Mơ hình Trọng số hồi quy chƣa chuẩn hóa Trọng số hồi quy chuẩn hóa t Sig.
Hệ số tƣơng quan Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta
Zero-
order Partial Part
Dung sai VIF Hằng số .922 .194 4.741 .000 wo .027 .044 .033 .622 .534 .438 .044 .024 .526 1.900 tp .118 .046 .166 2.561 .011 .679 .178 .099 .355 2.814 co .245 .038 .312 6.479 .000 .622 .416 .251 .646 1.549 pa .269 .037 .397 7.292 .000 .728 .457 .282 .507 1.973 be .139 .038 .172 3.659 .000 .534 .250 .142 .680 1.472 en -.015 .025 -.025 -.610 .543 .134 -.043 -.024 .892 1.122 Xem xét bảng trọng số hồi quy, với độ tin cậy 95%, ta thấy có bốn biến trong sáu biến độc lập có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc Sự hài lịng cơng việc với trọng số hồi quy β của chúng dƣơng và có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Đó là các biến Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến, Đồng nghiệp, Thu nhập và Phúc lợi; với các trọng số hồi quy β chuẩn hóa tƣơng ứng 0.166, 0.312, 0.397 và 0.172. Do đó nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H2, H3, H4, H5 đƣợc chấp nhận. Các nhân tố Bản chất công việc và Điều kiện làm việc khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình này nên giả thuyết H1 và H6 không đƣợc chấp nhận.
Bản chất công việc
Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến
Thu nhập Sự hài lịng cơng việc Phúc lợi Đồng nghiệp β = 0.033 Sig. = 0.534 β = 0.166 Sig. = 0.011 β = 0.312 Sig. = 0.000 β = 0.397 Sig. = 0.000 β = 0.172 Sig. = 0.000 β = - 0.025
Trọng số hồi quy thể hiện dƣới hai dạng: (1) chƣa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì trọng số hồi quy chƣa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình đƣợc. Trọng số hồi quy chuẩn hóa (β) là trọng số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc. Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Sự hài lịng cơng việc = 0.166 * Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến + 0.312 * Đồng nghiệp + 0.397 * Thu nhập + 0.172 * Phúc lợi
Thảo luận kết quả khảo sát: Phƣơng trình hồi quy tuyến tính trên giúp ta rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu rằng ở độ tin cậy 95% sự hài lịng cơng việc của ngƣời lao động trong Cơng ty phụ thuộc vào 4 yếu tố chính là hài lòng với Thu nhập, Đồng nghiệp, Phúc lợi, Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến. Dựa vào trọng số hồi quy ta nhận thấy đƣợc tầm quan trọng của các yếu tố này đối với sự hài lịng cơng việc của mẫu khảo sát cụ thể theo thứ tự là tác động lớn nhất bởi yếu tố Thu nhập (β = 0.397). Họ có khuynh hƣớng hài lịng hơn với cơng việc khi Thu nhập từ công ty phù hợp với năng lực của họ, đƣợc chi trả cơng bằng và có thể đủ cho trang trải chi phí sinh hoạt. Trong điều kiện các yếu tố khác khơng thay đổi, nếu mức độ hài lịng về Thu nhập tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì sự hài lịng chung tăng thêm 0.397 đơn vị. Kế đến, Đồng nghiệp thân thiện, phối hợp tốt trong công việc và sẵn sàng giúp đỡ lẫn nhau là yếu tố có ảnh hƣởng mạnh thứ hai trong mẫu khảo sát, với trọng số βco = 0.312 thì trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu mức độ hài lòng với Đồng nghiệp tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì sự hài lịng chung với công việc của ngƣời lao động tăng thêm 0.312 đơn vị.
Yếu tố Phúc lợi và yếu tố Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến cũng là hai nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng này, tác động của chúng gần tƣơng đƣơng nhau và cũng là tác động đáng kể nhƣng yếu hơn Thu nhập và Đồng nghiệp (βtp = 0.166,
βbe = 0.172). Ý nghĩa của các trọng số hồi quy này là trong điều kiện các yếu tố khác khơng thay đổi, khi sự hài lịng về Phúc lợi hoặc sự hài lòng về Lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến tăng thêm 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì sự hài lịng chung đối với công việc của ngƣời lao động tăng tƣơng ứng 0.172 đơn vị hoặc 0.166 đơn vị. Các kết quả phân tích này cùng với thống kê mô tả về đánh giá hiện nay của nhân viên về sự hài lòng chung và sự hài lịng đối với các thành phần cơng việc ở mục 4.4 sẽ là cơ sở để tác giả đƣa ra những hàm ý chính sách cho nhà quản trị. Nội dung này sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng cuối của nghiên cứu.
4.3.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
4.3.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Ngƣời ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã đƣợc chuẩn hóa (Standardized) với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dƣ, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên.
Đồ thị (Phụ lục F: đồ thị Scatterplot) cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, nhƣ vậy giá trị dự đoán và phần dƣ độc lập nhau và phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp.
4.3.3.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích,… Vì vậy chúng ta nên thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Tuy nhiên, ta chỉ kỳ vọng phần dƣ phân phối xấp xỉ chuẩn vì ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Có 2 khảo sát đơn giản thƣờng đƣợc dùng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dƣ. Cách thứ nhất là vẽ biểu đồ tần số của các phần dƣ. Biểu đồ tần số của
phần dƣ chuẩn hóa (Phụ lục F: đồ thị Histogram) cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std.Dev = 0.985) có thể nói phân phối phần dƣ gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị các điểm phân vị của phân phối của biến phần dƣ theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thi P-P plot các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Đồ thị P-P plot (Phụ lục F) trong nghiên cứu này thỏa điều kiện nói trên. Do đó, qua 2 khảo sát này ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm. 4.3.3.3 Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số R2 vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số thƣờng dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu hệ số VIF càng lớn, lúc này dung sai (Tolerance) hay phần riêng của biến càng nhỏ khi đó các biến độc lập khác có thể giải thích thay cho biến độc lập đang xem xét và hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ xảy ra. Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair và cộng sự, 2006). Tuy nhiên, hệ số này lớn hay nhỏ nhƣ thế nào là chuẩn kinh nghiệm, theo Nguyễn Đình Thọ (2011) trong thực tế nếu VIF > 2 thì ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy, đồng thời cần xem xét các hệ số tƣơng quan (Pearson, từng phần) của biến đó với biến phụ thuộc để có thể so sánh chúng với trọng số hồi quy.
Theo bảng trọng số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập từ 1.122 đến 2.814, tất cả đều nhỏ hơn 10 vì vậy một cách tổng quát là đạt yêu cầu. Đối với biến wo, mặc dù VIF đạt yêu cầu nhƣng nhìn vào bảng hệ số tƣơng quan, ta thấy wo có tƣơng quan với các biến tp và pa khá cao, cụ thể cor (wo,tp) = 0.630 và cor (wo, pa) = 0.472 điều này dẫn đến hiện tƣợng đa cộng tuyến đã nêu ở trên, do đó, trong trƣờng hợp này, khơng thể kết luận biến Bản chất cơng việc (wo) khơng có tác động đến Sự hài lịng cơng việc của nhân viên mà biến này đã đƣợc thể hiện trong tp và pa. 4.4 Mô tả thống kê đánh giá của nhân viên về các nhân tố công việc và sự hài lịng cơng việc nói chung