của phần dư Mức ý nghĩa . .367 .877 .308
N 159 159 159 159 Hệ số tương quan .072 1.000 .335** .440** Đồng nghiệp Mức ý nghĩa .367 . .000 .000 Hệ số tương quan N 159 159 159 159 hạng Hệ số tương quan .012 .335** 1.000 .457** Thu nhập Mức ý nghĩa .877 .000 . .000 N 159 159 159 159 Hệ số tương quan .081 .440** .457** 1.000
Điều kiện làm việc Mức ý nghĩa .308 .000 .000 .
N 159 159 159 159
**. Tương quan cĩ ý nghĩa ở mức 0.01.
Để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta sẽ dùng hai cơng cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram tại hình 4.3, ta thấy phần dư cĩ phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nĩ gần bằng 1 (= 0.990). Nhìn vào đồ thị P-P plot tại hình 4.4 biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, cĩ nghĩa là dữ liệu phần dư cĩ phân phối chuẩn.
Hình 4.3. Biểu đồ Histogram
Hình 4.4. Đồ thị P-P Plot của phần dư chuẩn hĩa hồi quy
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Đại lượng d này cĩ giá trị từ 0 đến 4. Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 159 và số biến độc lập là 4 ta cĩ dU = 1.8, dL=1.7. Kết quả tại bảng 4.15, cho thấy đại lượng d=2.264
nằm trong khoảng (4- dU, 4 – dL) hay (2.2, 2.3) là miền khơng cĩ kết luận về giả định tính độc lập của phần dư.
Cuối cùng, ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mơ hình. Ở phần phân tích hệ số tương quan ở trên, ta đã thấy rằng giữa biến phụ thuộc cĩ quan hệ tương quan khá rõ với các biến độc lập nhưng ta cũng thấy được giữa các biến độc lập cũng cĩ tương quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy, ta phải dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Theo số liệu trong bảng 4.17, cho thấy rằng các biến đưa vào mơ hình đều cĩ độ chấp nhận khá cao, đều lớn hơn 0.498 và hệ số phĩng đại phương sai khá thấp, đều dưới 2.008. Với kết quả Tolerance > 0.0001 và VIF < 10 thì ta cĩ thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình hồi quy khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.6. Kiểm định sự khác biệt về mức độ thỏa mãn cơng việc chung theo các
đặc điểm cá nhân
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt của giới tính đến sự thỏa mãn cơng việc chung
Kiểm định này được thực hiện theo phương pháp Independent-samples T-test Với phương pháp Independent-samples T-test, kiểm định Levene test được tiến hành trước.
Kiểm định Levene test được tiến hành với giả thuyết Ho rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau. Tại bảng 4.19, với kết quả sig. bằng 0.834 ta khơng thể bác bỏ giả thuyết Ho về sự bằng nhau của 2 phương sai do đĩ tác giả sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể bằng nhau (Equal variances assumed) với sig. là 0.918 (> 0.05). Như vậy, khơng cĩ sự khác biệt giữa phái nam và phái nữ đối với sự thỏa mãn cơng việc.
Bảng 4.19. Kết quả Independent t-test kiểm định sự thỏa mãn chung về cơng việc giữa nam và nữ
Kiểm định sự bằng
nhau của phương sai Kiểm định sự bằng nhau của trung bình
F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa Sự khác biệt trung
Sự khác biệt Độ tin cậy 95% độ lệch
Thấp hơn Cao hơn
bình chuẩn
Thỏa mãn
Giả định phương sai
bằng nhau .044 .834 -.103 157 .918 -.00797 .07730 -.16065 .14471
Khơng giả định phương
sai bằng nhau -.103 156.328 .918 -.00797 .07730 -.16067 .14472
4.6.2. Kiểm định sự khác biệt của độ tuổi đến sự thỏa mãn cơng việc chung
Phương pháp phân tích Anova được áp dụng để kiểm định xem cĩ hay khơng sự khác nhau về sự thỏa mãn cơng việc giữa các độ tuổi khác nhau. Levene test được tiến hành trước để kiểm định xem phương sai của sự thỏa mãn cơng việc theo độ tuổi cĩ phân phối chuẩn hay khơng.
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai tại bảng 4.20, với với mức ý nghĩa = 0.530 (> 0.05), ta khơng thể bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là các phương sai này cĩ phân phối chuẩn.
Kết quả phân tích Anova tại bảng 4.21 cho thấy sig bằng 0.175 (> 0.05) ta cĩ thể nĩi khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc giữa các nhĩm tuổi của CB-NV Trường ĐHVH.
Bảng 4.21. Kết quả Anova kiểm định sự thỏa mãn chung về cơng việc theo độ tuổi
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Giữa các nhĩm .824 2 .412 1.764 .175 Trong cùng nhĩm 36.431 156 .234 Tổng 37.255 158
4.6.3. Kiểm định sự khác biệt của trình độ học vấn đến sự thỏa mãn cơngviệc chung việc chung
Phương pháp kiểm định Anova được áp dụng để kiểm định xem cĩ hay khơng sự khác nhau về sự thỏa mãn cơng việc giữa các nhĩm trình độ học vấn khác nhau. Levene test cũng được tiến hành trước để kiểm định xem phương sai của sự thỏa mãn cơng việc theo độ tuổi cĩ phân phối chuẩn hay khơng.
Bảng 4.20. Kiểm định Leneve của sự thỏa mãn chung về cơng việc theo độ tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Mức ý nghĩa
Theo kết quả kiểm định tính đồng nhất của phương sai tại bảng 4.22, với mức ý nghĩa = 0.548 (> 0.05) nghĩa là các phương sai này cĩ phân phối chuẩn.
Kết quả phân tích Anova tại bảng 4.23, cho thấy sig bằng 0.372 (> 0.05) ta cĩ thể kết luận là khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc giữa các nhĩm trình độ học vấn của CB-NV Trường ĐHVH.