Điều chỉnh các giả thuyết:
H1: Bản chất cơng việc có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với công việc.
H2: Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với công việc.
H3: Đồng nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với cơng việc.
H4: Thu nhập có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với cơng việc.
H5: Phúc lợi có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với cơng việc.
H6: Điều kiện làm việc có mối quan hệ thuận chiều với sự hài lịng chung của nhân viên đối với công việc.
Bản chất công việc Ý kiến lãnh đạo và cơ hội
đào tạo, thăng tiến
Thu nhập
Điều kiện làm việc
Sự hài lịng cơng việc
Phúc lợi H1 (+) 0 H2 (+) 0 H3 (+) 0 H4 (+) 0 H5 (+) 0 H6 (+) 0 Đồng nghiệp
4.3 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Ở trên, ta đã đặt giả thuyết là có sự tƣơng quan giữa các thành phần cơng việc và Sự hài lòng cơng việc. Do đó, để xác định tƣơng quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến sự hài lịng cơng việc, phƣơng pháp phân tích hồi quy đƣợc sử dụng. Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 6 nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H6. Phƣơng pháp thực hiện hồi quy là phƣơng pháp ENTER (đồng thời), vì đây đã giả thuyết là 6 nhân tố này có tác động cùng chiều vào sự hài lịng cơng việc của ngƣời lao động.
Phƣơng trình hồi quy có dạng:
Sự hài lịng cơng việc = β1 x Bản chất công việc + β2 x Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo thăng tiến + β3 x Đồng nghiệp + β4 x Thu nhập + β5 x Phúc lợi + β6 x Điều kiện làm việc
Trong đó: βi là trọng số hồi quy. 4.3.1 Phân tích tƣơng quan
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu giữa các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận hệ số tƣơng quan thì có mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc là sự hài lịng cơng việc với các biến độc lập ở mức ý nghĩa 5%, trong đó thu nhập (pa) có tƣơng quan cao nhất với sự hài lịng cơng việc (0.728). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến sự hài lịng cơng việc (js). Tuy nhiên, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau cũng khá cao, có hệ số tƣơng quan đạt đến 0.63 (giữa wo và tp) điều này khiến ta phải xem xét thật kỹ vai trò của các biến độc lập này trong mơ hình hồi quy đã xây dựng. Đồng thời, trong ma trận hệ số này, trƣờng hợp khi đánh giá tƣơng quan giữa en và co, en
và be với mức ý nghĩa 5% cho thấy không thể bác bỏ giả thiết hệ số tƣơng quan trong tổng thể bằng khơng, và nhìn vào hệ số tƣơng quan ta thấy rằng các biến này tƣơng quan yếu với nhau, điều này phù hợp với giả thiết trong mơ hình hồi quy bội các biến độc lập khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau.
Bảng 4.3: Ma trận hệ số tƣơng quan js wo tp co pa be en js wo tp co pa be en Hệ số tƣơng quan Pearson js 1.000 .438 .679 .622 .728 .534 .134 wo .438 1.000 .630 .291 .472 .173 .327 tp .679 .630 1.000 .581 .615 .419 .228 co .622 .291 .581 1.000 .408 .258 .102 pa .728 .472 .615 .408 1.000 .526 .163 be .534 .173 .419 .258 .526 1.000 .083 en .134 .327 .228 .102 .163 .083 1.000 Mức ý nghĩa js .000 .000 .000 .000 .000 .026 wo .000 .000 .000 .000 .006 .000 tp .000 .000 .000 .000 .000 .000 co .000 .000 .000 .000 .000 .072 pa .000 .000 .000 .000 .000 .009 be .000 .006 .000 .000 .000 .118 en .026 .000 .000 .072 .009 .118 4.3.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Bản chất công việc (wo), Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến (tp), Đồng nghiệp (co), Thu nhập (pa), Phúc lợi (be), Điều kiện làm việc (en) và biến phụ thuộc là Sự hài lòng công việc (js). Giá trị của các biến độc lập đƣợc tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về sự hài lịng cơng việc của ngƣời lao động. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter: các biến đƣa đƣợc vào cùng một lúc để xem biến nào đƣợc chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy nhƣ sau:
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu với mức ý nghĩa 5%. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.69 có nghĩa là có khoảng 69% phƣơng sai sự hài lịng cơng việc đƣợc giải thích bởi mơ hình (sáu biến độc lập) trong điều kiện có
tính đến kích cỡ mẫu và số lƣợng biến độc lập trong mơ hình. Cịn lại khoảng 31% bao gồm sai số đo lƣờng và các biến khác vắng mặt trong mơ hình.
Bảng 4.4: Bảng đánh giá sự phù hợp của mơ hình Mơ Mơ
hình Các biến đƣợc đƣa vào Các biến bị loại bỏ
Phƣơng pháp
1
Bản chất công việc
Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến
Đồng nghiệp Thu nhập Phúc lợi
Điều kiện làm việc
. Enter
Biến phụ thuộc: sự hài lịng cơng việc
Mơ hình R R2 R
2 hiệu chỉnh
Sai lệch chuẩn của ƣớc lƣợng
1 .836a .699 .690 0.321
Biến dự đốn: (hằng số), Bản chất cơng việc, Ý kiến lãnh đạo và cơ hội đào tạo, thăng tiến, Đồng nghiệp, Thu nhập, Phúc lợi, Điều kiện làm việc
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này là về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), có bằng chứng để kết luận rằng có ít nhất 1 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc (có ít nhất một hệ số β khác 0), mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.5: Phân tích phƣơng sai (hồi quy)
ANOVA
Nguồn Biến thiên df Trung bình F Sig. Hồi quy 48.182 6 8.030 77.729 .000
Phần dƣ 20.766 201 .103
Bảng 4.6: Bảng trọng số hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter Mô Mô