Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. B Độ lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) -1.477 .225 -6.570 .000 CV .289 .037 .303 7.705 .000 CH .296 .045 .252 6.547 .000 DN .215 .041 .227 5.252 .000 CT .212 .048 .160 4.451 .000 TN .157 .039 .151 4.032 .000 PL .125 .034 .114 3.646 .000 DK .106 .042 .092 2.506 .013
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và t > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến sự thỏa mãn. Bảng 4.9 cho thấy, mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy an toàn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng hệ số hồi quy của các biến độc lập của thang đo bằng 0.
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Nhận xét:
Xem xét Bảng 4.9 trên cho thấy, các hệ số của phương trình hồi quy có ý nghĩa thống kê và đều có giá trị dương. “Đặc điểm cơng việc” là thành phần có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất ( = 0.303, Sig. =0.000), tức là thành phần này có mức độ tác động lớn nhất lên sự thỏa mãn trong công việc của người lao động tại DongA Bank
Nhân tố tác động mạnh thứ hai đến sự thỏa mãn của người lao động là “Cơ hội đào tạo và thăng tiến”( = 0.252, Sig. = 0.000). Nhân tố tác động thứ ba đến sự thỏa mãn là “Đồng nghiệp” ( = 0.227, Sig. = 0.000). kế đến là thỏa mãn về “Cấp trên”( = 0.160, Sig = 0.000), thu nhập ( = 0.151, Sig = 0.000), phúc lợi ( = 0.114, Sig = 0.000), Cuối cùng là nhân tố điều kiện làm việc cũng có tác động đến sự thỏa mãn của người lao động, tuy nhiên, vai trị tác động của nhân tố này khơng cao ( = 0.092, Sig = 0.013). Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho các quản lý/ lãnh đạo của DongA Bank.
4.4.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy khơng phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. 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 2008, trang 211).
Sự suy rộng các kết quả của mẫu cho các giá trị của tổng thể trên cơ sở các giả định sau:
Liên hệ tuyến tính, phương sai của sai số khơng đổi Phần dư có phân phối chuẩn
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
a) Giả định tuyến tính và phương sai của sai số khơng đổi
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. 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 đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên
Đồ thị (phụ lục 7: đồ thị Scatterplot) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. 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 quy phù hợp.
b) Giả định phần dư có phân phối chuẩn
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,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (phụ lục 7 : đồ thị Histogram) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.988 tức là gần bằng 1). Phụ lục 7: đồ thị Normal P-P Plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng. Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
c) Giả định khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiện tượng này sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t khơng có ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai…. Hệ số phóng đại phương sai VIF được sử dụng để phát hiện sự tồn tại của hiện tượng này. Nếu VIF > 10 thì xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến.