Trong đó :
+ Ykq : kết quả thực hiện công việc của nhân viên.
+ X7 : sự thỏa mãn công việc của nhân viên = Ytm.
+ e : sai số hồi quy.
Từ phương trình 4.4 tác giả có nhận xét rằng khi sự thỏa mãn tăng lên 1 đơn vị dẫn đến kết quả thực hiện công việc tăng 0,465.
Như vậy từ kiểm định t, thông qua mơ hình hồi quy kết quả thực hiện công việc ban đầu các giả thuyết H’7 được chấp thuận.
4.4.3. Kiểm định các giả định trong hồi quy tuyến tính
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, và đưa ra mơ hình chính thức. Tác giả cịn phải thực hiện một loạt các dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.4.3.1. Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không
đổi
Phương pháp được sử dụng là xem xét biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh.
Đối với cả hai mơ hình hồi quy, nhìn vào biểu đồ Scatterplot (phụ lục F. 3. 1) tác giả nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0. Vậy giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
4.4.3.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Sử dụng biểu đồ Histogram và đồ thị P – PPlot để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư. Dựa vào phụ lục F. 3. 2 tác giả có kết luận mơ hình
thỏa mãn cơng việc và mơ hình kết quả thực hiện cơng việc đều có dữ liệu phần dư theo phân phối chuẩn vì :
− Đối với mơ hình sự thỏa mãn cơng việc, biểu đồ Histogram cho thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 (- 2,08 *10-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0.986). Hơn nữa trên đồ thị P - P Plot biểu diễn các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường kỳ vọng.
− Đối với mơ hình kết quả thực hiện cơng việc, biểu đồ Histogram cho thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 (9,75 * 10-16) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (0.998). Hơn nữa trên đồ thị P – P Plot biểu diễn các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường kỳ vọng.
4.4.3.3. Giả định về tính độc lập của phần dư
Nhằm tránh những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi do hiện tượng tương quan chuỗi trong phần dư. Do đó tác giả dùng đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) để kiểm định tính độc lập của phần dư nhằm xác định hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Để xác định việc trên đại lượng thống kê d phải thuộc miền (du;4 - du). Đại lương du được tra từ bảng Durbin - Watson với mẫu trên 200, với mơ hình 6 biến độc lập du = 1,831 vậy miền xác định trong khoản (1,831;2,169) - với mơ hình một biến độc lập du = 1,779 vậy miền xác định trong khoản (1,779;2,221) .
Giá trị d của mơ hình sự thỏa mãn công việc tại phụ lục F. 2. 1 trong bảng model summary cho thấy dtm = 1,840.
Giá trị d của mơ hình kết quả thực hiện cơng việc tại phụ lục F. 2. 2 trong bảng model summary cho thấy dkq = 2,135.
Như vậy giá trị d của 2 mơ hình đều nằm trong miền xác định do đó hệ số tương quan tổng thể của phần dư đối với từng mơ hình đều bằng 0, hay tính độc lập của phần dư đối với từng mơ hình thì đảm bảo.
4.4.3.4. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến chỉ gây ra đối với mơ hình hồi quy bội37. Do đó vấn đề đa cộng tuyến chỉ xét đối với mơ hình sự thỏa mãn cơng việc. Các biến độc lập trong mơ hình hồi quy sự thỏa mãn cơng việc có tương quan với nhau ở mức độ vừa phải. Nhưng tác giả vẫn cho rằng đối với những mức độ tương quan của các biến độc lập này có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến làm cho sự giải thích của những biến này là giống nhau trong mơ hình, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc. Chính vì lý do trên tác giả cho tiến hành chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến vời mơ hình sự thỏa mãn cơng việc. Các đại lượng dùng cho việc chuẩn đoán này gồm :
− Độ nhận biết (Tolerance) với nguyên tắc nếu Tolerance của một biến nhỏ, thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và có dấu hiệu đa cộng tuyến.
− Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation factor – VIF). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, với VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu đa cộng tuyến.
Kết quả từ bảng Coefficients trong phụ lục F. 2. 1 cho thấy Tolerance của các biến dao động từ 0,498 đến 6,18 và VIF cao nhất thuộc về biến phúc lợi với VIF = 2,010 nhỏ hơn 10. Do đó khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình sự thỏa mãn công việc.
Từ kết các kết quả kiểm định giả thuyết và những giả định. Tác giả có 2 mơ hình chính được xắp xếp theo tầm ảnh hưởng quan trọng của các nhân tố như sau :
Ytm=- 0,421 + 0,324 X1 + 0,255 X5 + 0,194 X6+ 0,181 X2