CHUONG 3:KET QUA NGHIEN CUU ANH HUONG CUA QTNNL
3.3.1. Thang đo kết quả hoạt động kinh doanh
Thang đo kết quả hoạt động kinh doanh của Doanh nghiệp có 3 biến quan sát gồm ROS, ROA va ROS, cé hé sé Cronbach’s Alpha = 0,934. Các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) déu 1én hon 0,3 nên chấp nhận (Phụ lục 5).
3.3.2. Thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực
Thang đo thực tiễn quản trị nguồn nhân lực của Doanh nghiệp có 6 thành phần gồm 2§ biến quan sát:
- Thanh phần “Hoạch định NNL” gồm có 03 biến quan sát, Cronbach's Alpha =0,§13. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận
(Phụ lục 3)
~ Thành phần “Tuyển dụng”
=0,826. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận (Phụ
lục 3)
- Thành phần “Xác định công việc” gồm có 04 biến quan sát,
m có 04 biến quan sát, Cronbach's Alpha
Cronbach's Alpha =0,822. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3
nên chấp nhận (Phụ lục 3)
- Thành phần “Đào tạo” gồm có 06 biến quan sát, Cronbachs Alpha
=0,793. Loại biến DT6 vì có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Chạy
lại lần 2, Cronbach's Alpha =0,834. Các hệ số tương quan biến tông đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận (Phụ lục 3)
- Thành phần “Đánh giá nhân viên” gồm có 07 biến quan sát,
Cronbachs Alpha =0,784. Loại biến Biến NV§_ vì có hệ số tương quan biến
tổng nhỏ hon 0,3. Chạy lại kiểm định lần 2, Cronbach's Alpha =0,§18. Các hệ
số tương quan biến tông đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận (Phụ lục 3)
- Thành phần “Đãi ngộ lương, thưởng” gồm có 04 biến quan sát, Cronbach's Alpha =0,835. Các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên chấp nhận (Phụ lục 3)
Bảng 3.4. Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng
St] Thanh phan Biến quan [ Biến quan |Cronbach'sBién bj loai]
sát ban đầu | sát còn lại |_ Alpha Kết quả hoạt động
1 ơ 03 03 0,934
2 | Hoach dinh NNL 03 03 0.813
3| _ Tuyên dụng 04 04 0,826
4 | Xác định công việc. 04 04 0,822
5 Dao tao 06 05 0,834 DT6
6 | Đánh giá nhân viên 07 06 0.818 NVš
7| Đãingộ lương, thưởng 04 04 0,835
3.4. PHÂN TÍCH NHÂN TÓ KHÁM PHÁ (EFA)
EFA được dùng đến trong trường hợp mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ân là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo.
đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan
hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thể nào, làm nền tảng cho.
một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các
nhân tố cơ sở. Số lượng các nhân tố cơ sở tùy thuộc vào mô hình nghiên cứu,
trong đó chúng ràng buộc nhau bằng cách xoay các vector trực giao nhau để
không xảy ra hiện tượng tương quan. Phân tích nhân tố khám phá EFA rất
hữu dụng trong bước thực nghiệm ban đầu hay mở rộng kiểm định.
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập
biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hau hét ndi dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
58
Điều kiện đề phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
0.5 <= KMO < =l: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được.
dùng để xem xét sự thích hợp của phân tich nhân tó. Trị số KMO lớn có ý
nghĩa phân tích nhân tổ là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại
lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mi tương quan với nhau trong tổng thể.
Phân trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thẻ hiện phân trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100%.
thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
3.4.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến phụ thuộc “kết
quả hoạt động kinh doanh”
Bang 3.5. Bảng phân tích EFA cho biến phụ thuộc
KMO and Bartletts Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. “696 (Hệ số KMO)
‘Approx. Chi-Square 466.412
Bartlett's Test of Sphericity i 5
(Kiém dinh Bartlett) Sig "000
Total Variance Explained (Tổng phương sai trích)
‘Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
(Nhân tô) | (Eigenvalues khdi tạo) Loadings
Total | %of [Cumulaive| Toall %of | Cumulative
Variance| % Variance %
1 2722| 90718 | 90718 [2.722] 90.718 | 90718 212 | 7055 | 97774
3 067 | 2.226 | 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis
Kết quả phân tích cho thấy hệ số 0.5<=KMO = 0.696 <=l và sig
(Bartletts Test) = 0.000<0.05 nên có thê khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến độc lập “thực tiễn
quản trị nguồn nhân lực”
Kết quả phân tích EFA, Có 2 biến CV3 và NV4 bị loại đều tải lên 2 nhân.
tố. Hệ số tải lớn nhất của NV4 là 0.720 > 0.696 là hệ số tải lớn nhất của biến
CV3. Vì vậy, tác giả quyết định loại biến CV3 trước, chạy lại lần 2
Thực hiện phân tích EFA lần 2, biến NV4 bị loại vì biến này tải lên cả 2 nhân tố (phụ lục 6).
Tiếp tục thực hiện phân tích EFA lần 3 sau khi đã loại các biến CV3 và
NV4
Bảng 3.6. Bảng phân tích EFA cho biến độc lập lần cuối cùng
KMO and Bartlett's Test
|Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 858
Approx. Chi-Square 1496.820
[Bartlett's Test of Sphericity kif 276
Big. 000
Total Variance Explained (Téng phwong sai trích)
Co | Initial Eigenvalues Extraction Sums of {Rotation Sums of Squared]
Impo Squared Loadings Loadings
Inent| Total] % of |CumulalTotal| % of |Cumula-| Total| %of |Cumula
|Variance|-tive %| ariancd tive % Variance | -tive % 1 |7350 30.624 30.624 7.350, 30.624 30.624) 3.15 13.125] 13.125]
2 |2.254) 9.392} 40.016 2.254} 9.392 40.016 2906 12.110) 25.235 3 |1.761) 7.338) 47.355) 1.761) 7.334 47.355) 2.682) 11.177} 36.411)
60
4 |1.643| 6.846 54.201 1.643| 6.84đ 54.201| 2.641 10.999} 47.410}
5 |J1474 6147603471475 6.147) 60.347] 2.302] 95 57.004 6 {1.319 5.497] 65.845} 1.319} 5.497 65.845 2.123 8.844) 65.845]
7| .798| 3.325 69.174 8 | .777| 3.236 72.406 9 | 647, 24694 75.100
10| .632| 2.633| 77.733
11 .598 2.491} 80.223}
12| 53I| 2212 82433
13| .518) 2.160 84.594
14| .489| 2.039 86.634
l5| .425) 1.771] 88.405 16 | .408 1.701Ì 90.106 17| .389 1.621] 91.727}
18 | .372 1.551} 93.278 19 | .335) 1393944673 20] .292) 1.219 95.891]
21] .281) 1.171 97.062) 22| .260 1.0831 98.143 2| 24 1.000 99.145) 24 | .205 85: 104
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.
Rotated Component Matrix° (Ma trận xoay nhân tố)
'Component nhân tô)
2 3 4 5
lKiễn thức và kỹ năng mới được phổ
biến định kỳ cho nhân viên để làm|
iệc theo nhóm (DT5)
826
hân viên ở các vị trí khác nhaul
Mược tham gia các khóa đào tạo hằng|
năm (DT2)
733
Hướng dẫn nhân viên mới những kỳ|
lăng cần thiết cho công việc (DT4) 69:
|Doanh nghiệp tô chức các khóa đà‹
tạo chuyên sâu về công việc cho nhân|
lên (DTI)
679,
ILua chon ngudi di dio tao xdc dink]
hông qua đánh giá hoạt động đãi Hược lưu (DT3)
66
Nhân viên hiểu rõ mục tiêu của hệ
thống đỏnh giỏ (NV7) ơ
Hệ thống đánh giá trong doanh
nghiệp góp phần nhận biết năng lực| 75) thực tế của nhân viên (NV2)
Kết quả hoạt động của nhân viên
Mược đánh giá dựa trên mục tiêu cụ .679
thể (NV1)
62
[Dữ liệu được đánh giá được dùng ch.
nình (NV3)
ác quyết định khác về nhân sự: đài 657
lạo, khen thưởng (NV6)
hân viên nhận thông tin phản hỏi
à tư vấn dựa trên hoạt động của| 631
[Doanh nghiệp đã lựa chon được
những người có kiến thức, có kỹ năng|
phù hợp với công việc (TD4)
802
Hệ thông tuyển chọn được quy định|
fd rang (TD1) 791
\Cac bài kiêm tra tiêu chuân hóa được
ử dụng trong quá trình tuyển chon}
TD3) 74
[Lãnh đạo các bộ phận trực tiếp val
phòng nhân sự tham gia vào việc|
tuyển chọn nhân viên (TD2)
627
lức độ đãi ngộ, khen thưởng phụ
kuả kinh doanh (DN4)
thuộc vào kết quả làm việc cụ thể 79 DNI)
lức độ đãi ngộ được quyết định trên| = kơ sở năng lực của nhân viên (DN3)
|Thu nhập của nhân viên trong doanh|
nghiệp đảm bảo mức sống trung bình| .T3I
DN2)
thân viên được thưởng dựa trên kêt| 23
[Doanh nghiệp dự báo nhu cầu nguôn|
han Ie (HD1) 834
[Doanh nghigp dy bao cung nguon| 294
nhân lực (HD2) .
[Doanh nghiệp lập kế hoạch các 'hương trình nguồn nhân lực (HD3) - 38
hiệm vụ của mỗi công việc được
ác định rõ rằng (CV1) 781
thân viên tích cực và chủ động thực|
hiện cả những công việc không được|
tuy định trong nhiệm vụ (CV4)
762
Doanh nghiệp có hệ thống bảng mổ
á công việc và thường xuyên được|
tập nhật (CV2)
73
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.
Kết quả phân tích cho thấy hệ số 0.5<=KMO = 0.858 <=1
(Bartlett's Test) = 0.000<0.05 nén có thể khẳng định dữ liệu phù hợp dé phan
tích nhân tố.
va sig
Giá tri Eigenvalue = 1.319 >1 va trích được 6 nhân tố mang ý nghĩa tóm
tắt thông tin tốt nhất
Tổng phương sai trích = 65.845>=50% cho thấy mô hình EFA là phù
hợp, 6 nhân tố được trích cô đọng được = 65.845% biến thiên các biến quan
Sát.
64
3.5. ĐẶT TÊN VÀ GIẢI THÍCH NHÂN TÓ
~ Nhân tố 1 tập hợp các biến DT5, DT2, DT4, DTI và DT3 đặt tên nhân
tố này là “Đào tạo” ký hiệu DT
~ Nhân tố 2 tập hợp các biến NV7, NV2, NV1, NV6 và NV3 đặt tên nhân tố này là “Đánh giá nhân viên” ký hiệu NV
- Nhân tố 3 tập hợp các biến TD4, TD1, TD3 và TD2 đặt tên nhân tố này.
là “Tuyển dụng” ký hiệu TD
- Nhân tố 4 tập hợp các biến DNI, DN3, DN2 và DN4 đặt tên nhân tố
này là “Đãi ngộ lương, thưởng” ký hiệu DN
- Nhân tố 5 tập hợp các biến HDI, HD2 và HD3 này là “ Hoạch định NNL” ký hiệu HD
- Nhân tố 6 tập hợp các biến CVI, CV4 và CV2 đặt tên nhân tố này là
*Xác định công việc” ký hiệu CV
- Biến phụ thuộc tập hợp các biến ROS, ROA, ROE đặt tên nhân tố này.
là “Kết quả hoạt động kinh doanh” ký hiệu KQ.
3.6. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN PEARSON
Hệ số tương quan (r) là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến só, có giá trị từ -I đến 1. Hệ số tương quan bằng 0 (hay gần 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau; ngược lại nếu hệ số bằng,
~1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối liên hệ tuyệt đối. Nếu giá trị của hệ
số tương quan là âm (r <0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y giảm (và ngược lại, khi x giảm thì y tăng); nếu giá trị hệ số tương quan là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng cao thì y cũng tăng, và khi x tăng cao thì y cũng giảm theo
Trong phân tích này, kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm
tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các
biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bang 3.7. Twong quan Pearson Correlations (Tương quan)
KQ | DT | NV | 1 | DN| AD] CV Pearson iT sze| azonl ses! s73~| sae] sao"
ke [Corlation
Big. (2-tailed) 000| 000| _.000[ :000| :000- 000 I46| T46| 146| T46[ T46[ T46 T46 [Pearson 578"| — 1| 269") .449"] 426*| 428*| .424*
pr |Correlation
Sig. @-tailed) | 000 001} 0001 000} 000] 000
IN 146 146 146 146 146 146 146
[Pearson 472"| 269"| — 1| 386*| 397") .298""| 254"
ky |Comeltion
Big @-ailed) | 000] 001 000} 000L 000] 002 I46| 146 146 146 146 146L 146 Pearson sss*| 449" 386] 1] 371°] 355") 416"
Lap (Correlation
Sig. (2-tailed) 000 000 .000 000 /000| .000
146| 146 1461 146 146 1461 146 [Pearson 573"| 426*| 397°] 371"| — 1| 353*| 399"
by Cortelation
Sig. @-tailed) | 000 000 000000 000-000
IN 146 146 146 146 146 146 146
Peano 546”) 428") .298"] 355") 353“ 1] 325"
HD |Correlation
Big G-ailed) | 000] 000] 000] 000] 000 000 146, 146 146 146 146 146 146 Pearson 539°] 424°] 254°] 416°] 399°] 325") 1 [ay Correlation
Sig. (2-tailed) 000 000 .002 .000 .000 .000
146j 146 146 146 146 1461 146
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
66
Kết quả tương quan cho thấy không loại nhân tố nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc (KQ) đều nhỏ hơn 0.05
3.7. PHÂN TÍCH HOI QUY DA BIEN
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại
phuong sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thi c6 thé nhan xét c6
hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Xác định mức độ ảnh hưởng của yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thẻ nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô.
hình nghiên cứu.
Bảng 3.8. Bảng phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter Model Summary? (Tom tắt mô hình)
Model R [RSquarel AdjusedR | Std. Error of [Durbin-Watson|
(M6 |(GiámjRÌ| (R bình Square | the Estimate | (Giá wr
inh) phương) (R binh phương| (Sai số chuẩn | Durbin-
hiệu chỉnh) |của ước lượng) — Iatson)
I 798° 637 621 67737 1.615
a. Predictors: (Constant), CV, NV, HD, DN, TD, DT b. Dependent Variable: KQ
Giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0.621 = 62,1% cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 62,1% sự thay đổi của biến phụ thuộc,
còn lại 37,9% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Giá trị Durbin-Watson = 1.615 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
ANOVA*
lodel Sum of Squares] df [Mean Square] F | Sig (Tổng các bình (Trung bình
phương) bình phương)
Regression (Hoi quy) 111.703] 6 18.617|40.576] .000°
1 \Residual (Phan div) 63.777] 139 459
[Total 175.479) 145
a. Dependent Variable: KQ
b. Predictors: (Constant), CV, NV, HD, DN, TD, DT
Sig kiểm định F bằng 0.00 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa suy rộng ra tông thể.
Coefficients" (Hé sé hoi quy)
lodel [Unstandardized[Standardizedl t | Sig. | Collinearity
Coefficients | Coefficients Statistics
(Hé sé héi quy| (Hé sé héi |(Thóng kê đa cộng|
chưa chuẩn | quy chuẩn tuyến)
hóa) hóa)
B | Std. Beta Tolera-| VIE
Error nce | (Hệsố
(Sai số (Độ |phóng đại
chuẩn) chấp | phương
nhận) |__ sai)
Constan)|-I312| 243 -5.398] .000
DT 194| .067 184] 2.898] 004] 645] 1.550
W 170, 068 146| 2504| 013| 765[ 1307
ID 232| 067 218| 3478| 001 4667| 1500
[DN 216] .064 208] 3.353] .001[ .680[ 1471
HD 227| .063 214| 3607| 000 744 1344
ev 188] .063 .18I| 2983| 003| .714] 1401
a. Dependent Variable: KQ
68
- Hồi quy không có nhân tố nào bị loại bỏ do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05.
- Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy không có đa cộng.
tuyến xảy ra
Như vậy phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa kết quả hoạt động kinh doanh được thể hiện qua phương trình sau:
KQ = -1.312+ 0.218*TD + 0.214*HD + 0.208*DN +0.184*DT + 0.181*CV +0.146*NV
(Kết quả hoạt động kinh doanh = -1.312+ 0.218*Tuyén dung + 0.214*Hoach
định nguồn nhân lực +0.208*Đãi ngộ lương, thưởng +0.184*Dao tao + 0.181*Xác định công việc + 0.146#Đánh giá nhân viên)
3.8. BINH LUAN KET QUA
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết
đã đưa ra.
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa
vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Dựa vào.
độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc KQ là:
TD(0.218)>HD(0.214)>DN(0.208)>DT(0.184)>CV(0.181)>NV(0.146).
- Yếu tố tuyển dụng, là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả hoạt
động kinh doanh (có hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta lớn nhất), khi hệ thống
tuyển dụng được doanh nghiệp áp dụng tốt thì kết quả hoạt động kinh doanh
của doanh nghiệp cũng tăng theo, kết quả phân tích hồi quy, có beta = 0.218, mức ý nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ áp dụng tuyển dụng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tăng.
thêm 0.218 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
- Hoạch định nguồn nhân lực: Kết quả phân tích hồi quy, có beta =
0.214, mức ý nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ áp dụng hoạch định
nguồn nhân lực lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ kết quả hoạt động kinh
doanh của doanh nghiệp tăng thêm 0.214 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy
giả thuyết H1 được chấp nhận.
- Yếu tố đãi ngộ lương, thưởng, kết quả phân tích hồi quy, có beta =
0.208, mức ý nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ đãi ngộ lương, thưởng
lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tăng thêm 0.208 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy giả thuyết
H6 được chấp nhận.
- Yếu tố đào tạo, kết quả phân tích hồi quy, có beta = 0.184, mức ý
nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ đào tạo lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì
mức độ kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tăng thêm 0.184 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
- Yếu tố xác định công việc, kết quả phân tích hồi quy, có beta = 0.181,
mức ý nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ xác định công việc lên I đơn vị
độ lệch chuẩn thì mức độ kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tăng thêm 0.181 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
- Yếu tố đánh giá nhân viên, kết quả phân tích hồi quy, có beta = 0.146, mức ý nghĩa <0.05, nghĩa là khi tăng mức độ đánh giá nhân viên lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp tăng
thêm 0.146 đơn vị lệch chuẩn và ngược lại. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Kết quả kiểm định các giả thiết được trình bày ở bảng 3.9.
70
Bảng 3.9. Kết quả kiểm định các giả thiết
Giả thiết Kết quả
HI: Hệ thông hoạch định nguôn nhân lực được đánh giá cao |_ Chấp
hay thấp thì kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp | nhận
cũng tăng hay giảm theo. p<0.05
H2: Hệ thông tuyển dụng được đánh giá cao hay thấp thì kết | ˆ Chấp quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cũng tăng hay| nhận
giảm theo. p<0.05
H3: Việc xác định công việc được đánh giá cao hay thấp thì | Chấp kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cũng tăng hay | nhận
giảm theo. p<0.05
H4: Hoạt động đào tạo được đánh giá cao hay thấp thì kết quả | Chấp hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cũng tăng hay giảm | nhận
theo p<0.05
HS: Công tác đánh giá nhân viên được đánh giá cao hay thấp | Chấp thì kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cũng tăng | nhận
hay giảm theo. p<0.05
H6: Hoạt động đãi ngộ lương thưởng được đánh giá cao hay. Chấp thấp thì kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cũng nhận
tăng hay giảm theo. p<0.05
3.9. KIEM DINH SU’ KHAC BIET VE KET QUA HOAT DONG KINH DOANH THEO LOẠI HÌNH KINH TẾ, LĨNH VỰC HOẠT ĐỘNG VÀ LAO ĐỘNG BÌNH QUÂN
3.9.1. Kiểm định sự khác biệt về kết quả hoạt động kinh doanh theo
“Loại hình kinh tế”