Biến hảo sát Nhân tố
HQCV3 0,867 HQCV1 0,858 HQCV4 0,846 HQCV2 0,781 Eigenvalue 2,812 Phƣơng sai trích 70,311 Cronbach Alpha 0,857
4.3. Điều ch nh m hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu bao gồm 18 biến quan sát độc lập được trích thành 4 nhân tố của thành phần năng lực tâm lý và 4 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố của thành phần hiệu quả công việc như ở Bảng 4.5. Như vậy sau khi chạy EFA có tất cả 4 thành phần của năng lực tâm lý nên các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được giữ nguyên như sau:
Mơ hình nghiên cứu vẫn được giữ nguyên như ban đầu:
Hình 4.1. M hình các yếu tố năng lực tâm lý tác động đến hiệu quả c ng việc
Giả thuyết H1: Hy vọng có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả cơng việc. Giả thuyết H2: Lạc quan có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả cơng việc.
Tự tin Hồi phục Lạc quan Hy vọng Hiệu quả công việc H1 H2 H3 H4
Giả thuyết H3: Tự tin có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả cơng việc. Giả thuyết H4: Hồi phục có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả cơng việc.
Bảng 4.5. Thang đo các hái niệm nghiên cứu
Tự tin (TT)
TT1 Anh/Chị rất tự tin vào năng lực của Anh/Chị trong phân tích và tìm giải pháp cho các vấn đề trong công việc
TT2 Anh/Chị rất tự tin khi trình bày ý tưởng cơng việc của mình với cấp trên
TT3 Anh/Chị rất tự tin đóng góp ý kiến vào chiến lược phát triển chung của công ty (hay cơ quan) nơi Anh/Chị đang làm việc
TT4 Anh/Chị rất tự tin khi thiết lập mục tiêu cho cơng việc của mình
TT5 Anh/Chị rất tự tin khi tiếp xúc với đối tượng (khách hàng) để thảo luận các vấn đề công việc
TT6 Anh/Chị rất tự tin khi thảo luận với các đồng nghiệp về công việc
HV3 Anh/Chị luôn chủ động theo đuổi mục tiêu cơng việc hiện tại của mình
HV5 Anh/Chị thấy mình là người có thể đạt được thành cơng trong cơng việc
HV6 Hiện tại Anh/Chị thấy mình đạt được mục tiêu cơng việc mà Anh/Chị tự đề ra
Lạc quan (L )
LQ1 Khi gặp khó khăn trong cơng việc, Anh/Chị ln tin điều tốt nhất sẽ đến
LQ2 Anh/Chị ln nhìn thấy mặt tốt của mọi vấn đề gặp phải trong công việc
LQ3 Anh/Chị luôn lạc quan về công việc của Anh/Chị trong tương lai
LQ4 Anh/Chị luôn tin tưởng mọi việc tốt lành sẽ luôn đến với Anh/Chị
Hồi phục (HP)
HP1 Anh/Chị dễ dàng hồi phục sau khi gặp rắc rối trong công việc
HP2 Nếu gặp khó khăn trong cơng việc phải giải quyết một mình, Anh/Chị vẫn có thể làm được bằng cách này hay cách khác
HP3 Anh/Chị luôn để những phiền muộn công việc qua một bên
Hy vọng (HV)
HV1 Anh/Chị cho rằng bất kỳ một vấn đề nào trong cơng việc cũng có nhiều cách để
giải quyết
HV2 Anh/Chị có thiết lập mục tiêu rõ ràng cho cơng việc của mình
Hiệu quả c ng việc (H CV)
HQCV1 Anh/Chị tin rằng Anh/Chị là một nhân viên làm việc hiệu quả
HQCV2 Anh/Chị luôn hài lịng với chất lượng cơng việc Anh/Chị đã làm
HQCV3 Cấp trên Anh/Chị luôn tin rằng Anh/Chị là người làm việc có hiệu quả
4.4. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc là hiệu quả công việc và 4 khái niệm độc lập là: hy vọng, lạc quan, tự tin, hồi phục. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
4.4.1. Ph n t ch tương quan
Tiếp theo nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 4 yếu tố cấu thành nên thang đo năng lực tâm lý với nhau và với hiệu quả công việc của người Dược sĩ (Phụ lục 7).
Bảng 4.6. Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
TT LQ HP HQCV HV
TT Tương quan Pearson 1 0,474** 0,449** 0,656** 0,470**
Sig. (2-tailed) 0 0 0 0
N 319 319 319 319
LQ Tương quan Pearson 1 0,430** 0,306** 0,316**
Sig. (2-tailed) 0 0 0
N 319 319 319
HP Tương quan Pearson 1 0,499** 0,334**
Sig. (2-tailed) 0 0
N 319 319
HQCV Tương quan Pearson 1 0,301**
Sig. (2-tailed) 0
N 319
HV Tương quan Pearson 1
Sig. (2-tailed)
N
**. Tương quan chặt chẽ tại mức 0.01 (2 đuôi).
Đối với mối quan hệ tương quan giữa các biến TT, LQ, HP, HV và biến HQCV, dễ dàng nhận thấy hệ số tương quan tuyến tính của các biến khá cao, nằm trong khoảng từ 0,301 đến 0,656. Tương quan này có thể xem là rất chặt chẽ. Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất các các giá trị sig đều < 0,05 cho thấy các tương quan chặt chẽ này
phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể chứ không phải là sự tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu, do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Nhìn sơ bộ, có thể kết luận các biến độc lập cấu thành nên thang đo năng lực tâm lý (HV, LQ, TT, HP) có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc hiệu quả công việc (HQCV).
4.4.2. Mơ hình hồi quy tuyến t nh bội
Giả sử các yếu tố năng lực tâm lý tác động đến hiệu quả cơng việc theo mơ hình 4.1 đều có quan hệ tuyến tính với hiệu quả cơng việc. Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập năng lực tâm lý (Hy vọng, lạc quan, tự tin, hồi phục) lên biến phụ thuộc (Hiệu quả công việc). Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
Hiệu quả công việc = β0 + β1 * Hy vọng + β2 * Lạc quan + β3 * Tự tin + β4 * Hồi phục + ei
Hay
HQCV = β0 + β1 * HV + β2 * LQ + β3 * TT + β4 * HP + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư. Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy.
Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Giá trị R2
càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác.
Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ.
Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Bảng 4.7. Tóm tắt mơ hình hồi quy bội lần đầu Mơ Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu ch nh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Thống ê thay đổi Hệ số Durbin -Watson R2 thay đổi thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa thay đổi 1 0,700a 0,49 0,483 0,60978 0,49 75,341 4 314 0 2,06 a. Các dự báo: (Hằng số), HV, LQ, HP, TT b. Biến phụ thuộc: HQCV
Bảng 4.8. Đánh giá độ phù hợp cuả mơ hình hồi quy bội lần đầu
M hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 112,056 4 28,014 75,341 0,000a
Phần dƣ 116,755 314 0,372
Tổng 228,811 318
a. Các dự báo: (Hằng số), HV, LQ, HP, TT b. Biến phụ thuộc: HQCV
Bảng 4.9. Thơng số của m hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn h a Hệ số chuẩn h a
t Sig.
Thống ê đa c ng tuyến B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1,427 0,278 5,135 0,000 TT 0,625 0,054 0,588 11,501 0,000 0,621 1,609 LQ -0,09 0,053 -0,082 -1,708 0,089 0,712 1,405 HP 0,272 0,045 0,285 6,017 0,000 0,725 1,379 HV -0,041 0,042 -0,045 -0,97 0,333 0,755 1,325 a. Biến phụ thuộc: HQCV
Từ Bảng 4.9, hai yếu tố: LQ và HV có sig >0,05 nên loại 2 yếu tố này ta được:
Bảng 4.10. Tóm tắt mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu ch nh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Thống ê thay đổi Hệ số Durbin - Watson R2 thay đổi thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa thay đổi 1 0,695a 0,483 0,480 0,61185 0,483 147,600 2 316 0,000 2,057 a. Các dự báo: (Hằng số), HP, TT b. Biến phụ thuộc: HQCV
Bảng 4.11. Đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
M hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 110,512 2 55,256 147,600 0,000a
Phần dƣ 118,299 316 0,374
Tổng 228,811 318 a. Các dự báo: (Hằng số), HP, TT
b. Biến phụ thuộc: HQCV
Bảng 4.12. Thông số của m hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
M hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t
Mức ý nghĩa
Thống ê đa c ng tuyến
B Sai số chuẩn Beta
Hệ số Tolerance Nhân t ph ng đại phƣơng sai VI 1 (Constant) 1,152 0,243 4,740 0,000 TT 0,576 0,048 0,541 11,956 0,000 0,798 1,253 HP 0,245 0,043 0,256 5,648 0,000 0,798 1,253 a. Biến phụ thuộc: HQCV
4.4.3. Ph n t ch các giả thuyết trong mơ hình
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác khơng có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy cần thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của mơ hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
4.4.3.1. iểm định các giả định của m hình
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. em xét giả định h ng c hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 4.12, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phƣơng sai của phần dƣ h ng đổi
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, giả định phương sai phần dư của mơ hình hồi quy khơng đổi.
c. Giả định về phần phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng phần dư khơng đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu dồ 4.2 và Biểu đồ 4.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn h a
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,997 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Từ Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3. Biểu đồ tần số P-P
d. Giả định về tính độc lập của phần dƣ
Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mô hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin-Watson (d). Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm. Bảng 4.10 thể hiện Durbin - Watson là 2,057, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp theo các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định các hệ số hồi quy được trình bày.
4.4.3.2. iểm định độ phù hợp của m hình
Hệ số R2 trong mơ hình là 0,483 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2 điều chỉnh là 0,480 < R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình (Bảng 4.10). R2 điều chỉnh bằng 0,480 nghĩa là mơ hình hồi
quy tuyến tính bội xây dựng có các biến tiềm ẩn và các biến độc lập giải thích được 48,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F trong Bảng 4.11 là 147,600, trị số này được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (Sig= 0,000) rất nhỏ sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = β3 = β4.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.4.4. Ý nghĩa các hệ số hồi quy ri ng phần trong mơ hình
Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến.
Thông qua hệ số Beta chuẩn hóa trong kết quả hồi quy Bảng 4.8, mơ hình hồi quy bội của hiệu quả cơng việc dựa trên kết quả khảo sát nghiên cứu này là:
HQCV = 1,152 + 0,576 * TT + 0,245 * HP
Sự tự tin là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả cơng việc của Dược sĩ (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “tự tin” và “hiệu quả cơng việc” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi người dược sĩ cảm nhận rằng mình tự tin với cơng việc thì hiệu quả cơng việc càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.12) có β3 = 0,576 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là khi tăng sự tự tin
lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì hiệu quả cơng việc tăng thêm 0,576 đơn vị lệch chuẩn,