Biến trong mơ
hình hồi quy tuyến tính bội Biến quan sát Diễn giải Biến độc lập “Quyền tự chủ của bác sĩ”. Ký hiệu: TC.
TC01 Quan hệ với bệnh nhân và gia đình bệnh nhân TC02 Tự chủ trong điều trị, chăm sóc bệnh nhân
TC03 Tự chủ trong chuyển tiếp giữa các khoa, hoặc chuyển tuyến bệnh nhân
TC04 Khả năng tự cung cấp chất lượng điều trị bệnh nhân TC05 Chính sách tạo cơ hội thăng tiến, phát triển cá nhân Biến độc lập
“Gánh nặng công việc”.
Ký hiệu: GN.
GN01 Lượng công việc đảm nhận theo chuyên môn đào tạo GN02 Thời gian dành cho gia đình, bạn bè, hoặc giải trí GN03 Gánh nặng hành chính trong cơng việc
GN04 Những việc làm gây nên sự căng thẳng cá nhân Biến độc lập
“Danh lợi”. Ký hiệu: DL
DL01 Thu nhập hiện tại so với sự cống hiến cá nhân DL02 Cách thức trả lương theo vị trí cơng việc đảm nhận DL03 Địa vị xã hội và sự tôn trọng
Biến độc lập “Phần thưởng”. Ký hiệu: PT.
PT01 Sự khích lệ tinh thần cá nhân
PT02 Cơ hội để tiếp tục được đào tạo chuyên môn y tế PT03 Thành quả được hưởng từ kết quả công việc Biến độc lập
“Quan hệ trong công việc”.
Ký hiệu: QH
QH01 Quan hệ với đồng nghiệp QH02 Quan hệ với nhân viên phi y tế QH03 Quan hệ với toàn thể cơ quan QH04 Quan hệ với công việc hiện tại Biến độc lập “Đãi
ngộ của tổ chức”. Ký hiệu: DN.
DN01 Chính sách ưu đãi hàng tháng ngoài lương DN02 Chế độ phúc lợi
Biến phụ thuộc “Sự hài lòng trong cơng việc”.
Ký hiệu: HL.
HL01 u thích với cơng việc hiện tại
HL02 Niềm tự hào khi làm việc trong tổ chức HL03 Hài lịng với mơi trường làm việc của tổ chức
Nguồn: Tác giả tổng hợp
4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.4.1. Phân tích ma trận tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Trước khi tiến hành phân tích ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, sẽ tiến hành xác định giá trị trung bình của các nhóm biến quan sát của từng nhân tố dựa trên kết quả phân tích các nhân tố khám phá EFA đã trình bày tại Mục 4.3.1 và Mục 4.3.2. Trong SPSS 20, việc xác định giá trị trung bình của các nhân tố quan sát được tính bằng lệnh Mean trong mục Compute Variance, kết quả ma trận tương quan Pearson được trình bày tại Bảng 4.7.
Dựa vào ma trận tương quan Pearson giữa từng nhân tố (biến độc lập) quyền tự chủ của bác sĩ (TC), danh lợi (DL), gánh nặng công việc (GN), đãi ngộ của tổ chức (DN) và nhân tố phụ thuộc đánh giá chung về sự hài lịng trong cơng việc (HL)có sự tương quan với nhau với mức ý nghĩa đạt yêu cầu (sig.<0,05). Trong đó, nhân tốđánh giá chung về sự hài lịng trong cơng việc có mối tương quan mạnh với các biến độc lập (thấp nhất 0,419 và cao nhất 0,739). Bên cạnh đó, 04 nhân tố của biến độc lập này cũng có sự tương quan với nhau, nên việc kiểm định có hay khơng hiện tượng đa công tuyến nếu kiểm định bằng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Variance Inflation Factor) thì cũng phải thực hiện để kiểm tra xem liệu có hay khơng sự ảnh hưởng lẫn nhau giữa các biến độc lập.
Sự tương quan giữa nhân tố phần thưởng cá nhân (PT) với các nhân tố danh lợi (DL), gánh nặng công việc (GN), đãi ngộ của tổ chức (DN) với mức ý nghĩa sig. >0,05 và sự tương quan của nhân tố quan hệ trong công việc (QH) với các nhân tố quyền tự chủ của bác sĩ (TC), danh lợi (DL), gánh nặng công việc (GN), đãi ngộ của tổ chức (DN) và nhân tố phụ thuộc đánh giá chung về sự hài lòng (HL) với mức ý nghĩa sig.>0,05. Do vậy, các nhân tố phần thưởng cá nhân (PT) và quan hệ trong công việc (QH) khơng có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson nên bị loại khỏi mơ hình hồi quy tuyến tính bội.