Component 1 Hài lịng khi làm việc tại trường .906 Tự hào về cơng việc hiện tại .825 Nơi làm việc như ngơi nhà thứ hai .801 Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
4.4. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Ở phần trước, sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố (EFA) ta đã xác định được bảy nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn cơng việc. Đĩ là các nhân tố cấp trên, thu nhập, điều kiện làm việc, đồng nghiệp, đào tạo, đặc điểm cơng việc, và tự chủ trong cơng việc.
Do vậy, mơ hình mới được điều chỉnh lại trong nghiên cứu này như sau:
Hình 4.1. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
H4: Mức độ thỏa mãn với Đồng nghiệp đồng biến với mức độ thỏa mãn chung trong cơng việc của CB-NV Trường ĐHVH.
H5: Mức độ thỏa mãn với Đào tạo đồng biến với mức độ thỏa mãn chung trong cơng việc của CB-NV Trường ĐHVH.
H6: Mức độ thỏa mãn với Đặc điểm cơng việc làm việc đồng biến với mức độ thỏa mãn chung trong cơng việc của CB-NV Trường ĐHVH.
H7: Mức độ thỏa mãn với Tự chủ trong cơng việc đồng biến với mức độ thỏa mãn chung trong cơng việc của CB-NV Trường ĐHVH.
H8: Khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV theo độ tuổi. H9: Khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV theo giới tính. H10: Khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV theo trình độ học vấn. H11: Khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV theo vị trí cơng tác. H12: Khơng cĩ sự khác biệt về sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV theo thời gian cơng tác.
4.5. Phân tích hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương bé nhất thơng thường OLS (Ordinary Least Square) với biến phụ thuộc là sự thỏa mãn cơng việc cịn biến độc lập là các biến thể hiện ở mơ hình đã điều chỉnh ở trên.
Mơ hình hồi quy tuyến tính cĩ dạng như sau:
Yi = βo + β1 X1i + β2 X2i + .........+ βp Xpi + ei
Trong đĩ:
Yi : giá trị sự thỏa mãn cơng việc tại quan sát thứ i. Xpi : giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i. βp : hệ số hồi qui riêng phần.
ei : biến độc lập ngẫu nhiên cĩ phân phối chuẩn.
4.5.1. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng cĩ quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính cĩ thể
phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng cĩ tương quan lớn với nhau thì đĩ cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng cĩ thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Bảng 4.14. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Thỏa mãn Cấp trên Thu nhập Điều kiện làm việc Đồng
nghiệp Đào tạo
Đặc điểm cơng việc Tự chủ trong cơng việc Thỏa mãn
Hệ số tương quan Pearson 1 .503** .607** .622** .617** .339** .390** .465** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Cấp trên Hệ số tương quan .503** 1 .355** .480** .511** .510** .418** .602** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Thu nhập Hệ số tương quan .607** .355** 1 .478** .349** .423** .362** .355** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Điều kiện làm việc Hệ số tương quan .622** .480** .478** 1 .459** .348** .363** .433** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Đồng nghiệp Hệ số tương quan .617** .511** .349** .459** 1 .323** .367** .463** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Đào tạo Hệ số tương quan .339** .510** .423** .348** .323** 1 .354** .538** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Đặc điểm cơng việc Hệ số tương quan .390** .418** .362** .363** .367** .354** 1 .494** Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159 Tự chủ trong cơng việc Hệ số tương quan .465** .602** .355** .433** .463** .538** .494** 1 Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 159 159 159 159 159 159 159 159
**. Tương quan cĩ ý nghĩa ở mức 0.01.
4.5.2. Phương trình hồi quy tuyến tính bội tổng qt
Để xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính bội, ta dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, đưa tất cả các biến độc lập trong mơ hình đã điều chỉnh bằng phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Từ kết quả phân tích của SPSS, lúc này ta cĩ phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện sự thỏa mãn cơng việc của CB-NV Trường ĐHVH theo tất cả các biến độc lập như sau:
Y = 0.685 + 0.880X1 + 0.346X2 + 0.263X3 + 0.324X4 - 0.089X5 + 0.012X6 + 0.066X7
Trong đĩ:
Y: Sự thỏa mãn cơng việc
X1: Sự thỏa mãn đối với cấp trên X2: Sự thỏa mãn đối với thu nhập
X3: Sự thỏa mãn đối với điều kiện làm việc X4: Sự thỏa mãn đối với đồng nghiệp X5: Sự thỏa mãn đối với đào tạo
X6: Sự thỏa mãn đối với đặc điểm cơng việc X7: Sự thỏa mãn đối với tự chủ trong cơng việc
4.5.3. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình và kiểm định các giả thuyết
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta sẽ dùng các cơng cụ như tính hệ số xác định R2, kiểm định F và kiểm định t.
Theo bảng 4.15, hệ số xác định của mơ hình trên là 0.606, thể hiện bảy biến độc lập trong mơ hình giải thích được 60.6% biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp nhận được. Xem bảng 4.15.