6. Cấu trúc của luận văn
4.3. Kiểm định hệ số tương quan và Phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.1. Kiểm định hệ số tương quan
Bảng 4.9. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập (phụ lục A.5)
H Phát biểu Hệ số
tương quan (r )
P H1 Chính sách tiền lương và cơ hội đào tạo
thăng tiến được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
.814 0.000
H2 Quan điểm và thái độ của cấp trên được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
.720 0.000
H3 Điều kiện làm việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của NLĐ.
.672 0.000
H4 Quan hệ với đồng nghiệp được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động.
.431 0.000
H5 Đặc điểm công việc được đánh giá tốt hay không tốt tương quan cùng chiều với mức độ thỏa mãn trong công việc của NLĐ.
.541 0.000
Mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc vào từng biến độc lập, cũng như giữa các biến sự thỏa mãn lương và đào tạo, quan điểm và thái độ của cấp trên, mối quan hệ với đồng nghiệp, đặc điểm công việc, điều kiện làm việc độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Kết quả bảng hệ số tương quan (Bảng 4.9) cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan với cả năm biến độc lập, trong đó hệ số tương quan giữa sự thỏa mãn công việc và sự thỏa mãn lương và đào tạo là lớn nhất, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với sự thỏa mãn đối với đồng nghiệp là thấp nhất (nhân tố “đồng nghiệp” sẽ được xem xét có tác động hay không ở phần phân tích hồi quy).
4.3.2. Hồi quy tuyến tính 4.3.2.1. Phân tích hồi quy 4.3.2.1. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Biến phụ thuộc ở đây là sự thỏa mãn công việc còn biến độc lập là các biến Lương và Đào tạo; Quan điểm và thái độ của cấp trên; Điều kiện làm việc; Mối quan hệ với đồng nghiệp và Đặc điểm công việc. Ta có phương trình tổng quát được xây dựng như sau:
OS = β0 + β1*F1 + β2* F2 + β3*F3 + β4*F4 + β5*F5 + ei
Trong đó: • Biến phụ thuộc: OS ( Mức độ hài lòng công việc).
Các biến độc lập là: F1 (Lương và Đào tạo); F2 (quan điểm và thái độ của cấp trên); F3 (Điều kiện làm việc); F4 (Mối quan hệ với đồng nghiệp); F5 (Đặc điểm công việc).
ei: sai số.
4.3.2.2. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Bước tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích ở trên, ta sẽ đưa tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05.
Kết quả phân tích hồi quy cho các biến số được thể hiện thông qua các bảng sau: Bảng 4.10. Hệ số xác định R2
Thống kê thay đổi
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng R 2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa. F thay đổi Durbin- Watson 1 .897a .805 .800 .28057 .805 158.489 5 192 .000 1.825
Bảng 4.11. Phân tích Anova ANOVAb Mô hình Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương bình quân F Mức ý nghĩa Hồi quy 62.382 5 12.476 158.489 .000a Phần dư 15.114 192 .079 1 Tổng 77.496 197
Bảng 4.12. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến
Mô hình Hệ sô B Sai số chuẩn Hệ số Beta t Mức ý nghĩa Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai Hằng số -.351 .154 -2.280 .024 F1 .455 .042 .498 10.889 .000 .485 2.063 F2 .132 .049 .137 2.708 .007 .398 2.515 F3 .324 .043 .296 7.614 .000 .671 1.491 F4 .009 .043 .008 .205 .838 .641 1.559 1 F5 .183 .038 .182 4.847 .000 .721 1.386
Ta có R2 hiệu chỉnh = .800. Tuy nhiên với kết quả trên, ta nhận thấy biến F4 “mối quan hệ với đồng nghiệp” không có ý nghĩa thống kê (do mức ý nghĩa >0.05) cho nên biến này bị loại khỏi mô hình, điều này cũng giải thích vì sao hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với sự thỏa mãn đối với đồng nghiệp là thấp nhất (bảng 4.4). Kết quả này cũng giống với nghiên cứu tại Cty TNHH TM-DV Tân Hiệp Phát, tác giả khi phân tích đã loại bỏ nhân tố “mối quan hệ với đồng nghiệp” vì có mức ý nghĩa >0.05, tác giả cho rằng biến “mối quan hệ với đồng nghiệp” không có mối quan hệ tuyến tính với sự thoả mãn công việc.
Từ đó mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Hình 4.1. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh *Kết quả hồi quy sau khi loại biến trên như sau:
Bảng 4.13. Hệ số xác định R2
Thống kê thay đổi
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng R 2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa. F thay đổi Durbin- Watson 1 .897a .805 .801 .27988 .805 199.088 4 193 .000 1.819 Bảng 4.14. ANOVA ANOVAb Mô hình Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình
phương bình quân F Mức ý nghĩa
Hồi quy 62.379 4 15.595 199.088 .000a Phần dư 15.118 193 .078 1 Tổng số 77.496 197 Lương và Đào tạo Đặc điểm công việc
Quan điểm và thái độ của cấp trên
Điều kiện làm việc
Mức độ thỏa mãn đối với công việc
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter sau khi loại biến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa Thống kê đa cộng tuyến
Mô hình Hệ số B Sai số chuẩn Hệ sô Beta t Mức ý nghĩa Độ chấp nhận của biến Hệ sô phóng đại phương sai Hằng số -.342 .147 -2.326 .021 F1 .453 .041 .497 11.016 .000 .497 2.013 F2 .135 .045 .141 2.997 .003 .459 2.179 F3 .326 .042 .297 7.736 .000 .684 1.462 1 F5 .185 .036 .184 5.127 .000 .784 1.275
Với mức tin cậy lựa chọn 95%, kết quả hồi quy cho thấy cả 4 yếu tố của mô hình có ảnh hưởng đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại công ty là: lương và đào tạo, quan điểm và thái độ của cấp trên, đặc điểm công việc và điều kiện làm việc (vì tất cả các biến này đều có t-value lớn hơn 1.96 và P-value nhỏ hơn 0.05). Trong đó thành phần “Lương và đào” có ý nghĩa quan trọng nhất đối với mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động (có hệ số đã chuẩn hóa lớn nhất), kế đến là điều kiện làm việc, đặc điểm công việc và cuối cùng là quan điểm và thái độ của cấp trên.
4.4. Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter được thực hiện với một số giả định và mô hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mô hình, đề tài còn phải thực hiện một loạt các dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ
Scatterplot (Hình 4.3) với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nhìn vào biểu đồ phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Giả định tiếp theo cần xem xét là phương sai của phần dư không đổi. Để thực
đối phần dư và các biến độc lập. Giá trị sig. của các hệ số tương quan với độ tin cậy 95% cho thấy không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 là giá trị tuyệt đối của phần dư độc lập với các biến độc lập. Như vậy, giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Để dò tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta sẽ dùng hai công
cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram (Hình 4.2) ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn của nó gần bằng 1 (= 0.987). Nhìn vào đồ thị Q-Q plot (Hình 4.4) biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là dữ liệu phần dư có phân phốichuẩn.
Hình 4.2. Biểu đồ Histogram
Normal Q-Q Plot of Standarkized Residual 3 2 1 0 -1 -2 -3 -2 0 2 4 Observed Value Hình 4.4. Đồ thị Q-Q Plot
Giả định tiếp theo về tính độc lập của phần dư cũng cần được kiểm định. Ta
dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định (Bảng 4.13). Đại lượng d này có giá trị từ 0 đến 4. Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin- Watson người ta thường áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản như sau: nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tương quan; nếu 0 < d <1 thì kết luận mô hình có sự tương quan dương; nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có sự tương quan âm. Từ kết quả ở bảng 4.13 ta có 1< d =1.819 < 3 như vậy ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau và tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm.
Cuối cùng, ta sẽ xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. Ở phần phân tích hệ số tương quan ở trên, ta đã thấy rằng giữa biến phụ thuộc có quan hệ tương quan khá rõ với các biến độc lập nhưng ta cũng thấy được giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau. Điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô hình. Vì
vậy, ta phải dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến
(Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Độ chấp nhận trong trường hợp này của năm biến trong mô hình khá cao, đều lớn hơn 0.5 trong khi hệ số VIF khá thấp đa số nhỏ hơn 10 (Bảng 4.15). Hệ số VIF nhỏ nên ta có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến (Hoàng Trọng-Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình ở trên là không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sẽ dùng các công cụ như tính hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R Square, kiểm định F và kiểm định t.
Trước tiên, hệ số xác định điều chỉnh của mô hình trên là 0.801, thể hiện bốn biến độc lập trong mô hình giải thích được 80.01% biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn công việc (Bảng 4.13). Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là khá cao.
Ở trên sau khi đánh giá giá trị R square ta biết được mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với mẫu. Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô
hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai. Ta
có sig. của F < 1/1000 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết hệ số xác định của tổng thể bằng không. Điều này có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Cuối cùng, để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập
βk = 0 và với độ tin cậy 95% kết quả ta đều có thể bác bỏ giả thuyết H0 đối với βk .
Điều này có nghĩa là tất cả các nhân tố trong phương trình đều có ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc.
4.5. Đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra. Yếu tố “Lương và đào tạo” là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại công ty (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Lương và đào tạo” với “Mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi người lao động cảm nhận rằng mình được trả lương càng cao thì mức độ thoả mãn công việc càng tăng khi mức độ thoả mãn về lương và đào tạo tăng. Kết quả hồi quy (bảng 4.15) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.497 nghĩa là khi tăng mức độ thoả mãn về lương và đào tạo lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ thỏa mãn chung trong công việc tăng thêm 0.497 đơn vị lệch chuẩn, Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
Sau yếu tố “Lương và đào tạo” yếu tố thứ hai có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại công ty đó là “Điều kiện làm việc”. Kết quả hồi quy (bảng 4.15) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.297 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Điều kiện làm việc” và “Mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được làm việc trong môi trường thuận lợi, được trang bị đầy đủ trang thiết bị, điều kiện làm việc an toàn, thoải mái thì mức độ thoả mãn công việc càng tăng khi mức độ thoả mãn về điều kiện làm việc tăng thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Yếu tố thứ ba có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại công ty đó là “Đặc điểm công việc”. Kết quả hồi quy (bảng 4.15) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.184 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Đặc điểm công việc” và “Mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được sử dụng nhiều kỹ năng trong công việc, luôn hiểu rõ về công việc đang làm, được quyền quyết định một số vấn đề công việc nằm trong năng lực của mình càng nhiều thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Cuối cùng là “Quan điểm và thái độ của cấp trên” Kết quả hồi quy (bảng 4.15) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.141 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Quan điểm và thái độ của cấp trên” và “Mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được sự quan tâm, hỗ trợ của lãnh đạo, được lãnh đạo đối xử công bằng và được động viên khi cần thiết càng nhiều thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Kết quả của mô hình hồi quy đã loại 1 biến độc lập, đó là yếu tố “Mối quan hệ với đồng nghiệp”. Điều này cho thấy rằng yếu tố quan hệ với đồng nghiệp không có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê tới “Mức độ thỏa mãn trong công việc” của người lao động tại Công ty TNHH MTV Cấp thoát nước Kiên Giang, do đó giả thuyết H4 không