Nhìn vào bảng Rotated Component Matrix trong phụ lục E.2 tác giả có nhận xét như sau :
− Có 7 biến quan sát đều có hệ số tải nhân (factor loading) lớn hơn 0,5.
− Có 2 nhân tố được xác định giống như biểu đồ dốc 4.2 đưa ra.
Như vậy sau khi phân tích nhân 7 biến quan sát của hai nhân tố tác động đến kết quả thực hiện cơng việc thì số lượng biến và số lượng nhân tố không thay đổi. Cụ thể nhân tố sự thỏa mãn công việc (3 biến quan sát), kết quả thực hiện công việc (4 biến quan sát)
4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA tác giả biết được có sáu nhân tố tác động đến sự thỏa mãn công việc là Thu Nhập, Cơ Hội Đào Tạo và Thăng Tiến, Mối Quan Hệ Cấp Trên và Đồng Nghiệp, Bản Chất Công Việc, Điều Kiện Làm Việc và Phúc Lợi. Bên cạnh đó cịn có sự thỏa mãn cơng việc ảnh hưởng đến kết quả thực hiện công việc. Như vậy tác giả có 2 mơ hình hồi quy tuyến tính với các giả thuyết mới như sau :
Hình 4.3 : Mơ Hình Sự Thỏa Mãn Cơng Việc
Giả thuyết mới cho các nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc : H’1
Thu Nhập Cơ Hội Đào Tạo và
Thăng Tiến H’2
Mối Quan Hệ Cấp Trên
và Đồng Nghiệp H’3
Bản Chất Công Việc H’4
Điều Kiện Làm Việc H’5
Phúc Lợi Công Ty H’6
H’1 : Thu nhập có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc.
H’2 : Cơ hội đào tạo và thăng tiến có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc.
H’3 : Mối quan hệ cấp trên và đồng nghiệp có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc.
H’4 : Bản chất cơng việc có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn cơng việc.
H’5 : Điều kiện làm việc có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc.
H’6 : Phúc lợi có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn cơng việc.
Hình 4.4 : Mơ Hình Kết Quả Thực Hiện Cơng Việc
Giả thuyết mới cho sự thỏa mãn công việc ảnh hưởng đến kết quả thực hiện
công việc :
H’7 : Sự thỏa mãn cơng việc có ảnh hưởng dương đến kết quả thực hiện cơng việc.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp tác giả biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mơ hình 4.3 là mơ hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó biến phụ thuộc là sự thỏa mãn công việc, biến độc lập gồm sáu biến : thu nhập, cơ hội đào tạo - thăng tiến, mối quan hệ cấp trên và đồng nghiệp, điều kiện làm việc và phúc lợi.
Mơ hình 4.4 là mơ hình hồi quy đơn tuyến tính với biến phụ thuộc là kết quả thực hiện cơng việc, cịn biến độc lập là sự thỏa mãn công việc.
Phương pháp dùng để xác định hệ số hồi quy trong đề tài là phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinary least square - OLS).
Giá trị của các biến độc lập và phụ thuộc trong hai mơ hình trên sẽ được tính bằng giá trị trung bình của các biến thành phần của từng nhân tố đã được xác định sau phần phân tích nhân tố.
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội của sự thỏa mãn cơng việc sẽ được thể hiện dưới dạng phương trình như sau :
Ytmi = βo + β1X1i + β2X2i + ... + βpXpi + ei
Phương Trình 4.1 : Hồi Quy Tuyến Tính Bội
Trong đó :
+ Ytmi : biểu hiện giá trị của biến sự thỏa mãn công việc tại quan sát thứ i.
+ βo : hằng số hồi quy
+ βk : hệ số hồi quy riêng phần của biến thứ k.
+ Xpi : biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i.
+ ei : sai số hồi quy tại quan sát thứ i
Mơ hình hồi quy tuyến tính đơn của kết quả thực hiện cơng việc sẽ được thể hiện dưới dạng phương trình như sau :
Ykqi = βo + β1Xi+ ei
Phương Trình 4.2 : Hồi Quy Tuyến Tính Đơn
Trong đó :
+ Ykqi : biểu hiện giá trị của biến kết quả thực hiện công việc tại quan sát thứ i.
+ βo : hằng số hồi quy
+ β1 : hệ số hồi quy.
+ Xi : biểu hiện giá trị của biến sự thỏa mãn công việc tại quan sát thứ i.
+ ei : sai số hồi quy
4.4.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tác giả cần xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến (thơng qua trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson - ký hiệu là r) như :
− Biến phụ thuộc và từng biến độc lập nhằm cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan tuyến tính để xác định phân tích hồi quy tuyến tính là thích hợp.
− Giữa các biến độc lập với nhau nhằm xem giữa các biến này có tương quan chặt chẽ với nhau và như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy. Ví dụ như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.1.1. Kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng vào sự
thỏa mãn cơng việc
Dựa theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005)35điều kiện để kết luận hai biến có liên hệ tương quan tuyến tính khi :
Dấu hiệu Sig. (2-tailed) - kiểm định hai phía phải nhỏ hơn mức ý nghĩa được chọn để kiểm định 0,01.
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là sự thỏa mãn cơng việc và các biến độc lập trong mơ hình như : thu nhập, cơ hội đào tạo và thăng tiến, mối quan hệ cấp trên và đồng nghiệp, bản chất công việc, điều kiện làm việc và phúc lợi công việc.
Kết quả ở phụ lục F. 1. 1 cho thấy tất cả dấu hiệu kiểm định hai phía đều = 0,000 và nhỏ hơn 0,01. Như vậy biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc có liên hệ tương quan với từng biến độc lập cụ thể :
+ Tương quan trung bình trên 0,5 với các biến độc lập như : thu nhập, cơ hội đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc và phúc lợi. Trong đó liên hệ tương quan cao với thu nhập = 0,654.
+ Tương quan thấp dưới 0,5 với các biến độc lập như : mối quan hệ đồng nghiệp và cấp trên, bản chất cơng việc. trong đó liên hệ tương quan thấp nhất với bản chất công việc = 0, 391.
Mối liên hệ tương quan cao giữa những biến độc lập với nhau là thu nhập và phúc lợi với r = 0,618.
Như vậy có sự tương quan giữa tất cả các biến. Do đó phân tích hồi quy là thích hợp cho mơ hình 4.3. Bên cạnh đó các biến có liên hệ tương quan cao tác giả sẽ kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ở những phần phân tích sau.
4.4.1.2. Kiểm định sự tương quan giữa sự thỏa mãn công việc ảnh
hưởng vào kết quả thực hiện công việc
Tương tự điều kiện kết luận hai biến có sự tương quan như trong phần kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng vào sự thỏa mãn công việc. Kết quả
35 Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân Tích Dữ Liệu Nghiên Cứu Với SPSS, Nhà Xuất
ở phần phụ lục F. 1. 2 cho thấy mức ý nghĩa quan sát thỏa điều kiện đặt ra, biến phụ thuộc kết quả thực hiện cơng việc và biến độc lập có sự tương quan với nhau với r = 0,554. Như vậy phân tích hồi quy là thích hợp cho mơ hình 4.4
4.4.2. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Dựa vào kết luận ở phần phân tích hệ số tương quan. Tác giả cho tiến hành phân tích mơ hình hồi quy bội bằng cách đưa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy theo phương pháp đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter). Để đưa ra mơ hình hồi quy ban đầu, tác giả dựa theo gợi ý của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005)36như sau :
Điều kiện đối với mơ hình hồi quy tuyến tính bội ban đầu:
Sử dụng R2 điều chỉnh (Ajusted R square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình. R2 điều chỉnh với điều kiện càng tiến gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng thích hợp, mơ R2 điều chỉnh càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Sử dụng đại lượng F với điều kiện mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa được chọn để kiểm định (0,01) để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình nhằm đưa ra kết luận R2 điều chỉnh khác 0 vì vậy mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
Trị thống kê t với điều kiện mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa được chọn để kiểm định (0,05) để kiểm định giả thiết về ý nghĩa hệ số hồi quy riêng phần (βk) nhằm đưa ra kết luận hệ số hồi quy riêng phần khác 0 vì vậy các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Dựa vào hệ số tương quan từng phần (Part correlation) và hệ số tương quan riêng phần (Partial correlation) để xác định tầm quan trọng của các biến độc lập.
Điều kiện đối với mơ hình hồi quy tuyến tính đơn ban đầu :
Tương tự như điều kiện R2 điều chỉnh trong mơ hình tuyến tính bội nhưng đối với mơ hình này R2 (R square) được sử dụng.
36 Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Phân Tích Dữ Liệu Nghiên Cứu Với SPSS, Nhà Xuất
Trị thống kê t với điều kiện mức ý nghĩa quan sát (sig.) nhỏ hơn mức ý nghĩa được chọn để kiểm định (0,05) để kiểm định giả thiết về ý nghĩa hệ số hồi quy (β1) nhằm đưa ra kết luận hệ số hồi quy khác 0 vì vậy các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
4.4.2.1. Mơ hình sự thỏa mãn cơng việc
Kết hợp phụ lục F. 2. 1 (được phân tích từ chương trình Spss) và điều kiện để đưa ra mơ hình hồi quy ban đầu cho sự thỏa mãn cơng việc tác giả có những kết luận như sau :
Với R2 điều chỉnh = 0,557 Từ bảng Model Summary cho thấy mơ hình trên được xây dựng phù hợp, hay 55,7 % sự thỏa mãn cơng việc được giải thích bởi sáu biến độc lập trên.
Trong bảng Anova, mức ý nghĩa quan sát = 0,000 từ kiểm định F nhỏ hơn 0,01 do đó R2 điều chỉnh khác 0 vì vậy mơ hình hồi quy sự thỏa mãn công việc được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Với điều kiện quy định giá trị quan sát của kiểm định t phải nhỏ hơn 0,05. Từ bảng Coefficients tác giả có kết luận :
− Các nhân tố bị loại vì khơng có ý nghĩa trong mơ hình : mối quan hệ cấp trên và đồng nghiệp với sig. = 0,102; bản chất công việc với sig. = 0,976.
− Các nhân tố được chọn trong mô với sig. nhỏ hơn 0,05 hình như : thu nhập, cơ hội đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc, phúc lợi.
Từ 3 kết luận trên tác giả có mơ hình hồi quy sự thỏa mãn cơng việc ban đầu như sau :
Ytm = - 0,421 + 0,324 X1 + 0,181 X2 + 0,255 X5 + 0,194 X6 + e
Phương Trình 4.3 : Sự Thỏa Mãn Cơng Việc Ban Đầu
Trong đó :
+ Ytm : sự thỏa mãn công việc của nhân viên.
+ X1 : sự thỏa mãn đối với thu nhập.
+ X2 : sự thỏa mãn với cơ hội đào tạo và thăng tiến.
+ X6 : sự thỏa mãn với phúc lợi.
+ e : sai số hồi quy.
Từ phương trình 4.3 tác giả có nhận xét rằng khi thu nhập tăng 1 đơn vị dẫn đến sự thỏa mãn công việc tăng 0,324. Tương tự đối với cơ hội đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc, và phúc lợi sự thỏa mãn công việc lần lượt tăng thêm là 0,181; 0,255 và 0,194.
Như vậy từ kiểm định t, thơng qua mơ hình hồi quy sự thỏa mãn cơng việc ban đầu các giả thuyết H’1; H’2; H’5; H’6 được chấp thuận. Còn các giả thuyết H’3 và H’4 bị loại bỏ vì khơng có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy trên.
Dựa vào hệ số beta chuẩn hóa và được kiểm chứng lại qua hệ số tương quan từng phần (Part correlation) và hệ số tương quan riêng phần (Partial correlation) trong bảng Coefficients tác giả có kết luận theo mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp của các biến độc lập như sau : Thu Nhập, Điều Kiện Làm Việc, Phúc Lợi, và Cơ Hội Đào Tạo và Thăng Tiến.
4.4.2.2. Mơ hình kết quả cơng việc
Do mơ hình hồi quy kết quả thực hiện cơng việc chỉ có một biến độc lập trong mơ hình thì giả thiết R2 tổng thể bằng 0 đồng nghĩa với giả thiết độ dốc tổng thể bằng không. Nên với mơ hình hồi quy đơn chỉ có một biến giải thích thì kiểm định F khơng cần thiết mà chỉ cần tiến hành kiểm định ý nghĩa của hệ số độ dốc là đủ. Tức tác giả chỉ cần kiểm định t.
Kết hợp phụ lục F. 2. 2 (được phân tích từ chương trình Spss) và điều kiện để đưa ra mơ hình hồi quy ban đầu cho kết quả thực hiện cơng việc tác giả có những kết luận như sau :
Với R2 = 0,307 Từ bảng Model Summary cho thấy mơ hình trên được xây dựng phù hợp, hay 30,7 % kết quả thực hiện cơng việc được giải thích bởi sự thỏa mãn cơng việc.
Từ bảng Coefficients, mức ý nghĩa quan quan sát được đối với độ dốc kết quả thực hiện công việc (sig.) = 0,000 của kiểm định t nhỏ hơn 0,05. Chứng tỏ rằng hệ số hồi quy khác 0. Như vậy sự thỏa mãn cơng việc giải thích cho kết quả thực hiện công việc.
Từ 2 kết luận trên tác giả có mơ hình hồi quy kết quả thực hiện công việc ban đầu như sau :
Ykq = 2,198 + 0,465 X7 + e
Phương Trình 4.4 : Kết Quả Thực Hiện Cơng Việc Ban Đầu
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