v. Phương pháp nghiên cứu
3.2 PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA SỰ THỎA MÃN THÙ LAO ĐẾN SỰ GẮN KẾT
3.2.3.1 Ảnh hưởng của sự thỏa mãn thù lao đến gắn kết bằng cảm xúc
Trước tiên, khi thực hiện phương pháp Stepwise để đưa từng biến vào mơ hình hồi quy, ta thấy Cơ chế lương và Các phúc lợi là các biến có thể dự đốn tốt nhất cho gắn kết bằng cảm xúc. Do đó hai biến này được chấp nhận đưa vào trong mơ hình. Cịn hai biến Mức 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:
Mơ hình
Các hệ số chưa chuẩn hóa Các hệ số đã chuẩn hóa
Kiểm định t
Mức ý nghĩa (Sig.)
Hệ số hồi quy (B) Sai số chuẩn Hệ số hồi quy riêng (Beta)
1 (Hằng số) .833 .195 4.264 .000
Cơ chế lương .381 .071 .359 5.385 .000
Các phúc lợi .214 .063 .221 3.399 .001
Mức lương .073 .075 .065 .978 .329
Tăng lương .054 .066 .053 .820 .413
Bảng 3-6: Kiểm định các hệ số hồi quy theo phương pháp đưa biến vào cùng lúc (Enter) cho mơ hình hồi quy 1
Bảng 3-6 cho ta thấy 2 biến Cơ chế lương và 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 hai biến Cơ chế lương và Các phúc lợi đều có ý nghĩa.
Ngược lại, với 2 biến Mức lương và Tăng lương thì có Sig > 0.05 (0.329 và 0.413)
nên ta không thể bác bỏ giả thuyết trên, tức là hệ số hồi quy của hai biến này khơng có ý nghĩa nữa. Ta sẽ nhắc lại kiểm định này ở bước kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
Qua bước kiểm tra sơ bộ này ta ghi nhận là chỉ có hai biến độc lập Cơ chế lương và Các phúc lợi là có thể có ảnh hưởng đến gắn kết bằng cảm xúc. Bước tiếp theo ta sẽ lần lượt kiểm chứng các điều kiện giả định cho mơ hình khi chỉ cịn hai biến độc lập này.
Kiểm định khơng có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập:
Xem lại ma trận hệ số tương quan Pearson trên bảng 3-5, ta thấy hệ số tương quan giữa các biến thành phần của sự thỏa mãn thù lao ở mức độ trung bình (từ 0.4 đến 0.6). Điều này khơng hẳn là tốt vì có khả năng trong số các biến độc lập trên vẫn có thể có sự biểu diễn tổ hợp tuyến tính của một biến nào đó qua các biến cịn lại. Do đó, chúng ta cần
xem xét chúng có vi phạm giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển là liệu có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình hay khơng.
Mơ hình
Các hệ số chưa
chuẩn hóa Các hệ số đã chuẩn hóa
Kiểm định t
Mức ý nghĩa (Sig.)
Thống kê đa cộng tuyến Hệ số hồi
quy (B)
Sai số
chuẩn Hệ số hồi quy riêng (Beta)
Hệ số Tolerance
Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
1 (Hằng số) .975 .174 5.620 .000
Cơ chế lương .424 .065 .400 6.483 .000 .697 1.434
Các phúc lợi .245 .060 .253 4.102 .000 .697 1.434
Bảng 3-7: Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho mơ hình hồi quy 1
Ta thấy trong bảng 3-7, các nhân tử phóng đại phương sai VIF đều có giá trị < 10. Đồng thời ở bảng 3-8 bên dưới cũng cho thấy chỉ số điều kiện (condition index) trong cả 2 chiều (do mơ hình có 2 biến độc lập) đều <15 (8.443 và 9.793). Như vậy, ta có thể kết luận rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa hai biến Cơ chế lương và Các phúc lợi.
Mơ hình
Chiều
hướng Eigenvalue điều kiện Chỉ số
Tỷ trọng phương sai
(Hằng số) Cơ chế lương Các phúc lợi
1 1 2.928 1.000 .01 .01 .01
2 .041 8.443 .70 .00 .67
3 .031 9.793 .30 .99 .32
Bảng 3-8: Kiểm định Chỉ số điều kiện cho mơ hình hồi quy 1 Kiểm định phương sai của phần dư là không đổi:
Kiểm định tương quan hạng Spearman ở bảng 3-9 cho ta thấy các hệ số tương quan giữa trị tuyệt đối của phần dư của gắn kết bằng cảm xúc với hai biến Cơ chế lương và Các phúc lợi cũng gần bằng 0 (-.066 và -.037). Với độ tin cậy 95%, kiểm định cho thấy các mức ý nghĩa Sig tương ứng đều > 0.05 (0.298 và 0.557). Vậy ta khơng có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các hệ số tương quan hạng khơng có ý nghĩa. Điều này đồng nghĩa với phương sai của phân phối phần dư là không đổi.
Biến phần dư Cơ chế lương Các phúc lợi
Spearman's rho
Biến phần dư Hệ số tương quan 1.000 -.066 -.037
Mức ý nghĩa (Sig.) . .298 .557
Cơ chế lương Hệ số tương quan hạng -.066 1.000 .544
Mức ý nghĩa (Sig.) .298 . .000
Các phúc lợi Hệ số tương quan hạng -.037 .544 1.000
Mức ý nghĩa (Sig.) .557 .000 .
Ngoài ra, khi quan sát đồ thị phân tán của phân phối phần dư (ở Phụ lục 11),ta thấy các chấm của phân phối phần dư phân tán đều đặn một cách ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 (tức là giá trị trung bình của các điểm phân tán của phần dư là bằng 0). Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn:
Quan sát biểu đồ phân phối của phần dư (ở Phụ lục 11)ta có thể thấy phân phối của phần dư có trị trung bình là xấp xĩ 0 (=3.05E-16) và độ lệch chuẩn xấp xĩ 1 (=0.992).
Ngoài ra, biểu đồ tần số P-P plot và biểu đồ tần số Q-Q plot (ở Phụ lục 11)cũng cho thấy các kết luận tương tự về phân phối phần dư là phân phối chuẩn, với các điểm phân vị của phân phối phần dư được tập trung sát vào đường chéo kỳ vọng của biểu đồ.
Phần dư được chuẩn hóa
Số lượng quan sát 254
Các tham số của phân phối chuẩn Trung bình .0000000
Độ lệch chuẩn .99206337
Độ sai biệt tuyệt đối Absolute .028
Positive .028
Negative -.021
Kolmogorov-Smirnov Z .446
Asymp. Sig. (2-tailed) .989
Bảng 3-10: Kiểm định Kolmogorov-Smirnov cho mơ hình hồi quy 1
Và cuối cùng, kiểm định chuẩn tắc để kiểm định phân phối chuẩn của phần dư là kiểm định Kolmogorov-Smirnov (bảng 3-10) cho trường hợp này cũng cho ra trị trung bình của phần dư bằng 0, độ lệch chuẩn (Std. Deviation) xấp xỉbằng 1 (=0.992), với mức ý nghĩa của kiểm định Sig = 0.989 > 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó ta có thể chấp nhận giả thuyết H0 cho rằng phần dư có phân phối chuẩn. Như vậy, ta có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư là khơng bị vi phạm.
Tóm lại, một loạt các kiểm định trên về phân phối chuẩn của phần dư đều cho ra cùng một kết luận. Như vậy, chúng ta có thể chấp nhận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư là không bị vi phạm.
Kiểm định khơng có sự tự tương quan giữa các phần dư:
Mơ hình R R 2 R2hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Thống kê Change Hệ số Durbin- Watson R2 Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .579 .335 .330 .65737 .045 16.829 1 251 .000 1.924
Bảng 3-11: Kiểm định tính độc lập của phần dư cho mơ hình hồi quy 1
Từ bảng 3-11 ta thấy giá trị thống kê Durbin-Watson (d = 1.903) nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dư độc lập với nhau. Ta có thể kết luận phần dư khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau giữa các phần dư trong mơ hình hồi quy.
Như vậy, 4 giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy sẽ được trình bày.
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy:
Cũng từ bảng 3-11, ta thấy giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh R2
= 0.330, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 33%, hay nói cách khác, có 33% sự khác biệt về gắn kết bằng cảm xúc là có thể được giải thích do sự khác biệt về sự thỏa mãn Cơ chế lương và Các phúc lợi.
Tuy nhiên, giá trị R2 hiệu chỉnh chỉ thể hiện được sự phù hợp của mơ hình và dữ liệu mẫu (chứ chưa đảm bảo mức độ đại diện cho cả đám đơng tổng thể). Do đó để xem xét sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta cần tiếp tục thực hiện kiểm định F.
Mơ hình
Tổng các
bình phương Bậc tự do (df)
Bình phương
trung bình Tỷ số F nghĩa (Sig.) Mức ý
1 Biến thiên do hồi quy 54.622 2 27.311 63.201 .000
Biến thiên do phần dư 108.465 251 .432 Tổng biến thiên 163.088 253
Bảng 3-12: Kiểm định F cho mơ hình hồi quy 1
Từ bảng 3-12, ta thấy mức ý nghĩa (Sig) trong kiểm định F của mơ hình là rất nhỏ, cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mơ hình hồi quy tổng thể bằng 0. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tổng thể (các βi≠ 0).
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
Model
Các hệ số chưa
chuẩn hóa Các hệ số đã chuẩn hóa
Kiểm định t Mức ý nghĩa (Sig.) Hệ số Tương quan Hệ số hồi quy (B) Sai số
chuẩn Hệ số hồi quy riêng (β) Zero-order
Từng phần (Partial) Riêng (Part) 1 (Hằng số) .975 .174 5.620 .000 Cơ chế lương .424 .065 .400 6.483 .000 .539 .379 .334 Các phúc lợi .245 .060 .253 4.102 .000 .473 .251 .211
Bảng 3-13: Kết quả phân tích mơ hình hồi quy 1
Bảng 3-13 trên cho thấy mức ý nghĩa (Sig) với độ tin cậy 95% của hệ số hồi quy riêng (β) của hai biến Cơ chế lương và Các phúc lợi đều < 0.05. Điều này cho thấy sẽ an toàn khi ta bác bỏ giả thuyết H0cho rằng hệ số hồi quy riêng (β) của biến Cơ chế lương và Các phúc lợi bằng 0. Như vậy, ta có thể kết luận rằng hệ số hồi quy riêng (β) của các biến Cơ chế lương và Các phúc lợi là có ý nghĩa.
Ngồi ra, ta có thể nhận thấy hệ số tương quan từng phần và hệ số tương quan riêng của biến Cơ chế lương đều cao hơn so với tương ứng của biến Các phúc lợi.
Kết quả phân tích mơ hình hồi quy 1:
Qua các kiểm định như trên cho thấy các giả định của hàm hồi quy tuyến tính khơng bị vi phạm và mơ hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp một phần với tổng thể. Ta thấy, đối với 2 biến độc lập Cơ chế lương và Các phúc lợi, các hệ số của phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê và các hệ số hồi quy riêng (β) đều có giá trị dương.
Như vậy, giả thuyết H1-2 và H1-4 được chấp nhận. Tức là, chỉ có sự thỏa mãn
Các phúc lợi và sự thỏa mãn Cơ chế lương là có tác động dương đến gắn kết bằng cảm xúc. Ngược lại, giả thuyết H1-1 và H1-3 không được chấp nhận. Tức là, sự thỏa mãn
Mức lương và sự thỏa mãn Tăng lương trong nghiên cứu này đều khơng cho thấy có tác động đến gắn kết bằng cảm xúc.
Kết quả phân tích cho ta phương trình hồi quy tuyến tính sau:
Phương trình 3-4: AC = 0.975 + 0.424 * SA + 0.245 * Be [3-4]
Hay ta có thể phát biểu phương trình 3-4 như sau:
Gắn kết bằng cảm xúc = 0.975 + 0.424 * Sự thỏa mãn cơ
chế lương + 0.245 * Sự thỏa mãn các phúc lợi
Phương trình 3-4 cho thấy khi biến SA thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện biến Be khơng đổi thì biến AC sẽ thay đổi đơn vị. Tương tự, khi Be thay đổi 1 đơn vị, trong
điều kiện SA khơng đổi thì AC sẽ thay đổi 0.245 đơn vị.
Tuy nhiên, từ ma trận hệ số tương quan Pearson từ bảng 3-5 ở đầu chương, chúng ta
đã thấy mối tương quan khá chặt chẽ giữa 2 biến độc lập là Be và SA, do đó khó đạt được điều kiện giữ nguyên một biến khơng đổi khi thay đổi trên biến cịn lại. Ta phải tiếp tục xem xét khả năng giải thích biến thiên của biến AC do tác động của từng biến độc lập khi đã loại bỏ quan hệ tổ hợp tuyến tính giữa các biến độc lập với nhau thơng qua các hệ số tương quan từng phần.
Ngồi ra, bảng 3-13 cũng cho thấy hệ số tương quan từng phần của biến SA với biến AC là 0.379 và của biến Be với biến AC là 0.251. Mặc khác, hệ số tương quan riêng của SA đối với biến AC cũng cao hơn hệ số tương quan riêng của Be và AC. Từ đó ta có thể kết luận, khả năng giải thích biến thiên của SA đối với biến AC là cao hơn so với Be.
Như vậy, qua phân tích hồi quy tuyến tính và các hệ số tương quan từng phần và hệ số tương quan riêng, ta cũng phát hiện từ mẫu khảo sát rằng sự thỏa mãn Cơ chế lương ảnh
hưởng mạnh hơn đến gắn kết bằng cảm xúc so với sự thỏa mãn Các phúc lợi.