Nhân tố
1 2 3 4 5
Đánh giá thực hiện công việc 73 .788 Đánh giá thực hiện công việc 72 .769 Đánh giá thực hiện công việc 75 .755 Đánh giá thực hiện công việc 74 .748 Đánh giá thực hiện công việc 71 .706
Lãnh đạo 33 .779 Lãnh đạo 34 .773 Lãnh đạo 32 .725 Lãnh đạo 31 .722 Lãnh đạo 36 .628 Đồng nghiệp 41 .832 Đồng nghiệp 42 .809 Đồng nghiệp 43 .706 Phúc lợi 81 .745 Phúc lợi 82 .739 Phúc lợi 83 .700 Tiền lương 54 .501 Bản chất công việc 14 .632 Bản chất công việc 12 .606
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
3.3.2. Đặt tên và giải thích nhân tố
Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số truyền tải (factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó. Ma trận nhân tố sau khi xoay:
+ Nhân tố 1 tập hợp các biến: Đánh giá thực hiện công việc 73, Đánh giá thực hiện công việc 72, Đánh giá thực hiện công việc 75, Đánh giá thực hiện công việc 74, Đánh giá thực hiện công việc 71. Đặt tên nhân tố này là: Đánh giá thực hiện công việc.
+ Nhân tố 2 tập hợp các biến: Lãnh đạo 33, Lãnh đạo 34, Lãnh đạo 32, Lãnh đạo 31, Lãnh đạo 36. Đặt tên nhân tố này là Lãnh đạo.
+ Nhân tố 3 tập hợp các biến: Đồng nghiệp 41, Đồng nghiệp 42, Đồng nghiệp 43. Đặt tên nhân tố này là: Đồng nghiệp.
+ Nhân tố 4 tập hợp các biến: Phúc lợi 81, Phúc lợi 82, Phúc lợi 83, Tiền lương 54. Đặt tên nhân tố này là: Thu nhập
+ Nhân tố 5 tập hợp các biến: Bản chất công việc 14, Bản chất công việc 12,. Đặt tên nhân tố này là: Bản chất công việc.
3.4 Mơ hình điều chỉnh
3.4.1 Nội dung điều chỉnh
Mơ hình mới được đưa ra với biến phụ thuộc là “Sự thỏa mãn trong công việc” và 5 biến độc lập lần lượt là: Đánh giá thực hiện công việc, Lãnh đạo, Đồng nghiệp, Thu nhập, Bản chất công việc.
Hình 3.2: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Sự thỏa mãn trong công việc Bản chất công việc Thu nhập Lãnh đạo Đồng nghiệp
3.4.2. Các giả thuyết cho mơ hình điều chỉnh
Các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sẽ được xây dựng dựa trên chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc của người lao động. Trong mô hình điều chỉnh này, có 5 yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc của người lao động đó là: đánh giá thực hiện cơng việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, thu nhập, bản chất công việc.
Các giả thuyết của mơ hình điều chỉnh như sau:
HA1: cảm nhận thực hiện công việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn với công việc của người lao động.
HA2: cảm nhận quan hệ với lãnh đạo được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn với công việc của người lao động.
HA3: cảm nhận quan hệ với đồng nghiệp được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn với công việc của người lao động.
HA4: cảm nhận thu nhập được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn với công việc của người lao động.
HA5: cảm nhận bản chất công việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn với công việc của người lao động.
3.5 Kiểm định các yếu tố của mơ hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 5 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ HA1 đến HA5 đã mô tả ở trên.
3.5.1. Kiểm định hệ số tương quan
Kiểm định hệ số tương quan để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan với biến (sự thỏa mãn trong công việc) với mức ý nghĩa <0.05. Giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với hệ số khơng q lớn. (phụ lục B, III. Phân tích hồi quy).
3.5.2. Phân tích hồi quy
Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chẩn đốn về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa[2;211]. Vì vậy, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm các giả định sau:
- 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
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng này là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R square vẫn khá cao[2;235].
Trong mơ hình hồi quy bội này giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này sẽ được kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến[2;252].