Correlations CB TG AL KOD KS HT Pearson Correlation 1 -.547** -.441** -.507** .664** .394** CB Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 100 100 100 100 100 100 Pearson Correlation -.547** 1 .267** .223* -.467** -.320** TG Sig. (2-tailed) .000 .007 .026 .000 .001 N 100 100 100 100 100 100 Pearson Correlation -.441** .267** 1 .255* -.287** -.060 AL Sig. (2-tailed) .000 .007 .011 .004 .554 N 100 100 100 100 100 100 Pearson Correlation -.507** .223* .255* 1 -.357** -.103
KOD Sig. (2-tailed) .000 .026 .011 .000 .308
N 100 100 100 100 100 100 Pearson Correlation .664** -.467** -.287** -.357** 1 .300** KS Sig. (2-tailed) .000 .000 .004 .000 .002 N 100 100 100 100 100 100 Pearson Correlation .394** -.320** -.060 -.103 .300** 1 HT Sig. (2-tailed) .000 .001 .554 .308 .002 N 100 100 100 100 100 100
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Phân tích tương quan bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 5)
2.2.3.2. Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Trong mơ hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến “sự cân bằng giữa công việc – cuộc sống gia đình của nhân viên”. Các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA.
Mơ hình hồi quy nhƣ sau:
CB = β0+ β1*TG + β2*AL + β3*KOD + β4*KS + β5*HT
Trong đó:
β0: hằng số tự do
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Trần Nam Cường
CB: Giá trị của biến phụ thuộc là “sự cân bằng cơng việc – gia đình”
TG: “Thời gian làm việc” AL: “Áp lực công việc”
KOD: “Sự không ổn định nghề nghiệp” KS: “Kiểm sốt cơng việc”
HT: “Hỗ trợ tại nơi làm việc”
2.2.3.3. Các giả thuyết:
H0: Các nhân tố chính khơng có ảnh hưởng đến cân bằng cơng việc – gia đình của nhân viên
H1: Nhân tố “TG” ảnh hưởngngược chiều đến cân bằng cơng việc – gia đình của nhân viên
H2: Nhân tố “AL” ảnh hưởng ngược chiều đến cân bằng công việc – gia đình của nhân viên
H3: Nhân tố “KOD” ảnh hưởng cùng chiều đến cân bằng cơng việc – gia đình của nhân viên
H4: Nhân tố “KS” ảnh hưởng ngược chiều đến cân bằng cơng việc – gia đình của nhân viên
H5: Nhân tố “HT” ảnh hưởng cùng chiều đến cân bằng công việc – gia đình của nhân viên
2.2.3.4. Kiểm định giá trị độ phù hợp
Kết quả của việc xây dựng mơ hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS cho ta kết quả ở bẳng tóm tắt mơ hình dưới đây:
Bảng 2.14: Kiểm định giá trị độ phù hợp của mơ hình Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Std. Error of the Durbin-
Square Estimate Watson
1 .805a .647 .629 .305 2.206
a. Predictors: (Constant), HT, AL, KOD, TG, KS b. Dependent Variable: CB
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)
Giá trị R có giá trị 80.5% cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có mối tương quan khá chặt chẽ.
Mơ hình thƣờng khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.
Trong tình huống này R2 điều chỉnh thừ R2 được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ
phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng hệ số xác
định R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho thấy, mơ hình 5 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất là 0.629. Nhưvậy độ phù hợp của mơ hình là 62.9%. Hay nói cách khác 62.9% biến thiên của biến cân bằng công việc – gia đình đƣợc giải thích bở 5
biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngồi mơ hình. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 2.206. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải nằm trong khoảng 1.6 đến 2.6. Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan. Nhưvậy mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tƣợng tự tương quan.
2.2.3.5. Kiểm định F
Giả thuyết H0đặt ra đó là:β1= β2= β3= β4= β5= 0.
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không.
Bảng 2.15: Kiểm địnhFvề độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tínhANOVAa ANOVAa
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Regression 16.056 5 3.211 34.527 .000b
1 Residual 8.742 94 .093
Total 24.798 99
a. Dependent Variable: CB
b. Predictors: (Constant), HT, AL, KOD, TG, KS
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 cho phép bác bỏ giả thuyết H0. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy thu đƣợc rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu. Nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh huởng đến cân bằng giữa cơng việc – gia đình của nhân
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Trần Nam Cường
2.2.3.6. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 2.7: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)
Tính chất phân phối của phần dưthể hiện qua biểu đồ tần số Histogram: Với Mean =-1.21E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.974 tức xấp
xỉ bằng 1, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 2.8: Biều đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
(Nguồn: kết quả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)
Xem biểu đồ Normal P-P Plot, các trị sốquan sát và trị số mong đợi đều nằm gần
trên đƣờng chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập trung sát
đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
2.2.3.7. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy đa biếnCoefficientsa Coefficientsa
Model Unstandardized Standardized t Sig. Collinearity
Coefficients Coefficients Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) 3.460 .485 7.130 .000 TG -.200 .069 -.207 -2.882 .005 .724 1.381 AL -.152 .049 -.204 -3.108 .002 .868 1.152 1 KOD -.215 .055 -.262 -3.928 .000 .846 1.182 KS .322 .066 .362 4.859 .000 .677 1.477 HT .206 .075 .180 2.740 .007 .865 1.156 a. Dependent Variable: CB
(Nguồn: kếtquả hồi quy bằng phần mềm SPSS –Phụ lục 6)Hằng số trong phương trình hồi quy đại diện cho hệ số góc, nó khơng đi với biến nên khơngảnh hưởng đến
phương trình.Đặc biệt các mơ hình sử dụng thang đo Likert
hằng số này khơng có ý nghĩa nhận xét, vậy nên Sig. của hằng số dù lớn hay nhỏ hơn 0.05, hằng số âm hay dương đều không quan trọng. Đối với các nhân tố thời gian làm việc, áp lực công việc và sự khơng ổn định nghề nghiệp có các hệ số β đều âm nên các nhân tố nàyảnh hưởng tiêu cực đến cân bằng công việc -gia đình, ngược lại các nhân
tố kiểm sốt cơng việc và hỗ trợ tại nơi làm việc có các hệ số β đều dƣơng nên các biến đó ảnh hƣởng tích cực đến cân bằng cơng việc – gia đình của nhân viên.
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Trần Nam Cường
Đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với
nhau. Mơ hình hồi quy xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽ khiến nhiều chỉ số bị sai lệch, dẫn đến kết quả của việc phân tích định lượng khơng còn mang lại nhiều ý nghĩa.
Do đó, kiểm tra hiện tượng này dựa vào chỉ số VIF (Variance inflation fator). Theo
nhiều giáo trình có giải thích, như giáo trình của Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc: Khi giá trị VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Tuy nhiên trên thực tế, với các đề tài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Trường hợp này, các giá trị của VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập này khôngảnh hưởng đáng kể đến kết
quả giải thích mơ hình hồi quy.
Từ kết quả hồi quy cho thấy, giá trị Sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn
0.05. Do đó ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có tác động đến sự gắn kết
với cơng ty, hay nói cách khác thì tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình. Ngồi ra, hằng số tự do 0 có Sig. kiểm định t = 0.000 < 0.05 nên có ý nghĩa trong mơ hình.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
CB = 3.460 + 0.322*KS – 0.215*KOD + 0.206*HT - 0.200*TG – 0.152*AL
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa tốn học hơn làý nghĩa kinh tế, nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc “Cân bằng giữa cơng việc – gia
đình” khi từng biến độc lập thay đổi (điều kiện ràng buộc rằng các biến độc lập còn lại
cố định).
Theo hệ số đã được chuẩn hóa của các biến độc lập trong mơ hình có giá trị như
sau: “Kiểm sốt cơng việc” = 0.362; “Sự không ổn định nghề nghiệp” = - 0.262;
“Thời gian làm việc” = - 0.207; “Áp lực công việc” = - 0.204 và “Hỗ trợ tại nơi làm
việc” = 0,180.Ta có phương trình hồi quy sau:
CB = 0.362*KS – 0.262*KOD – 0.207*TG – 0.204*AL + 0.180*HT
Hay viết cách khác rõ ràng hơn như sau:
Cân bằng giữa cơng việc – gia đình = 0.362 *Kiểm sốt cơng việc – 0.262*Sự không ổn định nghề nghiệp – 0.207*Thời gian làm việc – 0.204*Áp lực cơng việc + 0.180*Hỗ trợ tại nơi làm việc
Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều hơn là ý nghĩa toán học, cho biết mức độ tác động của nhân tố nào lớn nhất (với hệ số hồi quy chuẩn hóa càng lớn nhất), nhân tố nào tác động yếu nhất.
o Ý nghĩa của các hệ số hồi quy trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả kiểm định hệ số tươngquan và hồi quy đa biến, đã cho thấy có 5 nhóm biến giải thích ảnh hưởng cân bằng giữa cơng việc – gia đình của nhân viên
và được mơ tả theo mơ hình sauđây:
Kiểm sốt cơng việc
Sự khơng ổn định nghề nghiệp
Thời gian làm việc
Áp lực công việc
Hỗ trợ tại nơi làm việc
0,362
-0.262
-0,207
-0.204
0,180
Cân bằng giữa công
việc – gia đình
Sơ đồ 2.2 Kết quả mơ hình hồi quy
Hệ sối cho biết sự ảnh hưởng của các nhân tố đến sự cân bằng giữa cơng việc –
gia đình của nhân viên CTCP Hương Hồng. Qua đó cho thấy được sự ảnh hưởng của
từng biến độc lập lên biến phụ thuộc là nhưthế nào. Đồng thời, dấu (+) ở hệ số hồi quy cho biết giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy ở trên có mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc. Ngược lại, dấu (-) ở hệ số hồi quy cho biết giữa các biến độc
lập trong mơ hình ở trên có mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc. Ý nghĩa của
hệ số từng biến độc lập biểu hiện qua kết quả hồi quy nhưsau:
- Đầu tiên là “Kiểm sốt cơng việc” có hệ sốđã chuẩn hóa là “0.362”. Đây là
biến giải thích có hệ số lớn nhất trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm
định t = 0.000 < 0.05 nên biến này có ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc “Cân
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Trần Nam Cƣờng
giải thích ở trên, do đó khi mà “Kiểm sốt cơng việc” tăng lên một đơn vị theo thang
đo Likert thì “Cân bằng giữa cơng việc – gia đình” tăng lên 0,362 đơn vị.
- Thứ hai là “Sự không ổn định nghề nghiệp” có hệ số đã chuẩn hóa là “- 0.262”. Đây là biến có hệ số lớn thứ hai trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0.000 < 0.05 nên biến này có ảnh hưởng lớn thứ hai đến biến phụ thuộc “Cân bằng giữa cơng việc – gia đình”. Bởi vì giữa chúng có mối quan hệ thuận chiều
như đã giải thích ở trên, do đó khi “Sự khơng ổn định nghề nghiệp” tăng lên 1 đơn vị
theo thang đo Likert thì “Cân bằng giữa cơng việc – gia đình” giảm xuống 0.262 đơn
vị.
- Thứ ba là “Thời gian làm việc” có hệ sốđã chuẩn hóa là “- 0.207”. Đây là
biến có hệ sốlớn thứ ba trong mơ hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0.005 < 0.05 nên biến này cóảnh hưởng lớn thứ ba đến biến phụ thuộc “Cân bằng giữa
cơng việc – gia đình”. Khi “Thời gian làm việc” tăng lên 1 đơn vị theo thang đo Likert
thì “Cân bằng giữa cơng việc – gia đình” giảm xuống 0.207 đơn vị.
- Thứ tư là “Áp lực cơng việc” có hệ sốđã chuẩn hóa là “- 0.204” với mức ý
nghĩa Sig. kiểm định t = 0.002< 0.05 nên có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc đƣợc biểu hiện khi “Áp lực công việc” tăng lên 1 đơn vị theo thang đo Likert thì “Cân bằng giữa công việc – gia đình” giảm xuống 0.204
đơn vị.
- Thứ năm là “Hỗ trợ tại nơi làm việc” có hệ số đã chuẩn hóa là 0.180 với
mức ý nghĩa Sig. kiểm định t = 0.007 < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê. Đồng thời, mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc đƣợc biểu hiện khi “Hỗ trợ tại nơi làm việc”
tăng lên 1 đơn vị theo thang đo Likert thì “Cân bằng giữa cơng việc – gia đình” tăng lên 0.180 đơn vị.
Vì vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5đƣợc chấp nhận.
Bảng 2.17: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả Nội dung Kết quả
thuyết
H1 Thời gian làm việc ảnh hưởng ngược chiều đến cân bằng Chấp nhận
cơng việc- gia đình.
H2 Áp lực công việc ảnh hưởng ngược chiều đến cân bằng cơng Chấp nhận
việc-gia đình.
H3 Sự khơng ổn định nghề nghiệp ảnh hưởng ngược chiều đến Chấp nhận
cân bằng công việc- gia đình.
H4 Kiểm sốt cơng việc ảnh hưởng cùng chiều đến cân bằng công Chấp nhận
vệc cuộc sống
H5 Hỗ trợ tại nơilàm việc ảnh hưởng cùng chiều đến cân bằng Chấp nhận
cơng việc- gia đình
2.2.4. Kiểm định ảnh hưởng của các nhân tố thông qua kiểm định One Sample T-Test
Dùng kiểm địnhOne Sample t test để so sánh trung bình (mean) của tổng thể với một giá trị cụ thể nào đó nhằm khẳng định giá trị thống kê có ý nghĩa về mặt thống kê
hay không đối với các yếu tố được đánh giá thang đo Likert.
Thang đo Likert với 5 mức độ, trong đó điểm 1 và 2 tương ứng với ý kiến là không đồng ý, điểm 4 và 5 tương ứng với ý kiến là đồng ý, điểm 3 là điểm trung gian ngăn cách giữa 2 bên là không đồng ý và đồng ý. Tác giả sửa dụng điểm 3 để kiểm tra
xem nhân viên có sự đồng ý trên mức trung lập hay không. Với các giả thuyết
(1)Thang đo Likert từ 1 đến 5 đánh giá từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý”