Mơ
hình R R
2 R2điều chỉnh Std. Error of the Estimate
Durbin -
Watson
1 0,612 0,375 0,354 0,56030 1,510
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)
Thông qua đại lượng Durbin – Watson, đề tài có thể kiểm định sự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất). Dựa vào kết quả xử lý dữ liệu, cho thấy giá trị Durbin –Watson bằng 1,510thuộc trong khoảng chấp nhận. Vì vậy, ta có thể kết luận với mơ hình nghiên cứu được xây dựng của đề tài khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định sự đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến là kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì có thểnhận xét mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Dựa vào kết quảxửlý sốliệu ta có thểthấy, hệsố phóng đại phương sai VIF dao động từ 1,073 đến 1,555 (đều nhỏ hơn 2) nên có thể kết luận mơ hình hồi quy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
2.3.4.2. Mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Sự hài lòng” (SHL) và 7 biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm có: nhân tố “Đặc điểm cơng việc” (DDCV); nhân tố “Điều kiện làm việc” (DKLV); nhân tố “Tiền lương” (TL); nhân tố “Đào tạo thăng tiến” (DTTT); nhân tố “Cấp trên” (CT); nhân tố “Đồng nghiệp”(DN); nhân tố “Phúc lợi”(PL); với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là:β1; β2; β3; β4; β5; β6; β7
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với mức độ như thế nào, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác