CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy bội
4.4.1 Phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc
Trước khi tiến hành phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc, tác giả sẽ lấy giá trị trung bình của các nhóm biến quan sát của từng nhân tố dựa trên kết quả phân tích EFA đã trình bày ở mục 4.3. Trong SPSS 20.0, việc lấy các giá trị trung bình được tính bằng lệnh Mean trong mục Compute Variance. Bảng 4.5 trình bày các nhóm biến quan sát của từng yếu tố:
Bảng 4.5 Các nhân tố trong mơ hình hồi quy bội và các biến quan sát
Biến trong mơ hình hồi quy bội
Biến quan sát
Diễn giải
Biến độc lập “Cơng việc”. Kí hiệu: CONGVIEC
WO1 Anh/chị nhận thấy cơng việc của anh chị rất thú vị
WO2 Anh/chị có quyền hạn và trách nhiệm phù hợp với
công việc đang đảm trách
WO3 Công việc của anh/chị đảm nhiệm cho phép phát huy tối đa năng lực cá nhân
WO4 Anh/chị được ghi nhận trong công việc
Biến độc lập “Lương-thưởng”. Kí hiệu: LUONGTHUONG
PO1 Tiền lương được trả tương xứng với tính chất cơng việc
Biến trong mơ hình hồi quy bội Biến quan sát Diễn giải từ Trường
PO3 Chính sách khen thưởng kịp thời, rõ ràng, cơng bằng, cơng khai
PO4 Chính sách phúc lợi thể hiện sự quan tâm của Trường đến nhân viên
Biến độc lập “Chính sách đào tạo, phát triển và thăng tiến”. Kí hiệu: CHÍNH SÁCH
PO5 Chính sách thăng tiến của Trường cơng bằng.
PO6 Anh/Chị có nhiêu cơ hội để phát triển tại Trường
PO7 Các chương trình huấn luyện, đào tạo kỹ năng nghiệp vụ tại Trường anh/chị hiện nay là rất tốt. PO8 Anh/ chị hài lịng với các chính sách, chế độ đãi
ngộ của Trường Biến độc lập “Lãnh đạo”.
Kí hiệu: LANHDAO
RE1 Phong cách lãnh đạo của cấp trên giúp anh chị có
động lực làm việc tốt hơn
RE2 Nhân viên được sự hỗ trợ của lãnh đạo
RE3 Nhân viên được lãnh đạo tôn trọng và tin cậy trong
công việc
RE4 Lãnh đạo có tác phong lịch sự, hịa nhã
RE5 Anh/chị được lãnh đạo đối xử công bằng, không phân biệt
Biến độc lập “Đồng nghiệp”. Kí hiệu: DONGNGHIEP
RE6 Anh/ chị và các đồng nghiệp phối hợp làm việc tốt
RE7 Đồng nghiệp của anh chị thường giúp đỡ lẫn nhau
RE8 Đồng nghiệp của anh/chị thoải mái và dễ chịu
RE9 Anh/ chị cảm thấy có nhiều động lực trau dồi chuyên môn khi được làm việc với các đồng nghiệp của mình
Biến độc lập “Danh tiếng nhà trường”.
Kí hiệu: DANHTIENG
BR1 Anh chị tự hào về danh tiếng của Trường
BR2 Anh chị tin tưởng vào tương lai phát triển của Trường
BR3 Anh/chị đánh giá cao chất lượng dịch vụ và giáo dục đào tạo của Trường
Biến phụ thuộc “Động lực làm việc”.
Kí hiệu: DONGLUC
MO1 Anh/chị luôn cảm thấy hứng thú khi làm công việc
hiện tại
MO2 Anh chị thấy được động viên trong công việc
MO3 Anh chị thường làm việc với tâm trạng tốt nhất
Bảng 4.6: Ma trận tương quan Pearson
CONGVIEC LUONGTHUONG CHINHSACH LANHDAO DONGNGHIEP DANHTIENG DONGLUC
CONGVIEC Pearson Correlation 1 ,143* ,217** ,297** ,303** ,272** ,505** Sig. (2-tailed) ,041 ,002 ,000 ,000 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 LUONGTHUONG Pearson Correlation ,143* 1 ,310** ,218** ,169* ,159* ,482** Sig. (2-tailed) ,041 ,000 ,002 ,015 ,023 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 CHINHSACH Pearson Correlation ,217** ,310** 1 ,317** ,199** ,274** ,502** Sig. (2-tailed) ,002 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 LANHDAO Pearson Correlation ,297** ,218** ,317** 1 ,414** ,359** ,597** Sig. (2-tailed) ,000 ,002 ,000 ,000 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 DONGNGHIEP Pearson Correlation ,303** ,169* ,199** ,414** 1 ,309** ,539** Sig. (2-tailed) ,000 ,015 ,004 ,000 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 DANHTIENG Pearson Correlation ,272** ,159* ,274** ,359** ,309** 1 ,559** Sig. (2-tailed) ,000 ,023 ,000 ,000 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206 DONGLUC Pearson Correlation ,505** ,482** .502** ,597** ,539** ,559** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 206 206 206 206 206 206 206
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Dựa vào ma trận tương quan Pearson giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với phụ thuộc, ta thấy ta có sự tương quan giữa các biến này với mức sig < 0,05 (chấp nhận được). Cụ thể, biến phụ thuộc động lực làm việc có mối tương quan mạnh với các biến độc lập (cao nhất là 0,597 và thấp nhất là 0,482). Tuy nhiên, giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau, do đó kiểm định có hay khơng hiện tượng đa cộng tuyến (kiểm định bằng hệ số phóng đại phương sai – VIF) sẽ được thực hiện nhằm xem xét liệu có hay khơng sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến độc lập.
4.4.2 Mơ hình hồi quy bội
4.4.2.1 Xây dựng mơ hình hồi quy bội
Phân tích hồi quy bội được thực hiện nhằm xem xét sự tác động của các biến độc lập: (1) Công việc; (2) Lương thưởng (3) Chính sách; (4) Lãnh đạo; (5) Đồng nghiệp; (6) Danh tiếng nhà trường, có ảnh hưởng như thế nào đến động lực làm việc của chuyên viên đang làm việc tại các trường đại học trực thuộc Đại học Quốc gia TP.HCM. Phương trình hồi quy bội được xây dựng dựa trên kết quả phân tích ma trận tương quan Pearson được trình bày trong phần 4.4.1.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện như sau:
DONGLUC= β0 + β1 *CONGVIEC + β2 *LUONGTHUONG + β3 *CHINHSACH + β4 *LANHDAO + β5 *DONGNGHIEP + β6 *DANHTIENG
Trong đó:
β0: hằng số (constant)
βk (k = 1,6): Hệ số hồi quy riêng của từng biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
4.4.2.2 Kết quả phân tích hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết
Phương pháp Enter được sử dụng nhằm xây dựng mơ hình hồi quy bội. Chi tiết được trình bày trong phụ lục 7.1
Bảng 4.7: Đánh giá về độ phù hợp của mơ hình
Model R R
Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 ,855 ,731 ,722 ,25445 1,913 (Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Bảng 4.8: Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 34,933 6 5,822 89,928 ,000
Residual 12,884 199 ,065
Total 47,817 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy bội về các yếu tố tác động đến động lực làm việc của chuyên viên
Mơ hình 1 Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh t Sig. Đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) ,339 ,136 2,484 ,014 CONGVIEC ,146 ,026 ,223 5,566 ,000 ,843 1,186 LUONGTHUONG ,148 ,022 ,265 6,759 ,000 ,882 1,134 CHINHSACH ,105 ,023 ,185 4,529 ,000 ,809 1,236 LANHDAO ,159 ,030 ,234 5,379 ,000 ,716 1,396 DONGNGHIEP ,152 ,030 ,214 5,101 ,000 ,770 1,298 DANHTIENG .176 ,028 ,255 6,209 ,000 ,801 1,249 (Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Từ kết quả bảng 4.7, ta thấy hệ số R2 điều chỉnh (Adjust R square) = 0,722 cho biết mơ hình hồi quy xây dựng phù hợp với dữ liệu thực tế. Chi tiết trình bày trong phần phụ lục 7.2.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Từ kết quả bảng 4.8, ta có kiểm định thống kê F với mức ý nghĩa sig = 0,000. Như vậy, từ bảng phân tích ANOVA cho biết chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp. Ngồi ra, chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết các trọng số hồi quy bằng nhau và đều bằng 0 (ngoại trừ hằng số).
Kết quả phân tích hồi quy bội
Từ kết quả bảng 4.9, ta thấy tất cả các biến độc lập CONGVIEC, LUONGTHUONG, CHINHSACH, LANHDAO, DONGNGHIEP, DANHTIENG đều có mức sig < 0,05 nên cả 6 nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy. Tất cả các hệ số β của 6 biến này đều mang dấu (+), nghĩa là các biến này đều có tương quan dương với biến DONGLUC. Điều này phù hợp với các giả thuyết trong mơ hình đề nghị của tác giả.
Đồng thời bảng 4.9 cũng cho chúng ta thấy trong các yếu tố tác động đến động lực làm việc của chuyên viên các trường đại học trực thuộc Đại học Quốc gia TP.HCM thì yếu tố quan trọng nhất là lương – thưởng (β2 = 0,265). Tiếp theo là các yếu tố danh tiếng nhà trường (β6 = 0,255), lãnh đạo (β4 = 0,234), công việc (β1 = 0,233), đồng nghiệp (β5 =0,214). Chính sách, chế độ đãi ngộ có tác động kém nhất (β3 = 0,185).
Kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.10: Tóm tắt kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Tên giả
thuyết Diễn giải Sig Kết quả
H1 Công việc càng phù hợp thì động lực
làm việc càng tăng và ngược lại. ,000 Chấp nhận
H2 Lương thưởng càng hợp lý thì động lực
làm việc càng tăng và ngược lại. ,000 Chấp nhận
H3
Chính sách đào tạo, phát triển và thăng tiến càng hợp lý thì động lực làm việc càng tăng và ngược lại.
,000 Chấp nhận
H4 Hành vi lãnh đạo càng phù hợp thì động
lực làm việc càng cao và ngược lại. ,000 Chấp nhận
H5
Mối quan hệ với đồng nghiệp càng tốt thì động lực làm việc càng cao và ngược lại.
,000 Chấp nhận
H6
Danh tiếng của Trường càng lớn mạnh càng làm gia tăng động lực làm làm việc và ngược lại.
,000 Chấp nhận
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,223; có thể chấp nhận giả thuyết H1: Cơng việc càng phù hợp thì động lực làm việc càng tăng và ngược lại. Điều này phù hợp với thực tiễn, khi được đảm nhiệm một công việc thú vị, khi có quyền hạn và trách nhiệm phù hợp với cơng việc đang đảm trách, khi có thể phát huy được tối đa năng lực cá nhân và được ghi nhận trong cơng việc thì người lao động sẽ cảm thấy hứng thú hơn trong công việc.
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,265; có thể chấp nhận giả thuyết H2: Lương thưởng càng hợp lý thì động lực làm việc càng tăng và ngược lại. Khi người lao động làm việc, mục tiêu cơ bản của họ chính là thu nhập, điều này cũng hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của Mani (2002) là lương cao có tác động dương mạnh đến mức độ động viên của nhân viên.
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,185; có thể chấp nhận giả thuyết H3: Chính sách đào tạo, phát triển và thăng tiến càng hợp lý thì động lực làm việc càng tăng và ngược lại. Yếu tố chính sách đào tạo, phát triển và thăng tiến cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của chuyên viên. Yếu tố chính sách thể hiện sự quan tâm của tổ chức đến việc phát triển và duy trì nguồn nhân lực.
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,234; có thể chấp nhận giả thuyết H4: Hành vi lãnh đạo càng phù hợp thì động lực làm việc càng cao và ngược lại. Rõ ràng, trong công việc mối quan hệ với cấp trên rất quan trọng, phong cách lãnh đạo của cấp trên, sự quan tâm, giúp đỡ và cách đối xử của cấp trên tác động rất lớn đến tinh thần của nhân viên từ đó kéo theo thái độ tích cực hay tiêu cực trong hành vi của nhân viên.
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,214; có thể chấp nhận giả thuyết H5: Mối quan hệ với đồng nghiệp càng tốt thì động lực làm việc càng cao và ngược lại. Mỗi người có từ 8-12 giờ trên cơ quan, vì vậy việc tiếp xúc thường xun với đồng nghiệp là khơng tránh khỏi, vì vậy mối quan hệ với đồng nghiệp có ý nghĩa quan trọng đến động lực làm việc của nhân viên. Nếu có được một mối quan hệ tốt, đồng nghiệp thường xuyên giúp đỡ nhau, đồng nghiệp là người thoải mái và dễ chịu thì sẽ tạo một mơi trường thân thiện, kích thích mọi người vui vẻ làm việc. Ngoài ra, các chuyên viên cũng sẽ có động lực trau dồi chuyên mơn hơn để có thể làm việc tốt hơn nếu họ được làm việc với những đồng nghiệp có chun mơn cao.
Với mức sig = 0,000 và hệ số hồi quy là 0,255; có thể chấp nhận giả thuyết H6: Danh tiếng của Trường càng lớn mạnh càng làm gia tăng động lực làm làm việc và ngược lại. Thương hiệu là một yếu tố có tác động mạnh đến khả năng thu hút và duy trì nhân viên giỏi. Khi được làm việc cho một trường có danh tiếng, các chuyên viên
sẽ có niềm tự hào cao hơn, cảm nhận tốt hơn về mục đích chung và mức độ động viên cao hơn.
Căn cứ vào hệ số hồi quy của từng yếu tố, thì kết quả cho thấy nhân tố lương – thưởng có ảnh hưởng mạnh nhất đến động lực làm việc (0,265). Tiếp theo là các yếu tố danh tiếng (0,255); lãnh đạo (0,234); cơng việc (0,223); đồng nghiệp (0,214); chính sách (0,185). Theo Mani (2002), lương cao tác động dương mạnh nhất đến động viên nhân viên; theo nghiên cứu của Manolopoulos (2007) thì doanh nghiệp trong khu vực quốc doanh quan tâm đến yếu tố vật chất nhiều hơn. Vì vậy kết quả của nghiên cứu này cho thấy lương thưởng cao có tác động dương mạnh nhất đến động lực làm việc của chuyên viên là hồn tồn phù hợp.
4.4.2.3 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm tra đa cộng tuyến
Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ; Tương quan cặp các biến giải thích cao; Hồi quy phụ; Sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF. Nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép. Nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hồnh. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị. Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Mơ hình hồi quy phù hợp. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 8.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều lý do làm phần dư khơng phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu. Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-Plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P- Plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn. giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.985). Trên đồ thị P-Plot các điểm không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn. Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Chi tiết được trình bày trong phần phụ lục 8.
Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư)
Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tự tương quan). Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1,913 nằm trong vùng