Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 45.223 7 6.460 77.813 .000a Phần dư 16.605 200 .083 Tổng 61.828 207
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, 08/2013)
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ chúng ta có thể kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.9 trên cho thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ có giá trị sig. < 0.05 do đó sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.5.3.2 Giả định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Tác giả sẽ kiểm tra giả định hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi qui tuyến tính cho ra. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi.
Đồ thị phân tán (phụ lục 10 dị tìm vi phạm giả định hồi qui) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 trong một phạm vi không đổi. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Như vậy mơ hình hồi qui phù hợp.
4.5.3.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng, Mộng Ngọc, 2009). Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư (phụ lục 10) cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.983). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot (phụ lục 10) cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.5.3.4 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (Đo lường đa cộng tuyến) lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). “Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến.” (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Thực tế nghiên cứu ở bảng 4.9 cho thấy VIF của các biến độc lập đều < 2 nên có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.4 Kiểm định các giả thuyết
Kết quả trong bảng 4.9 cho thấy các hệ số hồi qui riêng phần β1, β2, β3, β5, β6, β7 đều dương (>0) và có mức ý nghĩa (sig.) < 0.05. Vậy các nhân tố chính sách cơ hội, mối quan hệ, thương hiệu doanh nghiệp, cảm nhận về công việc và điều kiện làm việc đều có tác động dương vào sự hài lòng của NV. Như vậy, theo kết quả nghiên cứu ta chấp nhận các giả thuyết:
- H1: Có tác động thuận chiều giữa yếu tố Chính sách và cơ hội đến Sự hài lịng. - H2: Có tác động thuận chiều giữa yếu tố Mối quan hệ đến Sự hài lòng.
-H3: Có tác động thuận chiều giữa yếu tố Điều kiện làm việc đến Sự hài lịng. -H5: Có tác động thuận chiều giữa yếu tố Thương hiệu đến Sự hài lịng.
-H6: Có tác động thuận chiều giữa yếu tố Cảm nhận về cơng việc đến Sự hài lịng.