Biến khảo sát Nhân tố
TM4 .844 TM2 .824 TM3 .816 TM1 .778 TM5 .755 Eigenvalue 3,233 Phƣơng sai trích 64,667 Cronbach’s Alpha 0,861
5.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu bao gồm 24 biến quan sát độc lập được trích thành 5 nhân tố của các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn và 5 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố của thành phần Sự thỏa mãn như ở Bảng 5.3. Như vậy sau khi chạy EFA có tất cả 5 thành phần của các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn, nên các giả thuyết nghiên cứu ban đầu được đề xuất lại như sau:
Giả thuyết H1: Mức độ thỏa mãn với thu nhập càng cao thì mức độ thỏa mãn
với cơng việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H2: Mức độ thỏa mãn với sự ổn định & niềm tin vào lãnh đạo càng cao thì mức độ thỏa mãn với cơng việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H3: Mức độ thỏa mãn với đồng nghiệp càng cao thì mức độ thỏa
mãn với cơng việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng
Giả thuyết H4: Mức độ thỏa mãn với Điều kiện làm việc càng cao thì mức
Giả thuyết H5: Mức độ thỏa mãn với An tồn càng cao thì mức độ thỏa mãn
với công việc của người lao động tại Xí nghiệp càng tăng Mơ hình nghiên cứu được thiết kế lại như sau:
Hình 5.7 : Mơ hình các yếu tố tác động đến Sự thỏa mãn cơng việc 5.4. Phân tích hồi quy 5.4. Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Mơ hình này có một khái niệm phụ thuộc là Sự thỏa mãn và 5 khái niệm độc lập là các yếu tố tác động vào Sự thỏa mãn bao gồm: Sự ổn định và niềm
tin vào lãnh đạo, Thu nhập, Đồng nghiệp, Điều kiện làm việc, An toàn. Trước
khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phân tích tương quan để kiểm định mối liên hệ giữa các thành phần.
5.4.1. Phân tích tương quan
Tiếp theo nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Corelation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa 6 yếu tố.
Thu nhập
Sự ổn định & niềm tin vào lãnh đạo
Đồng nghiệp Điều kiện làm việc
An tồn
Sự thỏa mãn cơng việc của ngƣời lao động
Bảng 5.5: Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
OD TN DN ĐK AT TM
OD Tương quan Pearson 1 .649** .641** .455** .227** .692**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .000 .002 .000
N 191 191 191 191 191
TN Tương quan Pearson 1 .461** .386** .148* .507**
Sig. (2 đuôi) .000 .000 .041 .000
N 191 191 191 191
DN Tương quan Pearson 1 .535** .067 .730**
Sig. (2 đuôi) .000 .359 .000
N 191 191 191
ĐK Tương quan Pearson 1 .200** .546**
Sig. (2 đuôi) .006 .000
N 191 191
AT Tương quan Pearson 1 .116
Sig. (2 đuôi) .111
N 191
TM Tương quan Pearson 1
Sig. (2 đuôi)
N
**. Tương quan chặt chẽ tại mức 0.01 (2 đuôi). *. Tương quan chặt chẽ tại mức 0.05 (2 đuôi).
Đối với mối quan hệ tương quan giữa các biến OD, TN, DN, ĐK, AT và biến
TM, dễ dàng nhận thấy hệ số tương quan tuyến tính của các biến khá cao, nằm trong
khoảng từ 0,227 đến 0,692. Tương quan này có thể xem là rất chặt chẽ. Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất các các giá trị sig đều < 0,05 cho thấy các tương quan chặt chẽ này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể chứ khơng phải là sự tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu, do vậy chúng đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Nhìn sơ bộ, có thể kết luận các biến độc lập cấu thành nên thang đo tác động vào Sự thỏa mãn (OD, TN, DN, ĐK, AT) có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc sự thỏa mãn cơng việc (TM).
5.4.2. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Giả sử các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn đối với cơng việc theo mơ hình 4.1 đều có quan hệ tuyến tính với sự thỏa mãn đối với cơng việc. Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập (Sự ổn định
và niềm tin vào lãnh đạo, Thu nhập, Đồng nghiệp, Điều kiện làm việc, An toàn)
lên biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn). Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
Sự thỏa mãn = β0 + β1 * Thu nhập + β2 * Sự ổn định + β3 * Đồng nghiệp+ β4 * Điều kiện làm việc+ β5 * An toàn + ei
Hay: TM = β0 + β1* TN + β2* OD + β3*DN + β4*ĐK + β5*AT + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư.
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy. Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ. Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Bảng 5.6: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy bội lần đầu
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin -Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .798a .638 .628 .34287 .638 65.072 5 185 .000 1.779 a. Các dự báo: (Hằng số), AT, DN, TN, ĐK, OD b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.7: Bảng đánh giá độ phù hợp cuả mơ hình hồi quy bội lần đầu
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 38.249 5 7.650 65.072 .000a
Phần dƣ 21.749 185 .118
Tổng 59.998 190
a. Các dự báo: (Hằng số), AT, DN, TN, ĐK, OD b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.8: Bảng thơng số của mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance B
1 (Hằng số) .443 .217 2.044 .042 OD .344 .072 .331 4.795 .000 .411 2.432 TN .037 .050 .043 .738 .461 .568 1.761 DN .412 .063 .412 6.585 .000 .501 1.995 ĐK .144 .048 .163 3.014 .003 .666 1.501 AT -.017 .030 -.026 -.562 .575 .914 1.094 a. Biến độc lập: TM
Từ Bảng 5.8, 2 yếu tố: TN và AT có sig >0,05 nên loại 2 yếu tố này
Bảng 5.9: Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình Hệ số R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin - Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .797a .636 .630 .34183 .636 108.821 3 187 .000 1.782
a. Các dự báo: (Constant), ĐK, OD, DN b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.10: Bảng đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 38.147 3 12.716 108.821 .000a
Phần dƣ 21.851 187 .117
Tổng 59.998 190
a. Các dự báo: (Hằng số), ĐK, OD, DN b. Biến phụ thuộc: TM
Bảng 5.11: Bảng thông số của mơ hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .415 .206 2.015 .045
OD .362 .061 .349 5.976 .000 .571 1.751
DN .419 .062 .419 6.802 .000 .514 1.945
ĐK .143 .047 .163 3.078 .002 .693 1.443
a. Biến phụ thuộc: TM
5.4.3. Phân tích các giả thuyết trong mơ hình
Các kết luận dựa trên hàm hồi quy tuyến tính thu được chỉ có ý nghĩa khi hàm hồi quy đó phù hợp với dữ liệu mẫu và các hệ số hồi quy khác khơng có ý nghĩa, đồng thời các giả định của hàm hồi quy tuyến tính được đảm bảo. Vì thế, trước khi phân tích kết quả hồi quy cần thực hiện các kiểm định về độ phù hợp của mô hình, kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy và đặc biệt là kiểm định các giả định của hàm hồi quy.
5.4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ hình
Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư không đổi. - Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thơng qua hệ số phóng đại (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua Bảng 5.11, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi Biểu đồ 5.1: Đồ thị phân tán
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả cơng việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay không. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 5.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng đổi.
Biểu đồ 5.2: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư khơng đủ nhiều để phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu dồ 5.2 và Biểu đồ 5.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở Biểu đồ 5.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,992 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Từ Biểu đồ 5.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết luận giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
d. Giả định về tính độc lập của phần dƣ
Khi xảy ra hiện tượng sự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy khơng đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện sự tương quan là kiểm định Dubin-Waston (d). Nếu 1<d<3 thì kết luận mơ hình khơng có sự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có sự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có sự tương quan âm. Bảng 5.9 thể hiện Durbin - Waston là 1,782, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp theo các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định các hệ số hồi quy được trình bày.
5.4.3.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.636 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2
điều chỉnh là 0.630 < R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình (Bảng 5.9). R2 điều chỉnh bằng 0.630 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng có các biến tiềm ẩn và các biến độc lập giải thích được 63,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (Sig= 0,000) rất nhỏ sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = β3 = β4 = β5.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
5.4.4. Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình
Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến.
Thông qua hệ số Beta chuẩn hóa trong kết quả hồi quy Bảng 5.11, mơ hình hồi quy bội của sự thỏa mãn với công việc dựa trên kết quả khảo sát nghiên cứu này là:
TM = 0.419 * DN + 0.349 * OD + 0.163 * ĐK
Đồng nghiệp là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Sự thỏa mãn của nhân viên (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Đồng nghiệp” và “Sự thỏa mãn” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi nhân viên cảm nhận rằng đồng nghiệp của mình ln quan tâm, chia sẻ giúp đỡ, gần gũi thì Sự thỏa mãn đối với cơng việc càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 5.11) có
β3 = 0.419 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là khi tăng Đồng nghiệp lên 1 đơn vị độ lệch
chuẩn thì sự thỏa mãn đối với cơng việc tăng thêm 0.419 đơn vị lệch chuẩn, Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Sự ổn định là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Sự thỏa mãn đối với công việc của nhân viên. Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự ổn định” và “Sự thỏa mãn” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi nhân viên cảm nhận rằng Sự ổn định của Xí nghiệp là tốt thì Sự thỏa mãn đối với công việc càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 5.11) có β2 = 0.349 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là khi tăng Sự ổn
định lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự thỏa mãn đối với công việc tăng thêm 0.349 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Điều kiện làm việc là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Sự thỏa mãn của nhân viên. Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Điều kiện làm việc” và “Sự thỏa mãn” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi cảm nhận rằng Điều kiện làm việc là tốt thì Sự thỏa mãn đối với công việc càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 5.11) có β4 = 0.163 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là khi tăng
Điều kiện làm việc lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Sự thỏa mãn đối với công việc tăng