. Bên cạnh đó, Tổng cơng ty sẵn sàng cung cấp các thông tin liên quan, tạo điều kiện thuận lợi cho NLĐ phát huy hết khả năng và hồn thành tốt cơng việc của mình. Do đó, yếu tố Điều kiện làm việc cũng sẽ có ảnh hưởng mạnh đến sự gắn kết công việc của nhân viên. Tương tự, đối với các nhân tố Lãnh đạo, Đồng nghiệp và Đào tạo - thăng tiến tuy mức độ ảnh hưởng không cao nhưng các yếu tố này cũng là một trong những yếu tố thiết thực mà một công ty đã thực hiện khá tốt, chẳng hạn như việc nhân viên sẵn sàng giúp đỡ nhau trong công việc và công ty tạo mọi điều kiện để giúp đỡ và hỗ trợ nhân viên thông qua sự hợp tác giữa các bộ phận, cấp trên hỗ trợ nhân viên cấp dưới và có năng lực điều hành tốt. Ngồi ra, cơng ty cũng đã thực hiện tốt việc đào tạo và phát triển nghề nghiệp, tổ chức công tác huấn luyện kỹ năng công việc cần thiết nhằm nâng cao tay nghề, giúp nhân viên tự tin thực hiện công việc
50
đồng thời nâng cao chất lượng, hình ảnh, uy tín của Tổng cơng ty từ đó làm tăng sự gắn kết công việc cho nhân viên và gắn bó lâu dài với tổ chức.
3.9. Kiểm định sự khác nhau về giá trị trung trình của các yếu tố ảnh hưởng theo đặc điểm đối tượng khảo sát điểm đối tượng khảo sát
3.9.1. Kiểm định sự khác nhau về giá trị trung trình của của các yếu tố ảnh hưởng theo giới tính của NLĐ bằng kiểm định T-test giới tính của NLĐ bằng kiểm định T-test
Nhằm tìm hiểu và kiểm định xem sự khác nhau về giới tính có tạo nên khác biệt trong việc đưa ra các đánh giá về yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn kết công việc của NLĐ đối với tổ chức, tác giả tiến hành kiểm định T-test. Trên cơ sở đó, các giả thuyết đã được đưa ra:
H0 : Khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ khi đánh giá các yếu tố ảnh hưởng sự gắn kết
H1 : Có sự khác biệt giữa nam và nữ khi đánh giá các yếu tố ảnh hưởng sự gắn kết
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định T-test về giới tính
Nhân tố Điểm trung bình Kiểm định Leneve Kiểm định T
Nam Nữ F Sig T Sig
X1 3,50 3,31 0,081 0,776 1,546 0,125 X2 3,27 3,41 2,606 0,109 0,928 0,355 X3 3,38 3,31 2,577 0,111 0,423 0,673 X4 3,32 3,34 1,283 0,259 0,137 0,891 X5 4,11 4,08 0,379 0,539 0,208 0,835 X6 3,16 3,27 2,389 0,124 0,753 0,453 Y 3,58 3,47 1,431 0,234 1,203 0,231
Dựa vào kết quả kiểm định sự đồng nhất phương sai, ta thấy các biến quan sát có giá trị Sig trong kiểm định F > 0,05 và Sig của kiểm định T > 0,05 nên với sai số 5% phương sai giới tính là đồng nhất nên ta chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là khơng có sự khác biệt giữa giới tính khi đánh giá các yếu tố ảnh hưởng sự gắn kết.
51 3.9.2 Kiểm định ANOVA
3.9.2.1 Kiểm định sự khác nhau về giá trị trung trình của các yếu tố ảnh hưởng theo độ tuổi của NLĐ bằng kiểm định ANOVA tuổi của NLĐ bằng kiểm định ANOVA
Tác giả tiến hành kiểm định ANOVA nhằm tìm hiểu xem giữa các độ tuổi khác nhau thì có sự đánh giá về các yếu tố khác nhau hay không?
Trên cơ sở đó, các giả thuyết đã được đưa ra:
H0: Nhân viên có độ tuổi khác nhau thì có sự đánh giá về các yếu tố ảnh hưởng là như nhau
H1: Nhân viên có độ tuổi khác nhau thì có sự đánh giá khác nhau về các yếu tố ảnh hưởng
Bảng 3.9: Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các nhóm NLĐ theo độ tuổi
Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig
X1 2,035 3 136 0,112 X2 2,757 3 136 0,045 X3 1,415 3 136 0,241 X4 1,531 3 136 0,209 X5 0,589 3 136 0,623 X6 0,485 3 136 0,693 Y 1,354 3 136 0,259
Dựa vào kiểm định sự đồng nhất phương sai, ta thấy biến quan sát X2 thu được Sig < 0,05 nghĩa là phương sai của các nhóm NLĐ theo độ tuổi khơng đồng nhất với độ tin cậy 95%. Đối với biến quan sát X1, X3, X4, X5, X6, Y có giá trị Sig > 0,05 nên với sai số 5% phương sai các nhóm tuổi là đồng nhất. Tiếp tục kiểm định Anova với biến X1, X3, X4, X5, X6, Y thu được kết quả như sau:
Bảng 3.10: Kiểm định Anova về các yếu tố ảnh hưởng theo độ tuổi
Biến quan sát Độ tuổi N Trung bình F Sig
X1 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 3,1761 3,4808 3,8235 4,755 0,003
52 X3 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 3,0966 3,5192 3,6765 2,856 0,039 X4 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 3,3295 3,3125 3,3971 0,080 0,971 X5 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 4,1136 4,1731 4,0441 0,489 0,691 X6 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 2,9205 3,3413 3,6324 4,586 0,004 Y 18- <22 22- 25 >25 54 25 16 3,4659 3,5433 3,7794 1,595 0,193
Từ bảng trên ta thu được giá trị Sig của biến quan sát X4, X5, Y > 0,05. Như vậy khơng có sự khác biệt về giá trị trung bình của biến X4, X5, Y hay có nghĩa là khơng có sự khác nhau trong đánh giá về biến quan sát này của các nhóm NLĐ được chia theo độ tuổi với độ tin cậy 95%.
Tuy nhiên, từ bảng trên ta thu được giá trị Sig của biến quan sát X1, X3, X6 nhỏ hơn 0,05. Như vậy có sự khác biệt về giá trị trung bình của biến X1, X3, X6 hay có nghĩa là có sự khác nhau trong đánh giá về biến quan sát này của các nhóm nhân viên được chia theo độ tuổi với độ tin cậy 95%.
Tiếp theo, tiến hành phân tích sâu thu được kết quả như sau:
Bảng 3.11: Phân tích sâu Anova theo nhóm tuổi với thành phần X1, X3, X6
Cặp so sánh Sig X1 Sig X3 Sig X6
Tukey 18- <22 18- <22 18- <22 22-25 18-22 22-25 >25 0,103 0,003 0,093 0,233 0,078 0,085 0,797 0,912 0,042 0,008 0,869 0,530 22-25 > 25 0,510 0,454 0,085 > 25 22-25 0,974 0,660 0,431
53
Đối với biến X1 (Lương - thu nhập) có phương sai các nhóm đồng nhất nên sử dụng kiểm định Tukey. Từ bảng trên ta nhận thấy có một cặp nhóm so sánh thu được giá trị Sig là 0,003 nhỏ hơn 0,05. Như vậy với độ tin cậy 95% có thể kết luận có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố Lương - thu nhập của NLĐ giữa cặp nhóm tuổi trên. Năm cặp so sánh cịn lại thu được Sig > 0,05 nên khơng có sự khác biệt về đánh giá biến X1 ở độ tin cậy 95%.
Đối với biến X3 (Điều kiện làm việc), ta nhận thấy tất cả các cặp so sánh thu được Sig > 0,05 nên khơng có sự khác biệt về yếu tố Điều kiện làm việc ở độ tin cậy 95%.
Đối với biến X6 (Đồng nghiệp), ta nhận thấy có hai cặp nhóm so sánh thu được giá trị Sig lần lượt là 0,042 và 0,008 đều nhỏ hơn 0,05. Như vậy với độ tin cậy 95% có thể kết luận có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố Đồng nghiệp của NLĐ giữa cặp nhóm tuổi trên. Bốn cặp so sánh cịn lại thu được Sig > 0,05 nên khơng có sự khác biệt về yếu tố Đồng nghiệp ở độ tin cậy 95%.
Nhận xét: Điều này có thể được giải thích là do ở những độ tuổi khác nhau thì sự đánh giá về Lương - thu nhập và mối quan hệ Đồng nghiệp sẽ khác nhau, đặc biệt là với những nhóm tuổi khá chênh lệch như 18- 22 và 22-25. Những người trẻ hiện tại với xu hướng năng động, muốn tìm kiếm chỗ làm phù hợp với năng lực bản thân thì họ sẽ có những sự so sánh, những điều kiện để đánh giá giữa các nơi làm việc có lương và thưởng cao hơn. Ngược lại, đối với nhóm nhân viên lớn tuổi hơn, đã có quãng thời gian kinh nghiệm và làm việc khá dài tại cơng ty thì họ sẽ cảm thấy khơng có sự khác biệt về các yếu tố nguồn lực công việc và sự gắn kết với công việc tại cơng ty mình làm việc.
3.9.2.2 Kiểm định sự khác nhau về giá trị trung trình của các yếu tố ảnh hưởng theo chức vụ của NLĐ bằng kiểm định ANOVA chức vụ của NLĐ bằng kiểm định ANOVA
Tác giả tiến hành kiểm định ANOVA nhằm tìm hiểu xem giữa chức vụ khác nhau thì có sự đánh giá về các yếu tố khác nhau hay không?
H0: Nhân viên có chức vụ khác nhau thì có sự đánh giá về các yếu tố ảnh hưởng là như nhau
54
H1: Nhân viên có chức vụ khác nhau thì có sự đánh giá khác nhau về các yếu tố ảnh hưởng
Dựa vào kết quả kiểm định sự đồng nhất phương sai, ta thấy biến quan sát X2, X5 thu được Sig < 0,05 nghĩa là phương sai của các nhóm NLĐ theo chức vụ khơng đồng nhất với độ tin cậy 95%,
Bảng 3.12: Kiểm định sự đồng nhất phương sai của các nhóm NLĐ theo chức vụ Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig
X1 0,548 3 136 0,651
X2 4,045 3 136 0,009
Biến quan sát Thống kê Levene df1 df2 Sig
X3 0,371 3 136 0,774
X4 0,487 3 136 0,692
X5 3,218 3 136 0,025
X6 0,888 3 136 0,449
Y 0,979 3 136 0,405
Đối với biến quan sát cịn lại có giá trị Sig > 0,05 nên với sai số 5% phương sai các chức vụ là đồng nhất. Tiếp tục tiến hành kiểm định Anova với biến X1, X3, X4,