Dựa trên nguyên tắc phân tích hồi quy tuyến tính bộ và kiểm định các giả thuyết của mô hình tác giả xem xét tác động của 4 biến độc lập CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH và SANPHAM lên biến HIEUSUAT thông qua mơ hình hồi quy tuyến tính sau:
Biến độc lập: CONGNGHE (CN), TOCHUC(TC), QUYTRINH(QT), SANPHAM (SP)
Biến phụ thuộc: HIEUSUAT(HS) Hệ số 0 là hằng số
Hệ số 1, 2, 3, 4 là những hệ số hồi quy từng phần Hệ số εi là sai số
Phương trình hồi quy bội được thể hiện như sau:
HS = 0 + 1CN + 2TC + 3QT + 4SP + εi.
4.5.1.Phân tích tƣơng quan Pearson
Trước khi đi bước vào việc phân tích hồi quy, phân tích tương quan Pearson là một trong những khâu tương đối quan trọng nhằm xem xét mức độ tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc qua hệ số Pearson..
Bảng 4.13: Ma trận tƣơng quan giữa các nhân tố
HIEUSUAT CONGNGHETOCHUC QUYTRINH SANPHAM HIEUSUAT Tương quan
Sig. (2 tailed)
1
CONGNGHE Tương quan
Sig. (2 tailed)
.802** .000
1
TOCHUC Tương quan
Sig. (2 tailed) .450** .000 .413** .000 1
QUYTRINH Tương quan
Sig. (2 tailed) .239** .000 .235** .000 .209** .001 1
SANPHAM Tương quan
Sig. (2 tailed) .489** .000 .407** .000 .314** .000 .290** .000 1
Căn cứ vào bảng 4.13 kết quả tương quan giữa các nhân tố cho thấy giữa các biến độc lập CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM và biến phụ thuộc HIEUSUAT đều tương quan với nhau ở mức ý nghĩa 0.01. Có thể thấy 4 biến CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM đều có mối quan hệ tương quan dương đối với biến HIEUSUAT cụ thể CONGNGHE với HIEUSUAT với hệ số r = 0.802, p < 0,01 mối quan hệ này cao nhất trong 4 biến với hệ số r lớn; QUYTRINH và HIEUSUAT có mối tương quan thấp nhất trong nhóm với hệ số tương quan là 0.239 (p<0.01). Như vậy, sơ bộ chúng ta có thể kết luận tương đối rằng 4 biến độc lập của sự đổi mới có thể đưa vào mơ hình là phù hợp để giải thích cho biến hiệu suất nhân viên.
4.5.2 Phân tích ảnh hƣởng và mức độ ảnh hƣởng của các thành phần đổi mới đến hiệu suất nhân viên
Với hệ số Pearson được phân tích ở trên cho thấy rằng 4 biến thành phần của sự đổi mới đều có mối quan hệ tương quan dương với biến hiệu suất nhân viên. Để khẳng định chắc chắn hơn và xem xét mức độ ảnh hưởng của chúng đến hiệu suất nhân viên như thế nào, ở phần này tác giả sẽ phân tích trình bày kết quả đánh giá sự ảnh hưởng này quan phân tích hồi quy như bên dưới:
Bảng 4.14: Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bìnhphƣơng df bình Trung bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 52.469 4 13.117 133.500 .000a Phần dư 24.073 245 .098 Tổng 76.541 249
a. Biến độc lập: SANPHAM, QUYTRINH, TOCHUC, CONGNGHE
b. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
Bảng 4.15: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Mơ hình R phƣơngR bình R bình phƣơng điều chỉnh của đo Sai số chuẩn lƣờng
Durbin- Watson
1 .828a .685 .680 .31346 1.627
a. Biến độc lập: CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM b. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình – Phụ lục 8)
Kết quả từ bảng 4.15 với hệ số R2 = 0.685 tương đối phù hợp với với mức ý nghĩa 0.05 đều này có nghĩa là 68,5% biến thiên của hiệu suất nhân viên được giải thích bởi sự biến thiên đồng thời của tất cả các biến của sự đổi mới. Bên cạnh đó hệ số R2 hiệu chỉnh =0.680 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính ở trên phù hợp với bộ dữ liệu đến 68%, hay nói cách khác hơn là 68% sự khác biệt về hiệu suất nhân viên được giải thích bởi sự khác biệt trong sự đổi mới. Kiểm định F về mức độ phù hợp của mơ hình chính là kiểm định giả thuyết
H0: R2 = 0 H1: R2 # 0
Phép kiểm định này tương đương với kiểm định F trong ANOVA: nghĩa là so sánh biến thiên hồi quy với biến thiên phần dư. Ý nghĩa của phép kiểm định này cho biết: nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mơ hình hồi quy càng phù hợp vì tổng biến thiên của biến phụ thuộc chủ yếu do các biến độc lập giải thích. Cặp giả thuyết trên được thay thế cho cặp giả thuyết sau:
H0:1 = 2 = 3 = 4= 0 (khơng có quan hệ tuyến tính)
H1: j # 0 (j = 1,2,3,4) ( tối thiểu 1 biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc)
Dựa vào bảng kết quả 4.14 cho thấy giá trị Sig = 0.000(<0.05) nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, đều này nói lên rằng có ít nhất 1 biến của sự đổi mới trong mơ hình có tương quan tuyến tính với hiệu suất nhân viên.
Ki
ểm đị nh các gi ả đị nh c ủ a mô hình h ồ i quy
dữ liệu qua thống kê mô tả hay quan sát. Từ những kết quả quan sát mẫu mà ta phải mở rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Vì vậy, để đảm bảo tính giá trị sử dụng cao trong phân tích hồi quy của mẫu cho tổng thể. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành các kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển một số giả định sau:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau - Các phần dư có phân phối chuẩn
- Khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư
Bảng 4.16: Hệ số hồi quy của mơ hình nghiên cứu
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến Hệ số hồi
quy B
Sai số chuẩn
Hệ số hồi quy
riêng (Beta) Dung sai
Nhân tử phóng đại phương sai (VIF)
1 Hằng số .859 .165 5.221 .000
CONGNGHE .565 .034 .684 16.403 .000 .737 1.356
TOCHUC .084 .030 .111 2.776 .006 .797 1.255
QUYTRINH .005 .035 .005 .136 .892 .892 1.121
SANPHAM .144 .034 .174 4.277 .000 .776 1.289
a. Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình hồi quy – Phụ Lục 8)
Ki
ể m đị nh không có hi ện tƣợng đa cộ ng tuy ế n gi ữ a nh ữ ng bi ến độ c l ậ p v ớ i nhau:
Xét về mặt tổng quát từ bảng kết quả 4.13 ma trận hệ số tương quan của tất cả các biến độc lập với nhau mặc dù đều có hệ số Sig <0.005 nhưng hệ số tương quan giữa chúng dao động trong khoảng (0.209 ; 0.413) nhỏ hơn 0.5 nên có thể cho kết quả tương đối là giữa các biến độc lập này khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau. Để muốn chắc chắn hơn dựa vào bảng kết quả 4.16 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai đều có giá trị nhỏ hơn 2 (hệ số VIF lớn nhất = 1.356). Vì vậy dựa vào 2 kết quả trên có thể khẳng định mơ hình nghiên cứu trong trường hợp này không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ phần dƣ
Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
tần số xuất hiện
Giá trị hồi quy chuẩn hóa
Ki
ểm đị nh ph ần d ƣ có phân phố i chu ẩ n
(Nguồn: Kiểm định mơ hình hồi quy – Phụ Lục 8)
Quan sát biểu đồ phần dư 4.1 cho chúng ta thấy phân phối của phần dư có giá trị trung bình xấp xĩ chuẩn (gần bằng 0), độ lệch chuẩn là 0.992 xấp xĩ bằng 1. Do đó có thể kết luận phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ki
ểm đị nh khơng có s ự tƣ ơng quan giữ a các ph ần d ƣ :
Để kiểm định sự tương quan giữa các phần dư tác giả sử dụng hệ số Durbin – Watson ở bảng sau:
Bảng 4.17: Kiểm định tính độc lập của phần dƣ cho mơ hình hồi quy
Mơ hình R phƣơngR bình R bình phƣơng điều chỉnh Sai số chuẩn củađo lƣờng Durbin- Watson
1 .828a .685 .680 .31346 1.627
Biến độc lập: CONGNGHE, TOCHUC, QUYTRINH, SANPHAM Biến phụ thuộc: HIEUSUAT
(Nguồn: Kiểm định mơ hình – Phụ lục 8)
Từ kết quả bảng 4.17 ta thấy giá trị thống kê tự tương quan ( Durbin-Watson) d = 1.627 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dư độc lập với nhau (khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau giữa các phần dư với nhau).
Như vậy, dựa vào kết quả kiểm định các giả định của hàm tương quan không bị vi phạm và những kiểm định về độ phù hợp, ý nghĩa của các hệ số hồi quy đều phù hợp cho thấy mơ hình hồi quy nghiên cứu ở chương 2 là phù hợp với một phần của tổng thể.