Tiêu chí Mức độ đánh giá (%) Giá trị
trung bình
M1 M2 M3 M4 M5
Thành tích của Anh/Chị được cấp trên
công nhận, đánh giá kịp thời 0 2,0 30,7 59,3 8,0 3,73
Anh/Chị được xét tuyển công bằng 0 1,3 31,3 54,7 12,7 3,78
Khách sạn có chính sách khen thưởng
rõ ràng và hiệu quả 0 2,0 28,0 54,7 15,3 3,83
Giá trịtrung bình của các tiêu chí: “Thành tích của Anh/Chị được cấp trên công nhận, đánh giá kịp thời”, “Anh/Chị được xét tuyển cơng bằng” và “Khách sạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả” lần lượt là 3,73, 3,78 và 3,83. Các tiêu chí đều có mức đánh giá “đồng ý” là chiếm tỷlệcao hơn so với các đánh giá cịn lại. Tiêu chí “Khách sạn có chính sách khen thưởng rõ ràng và hiệu quả” có tỷlệ đồng ý và hồn tồn đồng ý chiếm cao nhất so với các tiêu chí khác (70%). Như vậy, cho thấy khách sạn có sựquan tâm và đápứng nhân viên, đây là một dấu hiệu tốt làm cơ sởgiúp nhân viên gắn bó với khách sạn. Tuy nhiên, bên cạnh đó vẫn cịn một bộphận nhân viên chưa hài lịngđối với chính sách khen thưởng của khách sạn. Do đó, trong thời gian tới khách sạn cần chú trọng hơn trong việc điều chỉnh cũng như nâng cao các chế độkhen thưởng hợp lý cho nhân viên đểhọcó động lực làm việc lâu dài với khách sạn.
2.2.4. Đánh giá chung của nhân viên vềlòng trung thànhđối với khách sạn Bảng 2.20: Đánh giá của nhân viên vềlòng trung thànhđối với khách Bảng 2.20: Đánh giá của nhân viên vềlịng trung thànhđối với khách sạn
Tiêu chí Mức độ đánh giá (%) Giá trị
trung bình
M1 M2 M3 M4 M5
Anh/Chịcảm th ấy tựhào khi
làm việcởkhách sạn 0 2,7 14,0 75,3 8,0 3,89
Anh/chịs ẵn sàng hy sinh lợi ích cá nhân khi cần thiết để giúp khách sạn thành công 0 4,7 14,7 72,0 8,7 3,85 Anh/Chịsẽ ởlại khách sạn cho dù nơi khác có đềnghị mức lương hấp dẫn hơn 0 2,0 17,3 66,0 14,7 3,93
Anh/Chịs ẵn lòng giới thiệu
khách sạn cho người khác 0 2,0 16,0 72,0 10,0 3,90
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Kết quả điều tra cho thấy các tiêu chí đều có tỷlệ đánh giá “đồng ý” chiếm cao nhất so với các đánh giá còn lại. Giá trịtrung bình của các tiêu chí nằm trong khoảng 3,85 đến 3,93 và tỷlệnhân viên đánh giá đồng ý và hoàn tồnđồng ý với các tiêu chí trên là khá cao (hơn 80%) cho thấy nhân viên tương đối hài lòng khi làm việc trong khách sạn và mức độtrung thành của họ đối với khách sạn là khá cao. Tiêu chí “Anh/Chịsẽ ởlại khách sạn cho dù nơi khác có đềnghịmức lương hấp dẫn hơn” có
giá trịtrung bình cao nhất là 3,93 và tỷlệnhân viên đánh giá đồng ý và hoàn toàn đồng ý lênđến 80,7%, cho thấy nhân viên sẵn sàng gắn bó lâu dài với khách sạn dù nơi khác có đềnghịmức lương hấp dẫn hơn.
Mặc dù khơng có đánh giá “hồn tồn khơng đồng ý” nhưng vẫn còn tồn tại những đánh giá “khơng đồng ý”ởmỗi tiêu chí. Tuy chỉchiếm tỷlệnhỏnhưng khách sạn cần đặc biệt chú ý để đưa ra các giải pháp, chính sách quản trịnhân lực cho phù hợp nhằm thỏa mãn một cách tốt nhất đối với tồn thểnhân viên góp phần ngày càng nâng cao sựhài lòng và lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn.
2.2.5. Phân tích hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy mà nghiên cứu này áp dụng là mơ hình hồi quy bội. Nghiên cứu muốn đo lường xem mức độtác động của các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên thông qua hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.
Trong mơ hình phân tích hồi quy, biến phụthuộc là LTT: Lòng trung thành, các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từcác biến quan sát trong phân tích EFA bao gồm: CH: Cơ hội đào tạo và thăng tiến; CT: Cấp trên; PL: Phúc lợi; L: Lương; DN: Đồng nghiệp; DK: Điều kiện làm việc; KT: Khen thưởng.
Các giảthuyết nghiên cứu:
H1: Lương cao sẽlàm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn. H2: Khen thưởng tốt sẽlàm cho nhân viên trung thành với khách sạn hơn.
H3: Đảm bảo phúc lợi cho nhân viên sẽlàm cho họtrung thành với khách sạn hơn. H4: Điều kiện làm việc thuận lợi thì nhân viên sẽtrung thành với khách sạn hơn. H5: Được cấp trên quan tâm, hỗtrợthì nhân viên sẽtrung thành với khách sạn hơn. H6: Quan hệvới đồng nghiệp tốt, được đồng nghiệpủng hộthì nhân viên sẽtrung thành với khách sạn hơn.
H7: Có nhiều cơ hội đào tạo và thăng tiến thì nhân viên sẽtrung thành với khách sạn hơn.
2.2.5.1. Kiểm định tương quan
Kiểm định mối tương quan đểxem xét mối quan hệtuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng như mối quan hệgiữa các biến độc lập trong mơ hình. Hệ sốtương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc càng lớn chứng tỏmối quan hệ
tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thểphù hợp. Nếu giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan lớn với nhau thìđó là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thểxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Sửdụng thống kê hệsốtương quan Pearson (Pearson Correlation Coeficient) để lượng hóa mức độchặt chẽcủa hai biến định lượng trong mơ hình. Nếu hệsốPearson bằng 0 thì hai biến khơng có mối quan hệtương quan, ngược lại nếu giá trịcàng tiến dần về1 thì hai biến có mối tương quan chặt chẽ. Tiến hành phân tích tương quan Pearson thu được kết quảnhư sau:
Bảng 2.21: Hệsốtương quan Pearson giữa các biến
LTT CH CT PL L DN DK KT LTT Pearson Correlation 1 0,367 0,314 0,335 0,149 0,225 0,256 0,191 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,069 0,006 0,002 0,019 N 150 150 150 150 150 150 150 150 CH Pearson Correlation 0,367 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 CT Pearson Correlation 0,314 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 PL Pearson Correlation 0,335 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 L Pearson Correlation 0,149 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,069 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 DN Pearson Correlation 0,225 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,000 Sig. (2-tailed) 0,006 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 DK Pearson Correlation 0,256 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,000 Sig. (2-tailed) 0,002 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150 KT Pearson Correlation 0,191 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. (2-tailed) 0,019 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 N 150 150 150 150 150 150 150 150
**: Sựtương quan có ý nghĩaởmức 0,01 *: Sựtương quan có ý nghĩaởmức 0,05
Dựa vào bảng kết quảtrên ta thấy các giá trịSig. < 0,05 nên biến phụthuộc có mối tương quan với các yếu tố: Cơ hội đào tạo và thăng tiến, cấp trên, phúc lợi, đồng nghiệp, điều kiện làm việc và khen thưởng với các giá trịtương quan lần lượt là 0,367, 0,314, 0,335, 0,225, 0,256, 0,191. Các yếu tốnày sẽ được đưa vào mơ hình hồi quy. Riêng đối với yếu tốlương có Sig. > 0,05 nên khơng được đưa vào mơ hình hồi quy.
2.2.5.2. Đánh giá sựphù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 2.22:Đánh giá độphù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình R
hiệu chỉnh
Sai sốchuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
1 0,706a 0,498 0,477 0,72289978 1,664
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Để đánh giá sựphù hợp của mơ hình ta sửdụng hệsốxác định và hiệu
chỉnh. Hệsố sẽcàng tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mơ hình nên điều chỉnh được sửdụng đểphản ánh đúng hơn sựphù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Dựa vào bảng kết quảtrên cho thấy hiệu chỉnh bằng 0,477, con sốnày thể hiện: Mơ hình hồi quy tuyến tínhđã xây dựng phù hợp với 47,7% tập dữliệu thu thập và mơ hình này giải thích rằng 47,7% sựthay đổi của biến phụthuộc là do sựbiến động của 6 biến độc lập nêu trên.
2.2.5.3. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình hồi quy
Đểcó thểsuy rộng mơ hình của mẫu điều tra thành mơ hình của tổng thểta cần phải tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai. Kiểm định F là một phép kiểm định giảthuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết được đặt ra là:
: Mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp ( ) : Mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (tồn tại ít nhất một β ≠ 0)
Bảng 2.23: Kiểm định Anova về độphù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bìnhphương df bình phươngTrung bình F Sig. 1
Hồi quy 74,270 6 12,378 23,687 0,000b
Phần dư 74,730 143 0,523
Tổng 149,000 149
Theo kết quảtính tốn được, giá trịthống kê F của mơ hình có Sig. = 0,000 < 0,05 nên giảthuyết bịbác bỏ. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữliệu và có thểsửdụng được. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập cóảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đãđưa vào trong mơ hình.
2.2.5.4. Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy sẽcho thấy được mối liên hệgiữa biến phụthuộc và các biến độc lập trong mơ hình. Phương pháp chọn biến đưa vào mơ hìnhđểxây dựng hồi quy tuyến tính được chọn là phương pháp Enter. Đây là phương pháp mà SPSS sẽxửlý tất cảcác biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình.
Mơ hình hồi quy tuyến tính được thiết lập như sau:
LTT = + *CH + *CT + *PL + *DN + *DK + *KT + Trong đó:
LTT: Giá trịcủa biến phụthuộc là lịng trung thành
CH: Giá trịcủa biếnđộc lập thứnhất là cơ hội đào tạo và thăng tiến CT: Giá trịcủa biến độc lập thứhai là cấp trên
PL: Giá trịcủa biến độc lập thứba là phúc lợi DN: Giá trịcủa biến độc lập thứtư làđồng nghiệp
DK: Giá trịcủa biến độc lập thứnăm là điều kiện làm việc KT: Giá trịcủa biến độc lập thứsáu là khen thưởng
: Hằng số
: Hệsốhồi quy riêng phần tươngứng với các biến độc lập : Sai sốcủa phương trình hồi quy
Các biến được đưa vào cùng một lúc đểchọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0,05. Kết quảphân tích hồi quy như sau:
Bảng 2.24: Kết quảphân tích hồi quy
Mơ hình
Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa Hệs ố hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độlệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 1,747E-016 0,059 0,000 1,000 CH 0,367 0,059 0,367 6,205 0,000 1,000 1,000 CT 0,314 0,059 0,314 5,310 0,000 1,000 1,000 PL 0,335 0,059 0,335 5,652 0,000 1,000 1,000 DN 0,225 0,059 0,225 3,798 0,000 1,000 1,000 DK 0,256 0,059 0,256 4,319 0,000 1,000 1,000 KT 0,191 0,059 0,191 3,223 0,002 1,000 1,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Kết quảphân tích hồi quy cho thấy tất cảcác biến độc lập đều có giá trịSig. < 0,05 nên đều được giữlại mơ hình. Dođó, ta có thểnói rằng tất cảcác biến độc lập đều có tác động đến lịng trung thành của nhân viên. Cả6 yếu tốnày đều có ý nghĩa trong mơ hình và tácđộng cùng chiều đến lòng trung thành của nhân viên do có hệsố hồi quy đều mang dấu dương.
Vậy mơ hình hồi quy được biểu diễn thơng qua phương trình sau:
LTT = 0,367*CH + 0,314*CT + 0,335*PL + 0,225*DN + 0,256*DK + 0,191*KT + Hay được viết lại:
Lòng trung thành = 0,367*Cơ hội đào tạo và thăng tiến + 0,314*Cấp trên + 0,335*Phúc lợi + 0,225*Đồng nghiệp + 0,256*Điều kiện làm việc + 0,191*Khen thưởng +
Tầm quan trọng của các biến độc lập đối với biến phụthuộc được xác định căn cứvào hệsốBeta. Nếu hệsốBeta của yếu tốnào càng lớn thì yếu tố đó càngảnh hưởng quan trọng đến lòng trung thành của nhân viên đối với khách sạn. Do đó,ảnh hưởng quan trọng nhất đến lịng trung thành của nhân viên là yếu tốcơ hội đào tạo và thăng tiến (Beta = 0,367), tiếp đến là yếu tốphúc lợi (Beta = 0,335), yếu tốcấp trên (Beta = 0,314), yếu tố điều kiện làm việc (Beta = 0,256), yếu tố đồng nghiệp (Beta = 0,225) và cuối cùng là yếu tốkhen thưởng (Beta = 0,191).
2.2.5.5. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Giả định về điều kiện đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽvới nhau. Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập sẽcung cấp những thông tin giống nhau, khó tách rờiảnh hưởng của từng biến đến biến phụthuộc, tăng độlệch chuẩn của các hệsốhồi quy và làm tăng giá trịthống kê t của kiểm định.Độchấp nhận của biến (Tolerance) và hệsốphóng đại phương sai (VIF) được dùng đểphát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịVIF vượt quá 10. Tuy nhiên, trên thực tếvới các đềtài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sửdụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽkhơng có đa cộng tuyến, trường hợp hệsốnày lớn hơn hoặc bằng 2 khảnăng cao đang có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Như vậy, dựa vào bảng kết quả2.24ởtrên cho thấy giá trịVIF nhỏhơn 2 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Giả định vềtính độc lập của sai số:
Đại lượng Durbin – Watson được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số kềnhau. Giảthuyết khi tiến hành kiểm định này là: : Hệsốtương quan tổng thểcủa các phần dư bằng 0. Thơng qua phân tích hồi quy ta thu được kết quảvềgiá trịkiểm định d của Durbin – Watson bằng 1,664 (bảng 2.22). Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson nằm trong khoảng 1,6 đến 2,6. Giá trịd thu được rơi vào miền chấp nhận giảthuyết khơng có tựtương quan. Như vậy, mơ hình khơng vi phạm vềgiả định tựtương quan.
Giả định vềphân phối chuẩn của phần dư:
Có thểsửdụng nhiều cách khác nhau đểkiểm tra tính phân phối chuẩn của phần dư. Trong nghiên cứu này sửdụng cách xây dựng biểu đồtần sốHistogram. Qua biểu đồta thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồtần số. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồthịcủa phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độlệch chuẩn Std. Dev = 0,980 là gần bằng 1 nên có thể
nói rằng phân phối phần dư xấp xỉchuẩn. Như vậy, giả định vềphân phối chuẩn của phần dư khơng bịvi phạm(xem biểu đồtại phụlục mục Phân tích hồi quy).
2.2.5.6. Kiểm định giảthuyết
Dựa trên kết quảphân tích hồi quy, ta tiến hành kiểm định các giảthuyết của mơ hìnhđãđưa ra:
-Cơ hội đào tạo và thăng tiến:là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến lòng trung thành của nhân viên vì có hệsốBeta lớn nhất. Dấu dương của hệsốBeta chứng tỏmối quan hệgiữa yếu tốcơ hội đào tạo và thăng tiến với lòng trung thành là mối quan hệcùng chiều. Kết quảhồi quy cho thấy, hệsốBeta = 0,367 và Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ khi các yếu tốkhác không đổi, nếu cơ hội đào tạo và thăng tiến tăng lên 1 đơn vịthì lịng trung thành tăng 0,367 đơn vị. Vậy, giảthuyết H7 được chấp nhận.
-Phúc lợi: là yếu tốcóảnh hưởng thứhaiđến lịng trung thành của nhân viên sau yếu tốcơ hội đào tạo và thăng tiến. Dấu dương của hệsốBeta chứng tỏmối quan hệ giữa yếu tốphúc lợi và lòng trung thành là mối quan hệcùng chiều. Kết quảhồi quy cho thấy, hệsốBeta = 0,335 và Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏkhi các yếu tốkhác không đổi, nếu phúc lợi tăng lên 1 đơn vịthì lịng trung thành tăng 0,335 đơn vị. Vậy, giảthuyết H3 được chấp nhận.
-Cấp trên:là yếu tố ảnh hưởng thứba đến lòng trung thành của nhân viên. Dấu dương của hệsốBeta cho thấy mối quan hệgiữa yếu tốcấp trên và lòng trung thành là mối quan hệcùng chiều. Kết quảhồi quy cho thấy, hệsốBeta = 0,314 và Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏkhi các yếu tốkhác không đổi, nếu cấp trên tăng lên 1 đơn vịthì lịng trung thành tăng 0,314 đơn vị. Vậy, giảthuyết H5 được chấp nhận.
-Điều kiện làm việc:là yếu tố ảnh hưởng thứtư đến lịng trung thành của nhân viên. Từkết quảphân tích hồi quy cho thấy, hệsốBeta = 0,256 và Sig. < 0,05, dấu dương của Beta cho thấy yếu tố điều kiện làm việc có mối quan hệcùng chiều với lịng trung thành. Nghĩa là trongđiều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu điều kiện làm việc tăng 1 đơn vịthì lịng trung thành tăng 0,256 đơn vị. Vậy, giảthuyết H4 được chấp nhận.
-Đồng nghiệp:là yếu tốcóảnh hưởng thứnămđến lịng trung thành của nhân viên. Kết quảphân tích hồi quy cho thấy, hệsốBeta = 0,225 và Sig < 0,05, dấu dương