Phân tích hồi quy tuyến tính

Một phần của tài liệu GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘNG lực làm VIỆC CHO NHÂN VIÊN KHÁCH sạn MONDIAL HUẾ (Trang 73 - 79)

CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH ĐỘNG LỰC LÀM VIỆC CỦA NHÂN VIÊN KHÁCH SẠN MONDIAL HUẾ

2.3. Mô hình hoá và phân tích tác động của các nhân tố đến động lực làm việc của nhân viên tại khách sạn

2.3.4. Phân tích hồi quy tuyến tính

Theo mô hình nghiên cứu đề xuất, đề tài sẽ tiến hành xây dựng các mô hình hồi quy tuyến tính, nhằm giải thích cho biến “động lực làm việc”. Cụ thể, các hàm hồi quy tuyến tính sẽ kiểm tra các nhân tố từ F đến F , yếu tố nào thực sự tác

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

2.3.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa các biến trong mô hình

Các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan là: “động lực làm việc-DL”,

“Quan hệ trong công việc-F1”, “Công việc ổn định-F2”, “Mức lương hợp lý-F3”,

Đào tạo phát triển nghiệp vụ-F4”, “Tiền thưởng cho thành tích trong công việc- F5”, “Điều kiện làm việc-F6”, “Tính chất công việc-F7”, “Chủ động thực hiện công việc-F8”, “Công việc phù hợp - F9”, “Trao đổi thông tin-F10”; “Hiểu rõ những mặt cần cải thiện để nâng cao hiệu quả công việc – F11 trong đó “động lực làm việc- DL” là biến phụ thuộc và các biến còn lại là biến độc lập. Nếu các biến độc lập này có mối tương quan với biến phụ thuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.

Significant của kiểm định Pearson. Giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0 (hay không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc). Do đó nếu Sig. này < 5% thì ta có thể kết luận bác bỏ giả thuyết H0 hay nói cách khác là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan Pearson càng lớn tương quan càng chặt Nếu Sig. này lớn hơn 5% thì chấp nhận giả thuyết Ho (hai biến không có tương quan với nhau).

Có thể thấy giá trị sig. tất cả các biến đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó, biến “Quan hệ trong công việc-F1” có tương quan tương mạnh nhất (vì có hệ số tương quan Pearson lớn nhất =0,664), trong khi biến “Hiểu rõ những mặt cần cải thiện để nâng cao hiệu quả công việc – F1có mối tương quan thấp nhất với biến phụ thuộc.

Bảng 2.12: Kiểm định hệ số tương quan Pearson mô hình hồi qui DL F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10 F11

DL

Tương quan Pearson

1 0,664 0,533 0,329 0,449 0,269 0,463 0,478 0,405 0,327 0,459 0,245 Sig.

(2-phía) 0,000 0,000 0,003 0,000 0,015 0,000 0,000 0,000 0,003 0,000 0,027

(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4)

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

2.3.4.2. Mô hình hồi quy

Nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập thỏa mãn các điều kiện nêu trên đến biến phụ thuộc “động lực làm việc”

thông qua xây dựng mô hình hồi quy. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp Stepwise với thủ tục chọn biến cho kết quả…..

Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong thiết lập mô hình sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn.

Bảng 2.13: Thủ tục chọn biến mô hình hồi quy động lực làm việc Các biến đưa vào/ loại ra

Mô hình Biến đưa vào Biến loại ra Phương pháp 1

F1

(Quan hệ trong công việc)

Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<=0,050, Xác xuất F-ra >=0,100).

2 F7

(Tính chất công việc)

Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<=0,050, Xác xuất F-ra >=0,100).

3 F6

(Điều kiện làm việc)

Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<=0,050, Xác xuất F-ra >=0,100).

a. Biến phụ thuộc: DL

(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4) Kết quả ở bảng trên cho thấy chỉ có 3 biến trong số 11 biến độc lập đưa vào hồi quy đảm bảo đủ tiêu chuẩn xác suất F-vào0,05 và xác suất F-ra0,1. Vì vậy mô hình hồi quy được biểu diễn dưới dạng phương trình như sau:

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

Với βi là hệ số hồi quy riêng tương ứng với các biến độc lập.

2.3.4.3. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2điều chỉnh và kiểm định ANOVA

Kết quả ở bảng 2.14 cho thấy, mô hình thứ 3 có giá trị R2 hiệu chỉnh cao nhất là 0,526. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 52,6%. Hay nói cách khác, 52,6% biến thiên của biến phụ thuộc “DL” được giải thích bởi 3 biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình và sai số. R2 hiệu chỉnh của mô hình nghiên cứu tương đối cao có nghĩa là khả năng giải thích của các biến độc lập đối với sự biến thiên của biến phụ thuộc là khá cao.

Bảng 2.14: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy

Mô hình R R2 R2hiệu

chỉnh

Ước lượng độ

lệch chuẩn Durbin-Watson

1 0,664a 0,441 0,434 0,45045

2 0,705b 0,498 0,485 0,42984

3 0,725c 0,526 0,508 0,42014 1,689

Các yếu tố dự đoán: F1.Quan hệ trong công việc, F7.Tính chất công việc, F6. Điều kiện làm việc

Biến phụ thuộc: DL

(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4) Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tương quan, tức là có hay không mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giả thuyết H0đặt ra đó là: β1= β7= β6= 0.

Bảng 2.15: Kiểm định độ phù hợp ANOVA cho mô hình hồi quy ANOVAf

Mô hình Tổng bình

phương Df Trung bình bình

phương F Sig.

Hồi quy 15,285 3 5,095 28,863 0,000d

Số dư 13,768 78 0,177

Tổng 29,053 81

Biến phụ thuộc: DL

(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4)

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

Kết quả phân tích ANOVA ở bảng trên cho thấy giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, do đó đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0. Như vậy, sự kết hợp các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc là “DL”.

2.3.4.4. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan

Đại lượng Durbin - Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:

H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.

Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin - Watson trong bảng 2.15bằng 1,689 (d = 1,689).

Bảng thống kê Durbin – Watson cho giá trị tới hạn dU và dL dựa vào 3 tham số: α: mức ý nghĩa; k’: số biến độc lập của mô hình, n: số quan sát

Có tự tương quan dương

Không quyết định được

Không có tự tương quan bậc nhất

Không quyết định được

Có tự tương quan âm 0 dL dU 2 4 - dU 4 – dL 4

Tra bảng giá trị dU và dL 1 (n=82 gần với n=85, k’=3 thì dL= 1,434 và dU

=1,577 ta thấy giá trị dU < d = 1,689 < 4 - dU= 2,423 cho nên giả thuyết H0 được chấp nhận và kết luận rằng mô hình không có sự tự tương quan bậc 1 hay vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.

2.3.4.5. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế, phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến đều nhỏ hơn 10 nên các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau (xem phụ lục 2.4 và tài liệu tham khảo [11]). Như vây, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

2.3.4.6. Kết quả phân tích hồi quy và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố Bảng 2.16: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho biến phụ thuộc “DL”

Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá

T Sig.

B Độ lệch chuẩn Beta

(Hằng

số) 0,510 0,365 1,397 0,166

F1 0,465 0,086 0,492 5,412 0,000

F7 0,204 0,074 0,235 2,750 0,007

F6 0,205 0,095 0,188 2,166 0,033

Biến phụ thuộc: DL

(Nguồn: Số liệu điều tra-phụ lục 2.4) Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các giá trị sig. của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên các hệ số của biến này đều có ý nghĩa thống kê.

Do đó mô hình hồi quy tổng quát được viết lại như sau:

DL = 0,51 + 0,465 x F1+ 0,204 x F7 + 0,205x F6 Hay:

Có thể thấy rắng kết quả chạy phân tích EFA cho ra 11 biến độc lập như đã trình bày ở phần kết quả phân tích nhân tố nhưng khi đưa vào hồi quy thì chỉ còn 3 biến F1, F7, F6 xuất hiện trong phương trình hồi quy có tác động tới biến phụ thuộc

động lực làm việc” và các biến đã bị loại đi là F2, F3, F4, F5, F8, F9, F10, F11. Cho thấy rằng những người lao động tham gia điều tra họ chưa thật sự quan tâm đến các yếu tố này và cho rằng những yếu tố thuộc về “Ổn định công việc”, “mức lương hợp ”, “đào tạo phát triển nghiệp vụ”, “tiền thưởng cho thành tích công việc”, “chủ động thực hiện công việc”, “công việc phù hợp”, “trao đổi thông tin”, và “hiểu rõ những mặt cần cải thiện để nâng cao hiệu quả công việc” chưa có tác động gì tới động lực làm việc của họ.

Thông qua các hệ số β trong mô hình hồi quy, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Mặt khác, các hệ số β đều có giá trị

DL = 0.51 + 0.465 x Quan hệ trong công việc + 0.204 x Tính chất công việc + 0.205 x Điều kiện làm việc

ĐẠI HỌC KINH TẾ HUẾ

thể, biến “Quan hệ trong công việc” có tác động lớn nhất tới biến phụ thuộc với giá trị β=0,465, có nghĩa là khi giá trị biến “Quan hệ trong công việc” tăng lên thêm 1 đơn vị thì biến “động lực làm việc” sẽ tăng thêm 0,465 đơn vị. Điều này cho thấy nhóm nhân viên được phỏng vấn quan tâm nhất đến các mối quan hệ trong công việc, nếu mối quan hệ giữa cấp trên – cấp dưới, giữa các nhân viên trong công ty với nhau tốt đẹp thì sẽ tạo động lực nhiều cho họ hoàn thành công việc có hiệu quả. Tiếp theo là biến “Tính chất công việc” có tác động lớn thứ 2 với giá trị β=0,204, khi giá trị biến này tăng thêm 1 đơn vị thì biến phụ thuộc sẽ tăng thêm 0,204 đơn vị. Hiểu rõ tính chất công việc cũng giúp nhân viên có động lực làm việc tốt hơn. Tuy nhiên việc tạo động lực làm việc cho nhân viên không chỉ dừng lại ở công việc đó như thế nào, tiền lương phúc lợi ra sao hay công ty hoạt động như thế nào mà còn bao gồm cả điều kiện làm việc ra sao. Điều đó được thể hiện cụ thể qua cơ sở vật chất tại nơi làm việc có tốt không, môi trường làm việc có an toàn hay không và hơn thế nữa ban lãnh đạo có quan tâm đến việc cải thiện môi trường làm việc cho nhân viên hay không. Nếu như người lao động được làm việc trong một môi trường an toàn với các trang thiết bị hiện đại hỗ trợ cho công việc thì tất nhiên động lực làm việc của họ cũng sẽ tăng lên đáng kể. Do đó theo kết quả trong phương trình hồi quy có thể thấy rằng giá trị β tương ứng với biến “điều kiện làm việc” là 0,205, nghĩa là khi biến này tăng 1 đơn vị thì sẽ làm biến phụ thuộc tăng thêm 0,205 đơn vị.

Kết quả xây dựng mô hình hồi quy động lực làm việc được diễn tả qua sơ đồ sau:

Sơ đồ 2.2: Kết quả xây dựng mô hình hồi quy

Một phần của tài liệu GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘNG lực làm VIỆC CHO NHÂN VIÊN KHÁCH sạn MONDIAL HUẾ (Trang 73 - 79)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(153 trang)