Component 1
Hài lịng với cơng việc hiện tại .812
Hài lịng với đặc điểm cơng việc .776
Hài lòng với cấp trên .773
Hài lòng với đào tạo và thăng tiến .761
Hài lòng với thu nhập hiện tại .750
Hài lòng với điều kiện làm việc cơng ty .731
Hài lịng với phúc lợi .665
Hài lòng với đồng nghiệp .626
Như vậy, sau khi thực hiện phân tích EFA thì 37 biến quan sát ban đầu bây giờ cịn 36 biến quan sát. Biến quan sát của thang đo “điều kiện làm việc” còn lại 3 biến, loại bỏ biến “nơi làm việc gần nhà” và các yếu tố thành phần của thỏa mãn chung cùng đo lường một nhân tố là độ thỏa mãn chung.
4.4. Phân tích hồi quy
Sau khi mơ hình được kiểm định qua Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, mơ hình đã được rút gọn còn 36 biến quan sát. Tiếp theo, các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định bằng phân tích hồi quy với phương pháp đưa vào lần lượt ENTER. Phân tích hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập gồm: Thu nhập, Đồng nghiệp, Lãnh đạo, Đào tạo và thăng tiến, Đặc điểm công việc, Điều kiện làm việc và Phúc lợi.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính ta xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau.
Qua bảng kết quả 4.24, phân tích hệ số tương quan cho thấy hệ số tương quan ở phần tam giác dưới và trên đường chéo giữa các biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan với nhau, điều này chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Cụ thể, hệ số
tương quan giữa sự thỏa mãn đối với các yếu tố thành phần công việc và sự thỏa mãn chung khá cao, điều này chứng tỏ chúng có mối liên hệ khá chặt chẽ.
Bảng 4.24. Bảng mơ hình tương quan
S F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 Hệ số tương quan S 1.000 .360 .584 .510 .647 .676 .430 .611 F1 .360 1.000 .309 .371 .343 .400 .180 .134 F2 .584 .309 1.000 .426 .447 .524 .326 .356 F3 .5106 .371 .426 1.000 .550 .474 .259 .327 F4 .647 .343 .447 .550 1.000 .682 .111 .372 F5 .676 .400 .524 .474 .682 1.000 .194 .311 F6 .430 .180 .326 .259 .111 .194 1.000 .402 F7 .611 .134 .356 .327 .372 .311 .402 1.000
4.4.1. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Độ phù hợp của mơ hình được đánh giá thơng qua hệ số xác định R² (R-quare) để kiểm định giả thuyết.
Bảng 4.25. Mơ hình tóm tắt sử dụng phương pháp ENTER
Mơ hình Hệ số R Phương R Bình R Bình Phương hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin-Watson Hệ số
1 .844a .712 .702 .28831 1.790
a. Biến độc lập: (Constant), F7, F6, F4, F5, F3, F1, F2 b. Biến phụ thuộc: S
Trước tiên, hệ số xác định trong bảng 4.23 là 0.712, thể hiện bảy biến độc lập trong mơ hình giải thích được 71.2% biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc. Với giá trị này (R² ≠ 0) thì mơ hình phù hợp.
Bênh cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < Durbin-Watson < 3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của
từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn chung càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
Ngồi ra, kết quả của phân tích hồi quy chỉ đáng tin cậy khi các điều kiện sau đây được thỏa:
- Mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến - Các phần dư có phân phối chuẩn
- Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư) - Giả định phương sai của phần dư không đổi
Theo như bảng kết quả 4.26 phân tích dưới đây, ta thấy VIF lớn nhất chỉ bằng 2.284 do đó ta có thể kết luận mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Chỉ khi nào VIF vượt q 10 thì mơ hình mới xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)