CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHÁT TRIỂN NGUỒN NHÂN LỰC CỦA CÁC DOANH NGHIỆP MAY TỈNH TIỀN GIANG
3.2 Nghiên cứu định lượng và kết quả
3.2.7 Phân tích hồi quy bội
3.2.7.4 Kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy bội
Theo số liệu được nêu trong bảng 3.12 cho thấy, kết quả chạy hồi quy bội trị số R
= .842 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là khá chặt chẽ. Giá trị R2 = .710 điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 71.0%.
Kết quả cho thấy mô hình có độ phù hợp đạt yêu cầu với hệ số xác định R2 hiệu chỉnh là .700 và kiểm định F với giá trị F là 70.616 tại mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ là .000.
Giá trị R2 hiệu chỉnh là .700 cho thấy sự biến thiên của biến phát triển nguồn nhân lực doanh nghiệp may Y được giải thích 70.0% bởi tác động của các biến độc lập trong mô hình, còn lại 30.0% được giải thích bởi các biến ngoài mô hình. Mức ý nghĩa của giá trị thống kê F của mô hình rất nhỏ (.000< 0.05) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0.
Bảng 3.12: Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp enter (Model Summaryb) Mô
hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi Durbin-
Watson R2
thay đổi F thay
đổi
df1 df2
Mức ý nghĩa F thay đổi
1 .842a .710 .700 .54806634 .710 70.616 9 260 .000 2.085
Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp của tác giả
Giả định về tính độc lập của phần dư cũng không bị vi phạm thể hiện qua hệ số Durbin-Watson bằng 2.085 nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm. Vì vậy, có thể kết luận các tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm.
Mức độ phù hợp mô hình
- Kết quả đánh giá giá trị R2 ở trên cho biết được mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp. Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai.
- Theo số liệu được nêu trong bảng 3.13 phân tích phương sai (ANOVA) ta thấy Sig. = .000 < .05. Như vậy, ta có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể. Hay nói cách khác, các biến độc lập có liên quan tuyến tính với các biến phụ thuộc và mức độ tin cậy 95%.
Bảng 3.13: Phân tích phương sai (ANOVAb)
Mô hình Tổng bình
phương df Bình phương
trung bình cộng F Mức ý
nghĩa Sig.
1 Hồi quy 190.902 9 21.211 70.616 .000a
Phần dư 78.098 260 .300
Tổng 269.000 269
Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp của tác giả
Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong mô hình
- Giả định phương sai của phần dư không đổi cũng không bị vi phạm thể hiện qua đồ thị phân tán (được nêu ở phụ lục 8 – Hình 8.1) thể hiện phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc phát triển nguồn nhân lực doanh nghiệp may (Y).
Quan sát biểu đồ phân tán, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư cũng không bị vi phạm thông qua biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (được nêu ở hình 3.2) và biểu đồ tần số P-P được nêu phụ lục 8 – Hình 8.3). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do như sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần số P-P. Quan sát biểu đồ tần số của phần dư có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn vì giá trị trung bình Mean rất nhỏ và độ lệch chuẩn Std.Dev là 0.983 gần như bằng 1. Đồng thời quan sát biểu đồ
tần số P-P cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc và sát đường kỳ vọng nên phần dư có thể xem như chuẩn.
Hình 3.2: Biểu đồ tần số của phần dư
- Kiểm định phương sai phần dư không đổi (Kiểm định Spearman’s rho): Theo kết quả bảng 3.14 cho thấy, tất các các biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 và X9 có mức ý nghĩa (Sig.) lớn hơn 0.05. Như vậy kiểm định Spearman’s rho cho biết phương sai phần dư không đổi.
Bảng 3.14: Kiểm định phương sai phần dư không đổi
absres X8 X2 X7 X9 X6 X1 X3 X5 X4 Spearman's
rho
absres Correlation
Coefficient 1.000 -.051 .082 .003 .058 -.024 -.011 -.056 -.104 .083 Sig. (2-tailed) . .404 .179 .961 .341 .691 .859 .360 .089 .176
N 270 270 270 270 270 270 270 270 270 270
Nguồn: Kết quả xử lý và tổng hợp của tác giả
Kết quả mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến phát triển nguồn nhân lực doanh nghiệp may tỉnh Tiền Giang được nêu ở hình 3.3.
Hình 3.3: Các yếu tố ảnh hưởng đến PTNNL doanh nghiệp may Tiền Giang