Model R R Square Adjusted R Std, Error of Durbin-
Square the Estimate Watson
1 0,759(a) 0,576 0,574 0,40827
2 0,827(b) 0,683 0,680 0,35374
3 0,839(c) 0,703 0,698 0,34347
4 0,844(d) 0,712 0,706 0,33914 1,882
( Nguồn: Số liệu xử lý trên SPSS)
Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) từ R 2
được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng hệ số xác định R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Từ kết quả bảng trên, ta thấy R2 điều chỉnh có giá trị bằng 0,706 có nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được 70,6% sự biến thiên của các biến phụ thuộc, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình.
Kiểm định F sử dụng trong phương sai là một phép kiểm định giải thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng. Giả thuyết được đặt ra là:
H0: β1=β2= β3=β4=β5=β6=0 H1: Có ít nhất 1 hệ số β ≠ 0
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ giả thiết H0. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu.
Bảng 2.12: Kết quả phân tích hồi quy nhóm nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc
Unstandardized Standardized Collinearity Model Coefficients Coefficients t Sig. Statistics
B Std. Beta Tolerance VIF
Error 1 (Constant) 1,073 0,155 6,904 0,000 F1 0,713 0,046 0,759 15,548 0,000 1,000 1,000 (Constant) 0,608 0,147 4,124 0,000 2 F1 0,469 0,051 0,499 9,263 0,000 0,615 1,626 F3 0,370 0,048 0,418 7,753 0,000 0,615 1,626 (Constant) 0,515 0,146 3,535 0,001 3 F1 0,410 0,052 0,437 7,877 0,000 0,548 1,824 F3 0,322 0,048 0,364 6,664 0,000 0,564 1,772 F5 0,140 0,041 0,176 3,427 0,001 0,643 1,556 (Constant) 0,395 0,153 2,588 0,010 F1 0,342 0,059 0,364 5,791 0,000 0,416 2,406 4 F3 0,288 0,050 0,326 5,771 0,000 0,516 1,937 F5 0,133 0,041 0,166 3,274 0,001 0,639 1,565 F2 0,137 0,058 0,143 2,349 0,020 0,441 2,266
( Nguồn: Số liệu xử lý trên SPSS)
Kết quả phân tích ở bảng 2.12 (Model 4) cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) nhỏ (đảm bảo điều kiện nhỏ hơn 10) cho phép khẳng định các biến độc lập trong mơ hình hồi quy khơng có mối tương quan chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Nói cách khác, mối quan hệ giữa các biến độc lâp khơng có ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy. Có bốn biến ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động đó là: Phong cách lãnh đạo và đào tạo; điều kiện làm việc; đặc điểm cơng việc và chính sách lương thưởng.
Phương trình hồi quy tổng qt của mơ hình được viết lại như sau:
Động lực làm việc = 0,395 + 0,342*F1 + 0,288*F3 + 0,137*F2 + 0,133*F5
Ở đây, hệ số chặn β0 = 0,395, có nghĩa là khi khơng có các yếu tố trong mơ hình tác động đến thì động lực làm việc của nhân viên đạt đến mức 0,395. Bản chất của việc tạo động lực là một quá trình tác động nhằm thỏa mãn nhu cầu của người khác để họ có thể phát huy hết khả năng làm việc qua đó đạt mục đích cá nhân và tổ chức một cách hiệu quả nhất. Như vậy nếu khơng có các chính sách tạo động lực làm việc từ phía khách sạn thì bản thân người lao động vẫn phải thực hiện cơng việc của mình bởi đó là trách nhiệm của họ, và việc đạt được các chỉ tiêu nhất định trong công việc đề ra trong công việc là cơ sở để nhà quản lý tiến hành việc trả lương cho họ; tuy nhiên lúc này người lao động chỉ làm việc ở một mức cầm chừng chưa phát huy hết khả năng tiềm tàng của họ, hoặc với làm việc với một thái độ phục vụ khách hàng khơng nhiệt tình và điều này sẽ ảnh hưởng rất lớn đến sự thành công của doanh nghiệp, đặc biệt là đối với doanh nghiệp dịch vụ như khách sạn Hương Giang. Do đó, việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động là một điều cần thiết nhằm giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất lao động hoặc khả năng phục vụ khách hàng của doanh nghiệp, đồng thời góp phần giúp doanh nghiệp có được sự ổn định về nguồn nhân lực vì động lực làm việc cũng là một trong những biện pháp giữ chân nhân viên giỏi và thu hút nhân tài đến với doanh nghiệp. Trong 4 nhân tố tác động đến động lực làm việc của người lao động thì nhân tố phong cách lãnh đạo và đào tạo (F1) tác động lớn nhất (β1 = 0,342) có nghĩa là nếu các yếu tố khác không đổi khi F1 tăng lên 1 đơn vị thì động lực làm việc tăng lên 0,342 đơn vị. Sau đó đến nhân tố đặc điểm cơng việc (F3); đến nhân tố điều kiện làm việc (F2) và nhân tố chính sách lương thưởng (F5).
Hệ số Beta thể hiện mức độ quan trọng của các nhân tố. Nhân tố nào có hệ số Beta càng lớn thì mức độ tác động đến động lực làm việc càng cao và ngược lại. Từ mơ hình hồi quy cho thấy nhân tố phong cách lãnh đạo và đào tạo đóng vai trị quan trọng nhất, tiếp đến là nhân tố đặc điểm công việc, đến nhân tố điều kiện làm việc và nhân tố chính sách lương thưởng.
2.2.3.5. Kiểm định sự khác biệt trong đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đếnđộng lực làm việc của người lao động tại khách sạn Hương Giang động lực làm việc của người lao động tại khách sạn Hương Giang
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động. Chúng ta tiến hành kiểm định sự khác biệt trong đánh giá về các yếu ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động.
- Để so sánh giá trị trung bình với một giá trị cụ thể nào đó ta sẽ thực hiện phép kiểm định One-Sample T-Test.
Giả thuyết cần kiểm định:
H0 : μ = Giá trị kiểm định (Test value) H1: μ ≠ Giá trị kiểm định (Test value) Nếu
Sig. > 0,05: chấp nhận giả thuyết H0 Nếu Sig. < 0,05: bác bỏ giả thuyết H0
- Để kiểm định sự khác biệt trong đánh giá của Nam/ Nữ chúng ta tiến hành
Kiểm định Independent-Samples T-Test:
Giả thuyết cần kiểm định:
H0 : Đánh giá trung bình của nam và nữ bằng nhau trên tổng thể H1: Đánh giá trung bình của nam và nữ khơng bằng nhau trên tổng thể
Kiểm định Leneve’s (giả thuyết H0: phương sai của hai mẫu (biến) bằng nhau, H1: phương sai của hai mẫu (biến) không bằng nhau sẽ cho phép kiểm định phương sai hai mẫu có bằng nhau hay khơng, trong trường hợp này nếu sig. của F (trong kiểm định Leneve’s) < 0,05 ta bác bỏ H0, chấp nhận H1 nghĩa là phương sai của hai mẫu không bằng nhau, do vậy giá trị t mà ta phải tham chiếu là giá trị t ở phần Equal variances not assumed .
Ngược lại nếu sig. ≥ 0,05 thì phương sai của hai mẫu bằng nhau, ta sẽ dùng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
- Để kiểm định sự khác biệt trong đánh giá của nhân viên ở các nhóm như: Độ tuổi, trình độ học vấn, bộ phận làm việc, thu nhập, thâm niên tiến hành phân tích phương sai ANOVA
Giả thiết cần kiểm định:
H0: Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa trong đánh giá giữa các nhóm phân loại H1: Có sự khác biệt có ý nghĩa trong đánh giá giữa các nhóm phân loại.
Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity of variances.
Nếu Sig. ≤ 0,05: kết luận phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau.
Nếu Sig. > 0,05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau.
Kết quả ở bảng kiểm định ANOVA.
Nếu Sig. > 0,05 kết luận khơng có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính. Nếu Sig. ≤ 0,05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính.
Kiểm định giá trị trung bình kết quả đánh giá của nhân viên