KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.6 Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn bó
Trên cơ sở thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên với tổ chức đã được xem xét mối tương quan tuyến tính, tác giả tiếp tục sử dụng phân tích hồi quy để thấy mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sự gắn bó của nhân viên với tổ chức.
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần Thu nhập (TN), Khen thưởng và phúc lợi (KT), Môi trường làm việc (MT), Đồng nghiệp (DN), Người quản lý (QL), Cơ hội thăng tiến (TT), Văn hóa tổ chức (VH) với Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức (GB), tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp Enter (đưa đồng thời tất cả các biến vào mô hình). Như vậy, thành phần TN, KT, MT, DN, QL, TT, VH là biến độc lập và GB là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc.
Bảng 4.18. Kết quả chạy hồi quy 7 biến độc lập
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 49.819 7 7.117 32.208 .000b
Residual 49.055 222 .221
Total 98.874 229
a. Dependent Variable: GB
b. Predictors: (Constant), VH, MT, KT, DN, TN, QL, TT Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .309 .259 1.196 .233
TN .238 .045 .296 5.306 .000 .717 1.395
KT -.001 .048 -.002 -.030 .976 .742 1.347
MT .080 .040 .103 2.014 .045 .855 1.169
DN .107 .049 .114 2.198 .029 .824 1.214
QL .154 .053 .168 2.906 .004 .667 1.500
TT .224 .054 .245 4.185 .000 .650 1.538
VH .156 .043 .182 3.664 .000 .909 1.100
a. Dependent Variable: GB
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .710a .504 .488 .47007 1.913
a. Predictors: (Constant), VH, MT, KT, DN, TN, QL, TT b. Dependent Variable: GB
Qua phân tích mô hình hồi quy bội với 7 biến độc lập cho thấy biến KT không có ý nghĩa thống kê (Sig=0,976 > 0,05), do vậy tác giả chạy lại hồi quy lần 2 với 6 biến độc lập (loại biến KT).
Bảng 4.19. Kết quả chạy hồi quy 6 biến độc lập
Coefficientsa Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) .308 .254 1.212 .227
TN .238 .044 .296 5.409 .000 .743 1.345
MT .080 .040 .103 2.019 .045 .856 1.168
DN .106 .047 .114 2.248 .026 .863 1.158
QL .154 .053 .168 2.924 .004 .673 1.485
TT .224 .053 .245 4.254 .000 .670 1.491
VH .156 .042 .182 3.677 .000 .912 1.096
a. Dependent Variable: GB
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Sau khi chạy hồi quy lần 2 với 6 biến độc lập cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu và tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê ở mức 95%.
4.6 K m địn sự p ù ợp của mô ìn
Bảng 4.19 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,491 có nghĩa là 49,1% sự biến thiên của GB (Sự gắn bó của nhân viên với tổ chức) được giải thích bởi sự biến thiên của 6 biến độc lập: TN, MT, DN, QL, TT, VH.
Model Summaryb Model R R Square Adjusted
R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .710a .504 .491 .46902 1.912
a. Predictors: (Constant), VH, MT, DN, TN, QL, TT b. Dependent Variable: GB
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 49.818 6 8.303 37.745 .000b
Residual 49.055 223 .220
Total 98.874 229
a. Dependent Variable: GB
b. Predictors: (Constant), VH, MT, DN, TN, QL, TT
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai (Anova) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng phân tích phương sai Anova, cho thấy trị số F (F = 37,745) có mức ý nghĩa với Sig. = 0,000 (< 0,05) có nghĩa mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
4.6.2 K m địn độc lập ữa c c p ần dư
Kiểm định Durbin - Watson tại Bảng 4.19 cho thấy kết quả d = 1,912 (xấp xỉ bằng 2) nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
4.6.3 K m địn đa cộn tuyến
Theo bảng 4.19, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor - VIF) rất nhỏ (từ 1,096 đến 1,491) đạt giá trị 1 ≤ VIF ≤ 2 cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
4.6.4 K m địn p ân p ố c uẩn
Hình 4.2. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Quan sát biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Hình 4.2) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư Mean = 9,41E-16 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,987 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Biểu đồ tần số P-P (Hình 4.3) cũng cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Hình 4.3. Biểu đồ tần số P-P
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) 4.6.5 K m địn ện tượn p ươn sa t ay đ
Quan sát đồ thị phân tán (Hình 4.4) ta thấy có sự phân tán đều. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Hình 4.4. Đồ thị phân tán
(Nguồn: Xử lý số liệu của tác giả) Qua các kết quả kiểm định trên cho thấy các giả định của hàm hồi quy tuyến tính không bị vi phạm và mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.