CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy bội
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 hồn tồn 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 xuyên 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 môi 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 hoàn toàn 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 (Hồng 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 khơng 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 chấp nhận, nghĩa là khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là khơng có tương quan giữa các phần dư (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.5 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến động lực làm việc bằng T-test và Anova test và Anova
4.5.1 Giới tính
Tác giả tiến hành kiểm định bằng Independence Sample T - test để kiểm định sự khác nhau giữa nhân viên nam và nữ về động lực làm việc.
Kết quả kiểm định Lavene ở bảng 4.11 cho thấy phương sai (2 đi) > 0,05. Vì vậy khơng có sự khác nhau giữa nam và nữ trong động lực làm việc.
Bảng 4.11: Kiểm định T-Test với giới tính khác nhau
Kiểm định
Levene Kiểm định T-test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Khác biệt trung bình Khác biệt sai số chuẩn
Khoảng tin cậy 95% Lower Upper DON GLUC Phương sai bằng nhau .331 .566 1.077 204 .283 .07256 .06738 - .06029 .20541 Phương sai không bằng nhau 1.081 203.816 .281 .07256 .06710 -.05973 .20485 (Nguồn: Tác giả tổng hợp) 4.5.2 Đơn vị công tác
Tương tự, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa đơn vị công tác của chuyên viên đối với động lực làm việc.
Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.12 cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về đơn vị cơng tác của chun viên vì sig > 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về dơn vị công tác của chuyên viên đối với động lực làm việc sig > 0,05.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định ANOVA theo đơn vị công tác
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
DONVI 1,127 5 200 ,347
Kiểm định ANOVA
Loại biến thiên Biến thiên Df Trung bình
biến thiên F Sig.
DONVI Giữa nhóm ,263 5 ,053 ,221 ,953
Trong nhóm 47,632 200 ,238
Tổng cộng 47,895 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.5.3 Nhóm tuổi
Động lực làm việc của các chuyên viên có thể khơng giống nhau khi độ tuổi của họ là khác nhau. Tương tự, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa nhóm tuổi của chuyên viên đối với động lực làm việc.
Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.13 cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai của các nhóm tuổi khác nhau trong các nhân tố vì sig > 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau giữ các nhóm tuổi trong động lực làm việc do các sig > 0,05.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định ANOVA theo nhóm tuổi
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
NHOMTUOI ,099 3 202 ,960
Kiểm định ANOVA
Loại biến thiên Biến thiên Df Trung bình
biến thiên F Sig.
NHOMTUOI Giữa nhóm 1,038 3 ,346 1,491 ,218
Trong nhóm 46,857 202 ,232
Tổng cộng 47,895 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.5.4 Trình độ học vấn
Tương tự, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa trình độ học vấn đối với động lực làm việc.
Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.14 cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về trình độ học vấn của chuyên viên đối với động lực làm việc vì sig > 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về trình độ học vấn của chuyên viên đối với động lực làm việc vì sig > 0,05.
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định ANOVA theo trình độ học vấn
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
Kiểm định ANOVA
Loại biến thiên Biến thiên Df Trung bình biến thiên F Sig.
TRINHDO Giữa nhóm ,005 1 ,005 ,023 ,879
Trong nhóm 47,889 204 ,235
Tổng cộng 47,895 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.5.5 Thời gian công tác
Tương tự, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa thời gian công tác của chuyên viên đối với động lực làm việc.
Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.15 cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về thời gian cơng tác của chun viên vì sig > 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về thời gian cơng tác của chuyên viên đối với động lực làm việc sig > 0,05.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định ANOVA theo thời gian công tác
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
THOIGIAN 1,310 3 202 ,272
Kiểm định ANOVA
Loại biến thiên Biến thiên Df Trung bình
biến thiên F Sig.
THOIGIAN Giữa nhóm ,725 3 ,242 1,035 ,378
Trong nhóm 47,170 202 ,234
Tổng cộng 47,895 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.5.6 Thu nhập
Tương tự, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa thu nhập của chuyên viên đối với động lực làm việc của họ.
Kết quả kiểm định Levene ở bảng 4.16 cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về thu nhập của nhân viên về động lực làm việc vì sig > 0,05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về thu nhập trong động lực làm việc do các sig > 0,05.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định ANOVA theo thu nhập
Kiểm định sự bằng nhau của phương sai
Levene Statistic df1 df2 Sig.
THUNHAP ,683 3 202 ,563
Kiểm định ANOVA
Loại biến thiên Biến thiên Df Trung bình
biến thiên F Sig.
THUNHAP Giữa nhóm ,771 3 ,257 1,102 ,350
Trong nhóm 47,124 202 ,233
Tổng cộng 47,895 205
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Sự khác biệt của mơ hình nghiên cứu gốc của Trần Kim Dung và Nguyễn Ngọc Lan Vy (2011) với nghiên cứu này thể hiện ở những điểm sau:
Thứ nhất, sự khác biệt số lượng yếu tố tác động. Mơ hình gốc có bốn yếu tố tác