CHƯƠNG I: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ THỎA MÃN CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG TẠI CÔNG TY TNHH HÀ LAN
2.3. Đánh giá của nhân viên về các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc43 1.Mô tả dữ liệu điều tra
2.3.4. Kiểm tra sự vi phạm các giả định mô hình hồ quy
Phần dư có thểkhông tuân theo phân phối chuẩn vì những lí do như: Sửdụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích... Vì vậy, chúng ta cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram ngay dưới đây. Một cách khác nữa là biểu đồP–P Plot
(Nguồn: Kết quả xửlý SPSS) Biểu đồ 1: Biểu đồ Histogram
Từ biểu đồ ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bố theo hình dạng của phân phối chuẩn. Có một đường cong hình chuông trên hình là đường phân phối chuẩn, ta thấy biểu đồtần số Histogram tương ứng với đường cong hình chuôngđó. Thêm vào đó độ lệch chuẩn bằng 0,950 xấp xỉ chuẩn (xấp xỉ = 1), khẳng định thêm phần dư chuẩn hóa tuân theo phân phối chuẩn. Có thể khẳng định rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bịvi phạm.
(Nguồn: Kết quả xửlý SPSS) Biểu đồ 2: Biểu đồ giả định phân phối chuẩn của phần dƣ
Xem biểu đồ Normal P-P Plot ở trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏphần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồP-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 trọng 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, không bịvi phạm.
2.3.4.2.Giả đị nh liên hệ tuyế n tính
Biểu đồ 3: Biểu đồ giả định liên hệ tuyến tính
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot. Nhìn vào biểu đồta thấy phần dư chuẩn hóa (Regression Standardized Predicted Value) không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán chuẩn hóa (Regression Standardized Predicted Value). Đại đa số phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hoành độ0, do vậy giả định quan hệtuyến tính không bịvi phạm.
2.3.4.3.Giả đị nh phư ơ ng sai thay đổ i
Bảng 2.14: Kết quả kiểm định Spearman cho mối tương quan giữa các biến
Corelation
ABSRES Nội dung công việc Lương, thưởng Cấp trên Đào tạo
Spearmanắs rho ABSRES Correlation Coefficient 1.000 -.067 -.236 .331 -.057
Sig. (2-tailed) . .675 .133 .032 .721
N 42 42 42 42 42
Nội dung công việc Correlation Coefficient -.067 1.000 .591 .418 .214
Sig. (2-tailed) .675 . .000 .006 .173
N 42 42 42 42 42
Lương, thưởng Correlation Coefficient -.236 .591 1.000 .501 .371
Sig. (2-tailed) .133 .000 . .001 .016
N 42 42 42 42 42
Cấp trên Correlation Coefficient .331 .418 .501 1.000 .369
Sig. (2-tailed) .032 .006 .001 . .016
N 42 42 42 42 42
Đào tạo và thăng tiến Correlation Coefficient -.057 .214 .371 .369 1.000
Sig. (2-tailed) .721 .173 .016 .016 .
N 42 42 42 42 42
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)
Giá trị Sig.mối tương quan hạng giữa ABSRES với các biến độc lập “Nội dung công việc”, “Lương, thưởng”, “Đào tạo và thăng tiến” lần lượt là 0,675; 0,133; 0,721 đều lớn hơn 0,05, do đó phương sai phần dư đồng nhất, giả định phương sai không đổi không bịvi phạm.
Biến “Cấp Trên” có giá trị Sig. Là 0,032 < 0,05, nghĩa là đang có hiện tượng phương sai thay đổi xảy ra
2.3.4.4.Giả đị nh về tính độ c lậ p củ a sai số
Bảng thống kờ Durbin–Watson cho giỏ trịtới hạn dựa vào 3 tham số α, kắ và n.
Trong đó:
₋ α: Mức ý nghĩa
₋ kắ: Sốbiến độc lập của mụ hỡnh
₋ n: sốquan sát
Bảng 2.15: Kết quả kiểm định Durbin - Watson
Mô hình R R2 R2điều chỉnh Durbin - Waston
1 .885a .784 .761 1.875
Hiện tượng tự tương quan có thể được hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo trật tựthời gian (trong các sốliệu chuỗi thời gian) hoặc không gian (trong số liệu chéo). Để kiểm tra mô hình có tồn tại tự tương quan hay không ta sử dụng giá trị Durbin –Watson trong Bảng 2.15: Đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với dữ liệu quan sát là 42 và sốbiến độc lập là 4 ta có du = 1,72. Như vậy giá trịd nằm trong miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất. Hay nằm trong khoảng (du; 4 –du) hay trong khoảng (1,721; 2,279), ta kết luận mô hình không có tự tương quan. Như vậy mô hình hồi quy xây dựng là đảm bảo phù hợp.
2.3.4.5.Đa cộ ng tuyế n
Ngoài ra đểkiểm tra sựvi phạm các giả định mô hình hồi quy, ta cần tiến hành kiểm tra thêm vềhiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 2.16: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số không chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến
Mô hình T Mức ý nghĩa
B Độ lệch chuẩn Tolerance VIF
Hằng số -.408 .283 -1.142 .158
Nội dung công việc .261 .118 2.211 .033 .488 2.049
Lương, thưởng .341 .125 2.737 .009 .400 2.500
Cấp trên .281 .088 3.192 .003 .691 1.448
Đào tạo và thăng tiến .252 .095 2.647 .012 .687 1.457
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Đa cộng tuyến là hiệntượng xuất hiện mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập trong mô hình. Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệsố phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Kết quảphân tích ởbảng cho thấy hệsố phóng đại phương sai của cả4 nhân tố “Nội dung công việc”, “Lương, thưởng”, “Cấp trên” và “Đào tạo và thăng tiến” lần lượt là 2,049;
2,500; 1,448 và 1,457 và hệ số chấp nhận của biến lần lượt là 0,488; 0,400; 0,691 và 0,687. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và hệ số chấp nhận của biến lớn hơn 0,1 nên ta bác bỏ giảthuyết mô hình bị đa cộng tuyến.