4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến trong mơ hình. Một giả định quan trọng đối với mơ hình hồi quy tuyến tính là khơng có biến giải thích nào có thể được biểu thị dưới dạng tổ hợp tuyến tính với những biến giải thích cịn lại. Nếu tồn tại một quan hệ tuyến tính như vậy thì khi đó xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, điều này sẽ làm thối hóa các tham số được ước lượng của mơ hình.
Bảng 4.4.1: Ma trận hệ số tương quan Pearson
Tương quan Lòng trung thành Đánh giá và thăng tiến Đào tạo phát triển Lãnh đạo Chế độ đãi ngộ Đồng nghiệp Tương quan Pearson Lòng trung thành 1.000 .709 .600 .454 .578 .173 Đánh giá và thăng tiến .709 1.000 .641 .363 .461 .239 Đào tạo phát triển .600 .641 1.000 .296 .289 .153 Lãnh đạo .454 .363 .296 1.000 .275 .395 Chế độ đãi ngộ .578 .461 .289 .275 1.000 .071 Đồng nghiệp .173 .239 .153 .395 .071 1.000 Mức ý nghĩa kiểm định ( 1 bên) Sig. (1-tailed) Lòng trung thành . .000 .000 .000 .000 .003 Đánh giá và thăng tiến .000 . .000 .000 .000 .000 Đào tạo phát triển .000 .000 . .000 .000 .009 Lãnh đạo .000 .000 .000 . .000 .000 Chế độ đãi ngộ .000 .000 .000 .000 . .135 Đồng nghiệp .003 .000 .009 .000 .135 .
Kết quả ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy các hệ số tương quan giữa các biến phần lớn đều cao và có mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, do đó hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa 2 biến độc lập Chế độ đãi ngộ và Đồng nghiệp lại thấp (=0.071) và có sig = 0.135 > 0 .05. Do vậy, ta cần phải chú ý mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến này.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính để nhằm xác định mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và kiểm định các giả thuyết đã đưa ra.
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập là Đánh giá và thăng tiến (EPRO), Đào tạo phát triển (TnD), Lãnh đạo (LD), Chế độ đãi ngộ (CnB), Đồng nghiệp (COW) và biến phụ thuộc (LOY) bằng phương pháp Enter. Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về lịng trung thành của người lao động. Kết quả thu được như sau: Bảng 4.4.2.1: Bảng đánh giá sự phù hợp của mô hình
Thành phần Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2
hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn của ước lượng 1 .804a .646 .639 .60219906
Bảng 4.4.2.2: Bảng kiểm định độ phù hợp của mơ hình
ANOVAa Thành phần Tổng các độ lệch bình phương Bậc tự do Bình quân độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 156.478 5 31.296 86.299 .000b Phần dư 85.584 236 .363 Tổng 242.062 241
a. Biến phụ thuộc: Lòng trung thành
b. Biến độc lập: (Hằng số), Đồng nghiệp, Chế độ đãi ngộ, Lãnh đạo, Đào tạo phát triển, Đánh giá và thăng tiến
Bảng 4.4.2.3: Bảng kết quả hệ số hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter. Chưa chuẩn hóa Chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta Độ chấp nhận của biến (Tolerance) Hệ số phóng đại phương sai (VIF) (Hằng số) .001 .039 .027 .979
Đánh giá và thăng tiến .378 .057 .368 6.589 .000 .481 2.079 Đào tạo phát triển .238 .052 .230 4.540 .000 .583 1.715 Lãnh đạo .207 .049 .191 4.242 .000 .742 1.347 Chế độ đãi ngộ .316 .048 .293 6.618 .000 .766 1.305 Đồng nghiệp -.050 .046 -.046 -1.080 .281 .825 1.212 Biến phụ thuộc: Lịng trung thành
Mơ hình hồi quy có R2
hiệu chỉnh = 0.639, tức là trong mơ hình này, các biến độc lập giải thích được 63.9% sự biến thiên của nhân tố Lòng trung thành, còn lại 36.1% sự biến thiên của nhân tố Lòng trung thành được giải thích bởi các nhân tố khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xét đến. Hay nói cách khác, độ thích hợp của mơ hình này là 63.9%.
Thêm vào đó, kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình trong bảng phân tích phương sai với giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = 0, có Sig = 0.000 < 0.005, do đó bác bỏ giả thuyết Ho. Tức là biến phụ thuộc Lịng trung thành có mối liên hệ với các biến độc lập trong mơ hình, hoặc nói cách khác là kết hợp các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc Lịng trung thành.
Vì đây là mơ hình hồi quy tuyến tính bội nên cần thiết phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Kết quả cho thấy mơ hình có hệ số phóng đại
phương sai VIF đều nhỏ hơn 10. Do đó, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Nhìn vào bảng 4.4.2.3 ta thấy yếu tố Đồng nghiệp có mức ý nghĩa hồi quy Sig = 0.281 > 0.05, do đó yếu tố này khơng có ý nghĩa thơng kê trong mơ hình. Điều này có nghĩa là yếu tố Đồng nghiệp khơng có quan hệ tuyến tính với Lịng trung thành của người lao động về mặt thống kê. Để thấy được mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, ta sử dụng hệ số β chuẩn hóa trong mơ
hình. Vì vậy phương trình hồi quy tuyến tính bội của Lịng trung thành được x ây dựng có dạng như sau:
LOY = 0.368*EPRO + 0.230*TnD + 0.191*LD + 0.293*CnB
Kết quả hồi quy cho thấy các biến Đánh giá và thăng tiến, Đào tạo phát triển, Lãnh đạo và Chế độ đãi ngộ có mức ý nghĩa sig < 0.05, do đó các biến này có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Cụ thể, với độ tin cậy 95% các biến độc lập này có tác động dương đến Lòng trung thành của người lao động với các hệ số hồi quy riêng phần lần lượt là 0.368; 0.230; 0.191; 0.293.
Ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng phần β1 = 0.368 là: Trong điều kiện các biến độc lập Đào tạo phát triển (TnD), Lãnh đạo (LD) và Chế độ đãi ngộ (CnB) khơng thay đổi thì khi thay đổi một đơn vị trong biến Đánh giá và thăng tiến sẽ làm thay đổi 0.368 đơn vị trong giá trị trung bình Lịng trung thành của người lao động.
Do vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy có 4 yếu tố ảnh hưởng đến Lòng trung thành của người lao động trong các doanh nghiệp CNTT tại Tp.Hồ Chí Minh đó là Đánh giá và thăng tiến, Đào tạo phát triển, Lãnh đạo và Chế độ đãi ngộ. Trong đó, yếu tố Đánh giá và thăng tiến có ảnh hưởng mạnh nhất đến Lịng trung thành của người lao động, và ảnh hưởng ít nhất trong 4 yếu tố là yếu tố Lãnh đạo.