6. Kết cấu của đề tài
4.5.Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính
4.5.1. Xem xét ma trận hệ số tương quan (r).
Kết quả thống kê cho thấy, giữa các thang đo lường sự thỏa mãn của nhân viên trong mô hình nghiên cứu không có mối tương quan tuyến tính với nhau (Phụ lục 6). Như vậy sẽ không xuất hiện đa cộng tuyến trong phân tích hồi qui.
Kết quả bảng hệ số tương quan (phụ lục 6) cho thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau, tương quan cao nhất là giữa thang đo “hành vi lãnh đạo” với “sự thỏa mãn” có r = .363.
4.5.2. Hồi qui tuyến tính.
Tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính. Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích ở trên, ta sẽ đưa tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy đã điều chỉnh bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc Enter để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa < 0.05. Bảng 4.19. Hệ số xác định R2 Bảng 4.20. Phân tích ANOVA Mô hình Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương bình quân F Mức ý nghĩa Hồi quy 101.720 8 12.715 27.024 .000a Phần dư 83.280 177 .471 1 Tổng 185.000 185
Bảng 4.21. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá Mô hình
B Sai số chuẩn Beta
t Mức ý nghĩa
Hằng số -3.299E-17 .050 .000 1.000
Hành vi lãnh đạo .363 .050 .363 7.195 .000
Đặc điểm công việc .264 .050 .264 5.242 .000
Thu nhập .345 .050 .345 6.832 .000
Tinh thần vì việc công .340 .050 .340 6.737 .000
Điều kiện làm việc .222 .050 .222 4.394 .000
Quan hệ với cấp dưới .062 .050 .062 1.227 .222
Công tác đào tạo .241 .050 .241 4.781 .000
1
Đồng nghiệp .056 .050 .056 1.102 .272
Thống kê thay đổi
R R2 R
2 điều chỉnh
Sai số chuẩn
ước lượng R2 thay đổi F thay
đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi Durbin- Watson .742a .550 .529 .68593742 .550 27.024 8 177 .000 2.081
Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình có thể thấy các giá trị Beta đều khác 0. Với hệ số B của các biến H1 đến H8 đều có giá trị dương. Tuy nhiên p (Sig.) của nhân tố Quan hệ với cấp dưới (.222), Đồng nghiệp (.272) >0.05. Như vậy đồng nghiệp, quan hệ với cấp dưới không có ý nghĩa thống kê (do mức ý nghĩa >0.05) nên các biến này bị loại khỏi mô hình, điều này cũng giải thích vì sao hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với
sự thỏa mãn đối với đồng nghiệp, quan hệ với cấp dưới là thấp nhất. (Phụ lục 06).
Từ đó mô hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Sơ đồ 4.2. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh lần 2
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả hồi qui sau khi đã loại biến. (phụ lục 07)
Bảng 4.22. Hệ số xác định R2 (sau khi loại biến)
R
R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
Durbin- Watson
.737a .543 .528 .68731370 2.083
Bảng 4.23. Phân tích ANOVA (sau khi loại biến)
Mô hình Tổng độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương bình quân F Mức ý nghĩa Hồi quy 100.440 6 16.740 35.436 .000a Phần dư 84.560 179 .472 1 Tổng 185.000 185 H7 Công tác đào tạo
Sự thỏa mãn H1
H2
H5 Tinh thần vì việc công
Đặc điểm công việc Thu nhập
Điều kiện làm việc
H3 Hành vi lãnh đạo
Bảng 4.24. Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter sau khi loại biến Hệ số chưa chuẩn hoá Hệ số chuẩn hoá Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Sai số chuẩn Beta t Mức ý nghĩa Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (VIF) Hằng số -2.11E-14 0.05 .000 1.000 Hành vi lãnh đạo 0.363 0.051 0.363 7.180 .000 1.000 1.000 Đặc điểm công việc 0.264 0.051 0.264 5.232 .000 1.000 1.000 Thu nhập 0.345 0.051 0.345 6.818 .000 1.000 1.000 Tinh thần vì việc
công 0.34 0.051 0.34 6.723 .000 1.000 1.000
Điều kiện làm việc 0.222 0.051 0.222 4.385 .000 1.000 1.000 Công tác đào tạo 0.241 0.051 0.241 4.771 .000 1.000 1.000
4.5.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến.
Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện thì có thể sẽ dẫn đến hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy như kiểm định t không có ý nghĩa, dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể sai… Do đó, trong mô hình hồi quy bội, chúng ta giả định là giữa các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến và chỉ số thường được dùng để kiểm tra hiện tượng này là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Fator). VIF càng nhỏ thì hiện tượng đa cộng tuyến càng giảm. Trong thực tế, chỉ số VIF nhỏ hơn 2 là chấp nhận được.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mô hình được thể hiện trong bảng 4.24 (phụ lục 07). Qua đó, ta thấy hệ số VIF của các biến độc lập nhỏ hơn 2. Điều này chứng tỏ các biến độc lập của mô hình nghiên cứu không có tương quan hoàn toàn với nhau và hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm trong trong mô hình này.
4.5.2.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: mô hình không đúng, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích, phương sai không phải là hằng
số…(Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008, 228). Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa và biểu đồ tần số P-P thường được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn.
Hình 4.1 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần suất. Có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.984 (tức gần bằng 1). Do đó ta có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình. 4.1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình. 4.2 Biểu đồ tần số P-P
Hình 4.2 cho thấy các chấm phân tán sát với đường chéo, phân phối phần dư có thể xem như chuẩn.
4.5.2.4. Giả định phương sai của phần dư không đổi.
Chỉ tiêu phương sai của phần dư không đổi được kiểm định thông qua đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc Y cũng đã được chuẩn hóa để biết hiện tượng phương sai có thay đổi không.
Hình 4.3. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 4.3 cho thấy giữa Y và phần dư của các biến độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi hay mọi người thường gọi là quan hệ phù hợp giữa biến phụ thuộc và phần dư. Vậy, giả định phương sai của phần dư không đổi không vi phạm.
4.5.2.5. Giả định về tính độc lập của phần dư.
Để đảm bảo mô hình hồi quy có ý nghĩa thì cần phải thỏa mãn một giả định nữa là các phần dư độc lập lẫn nhau hay nói cách khác không có sự tương quan giữa các phần dư. Phương pháp kiểm định ý nghĩa nhất là kiểm định Dubin – Watson. Nếu hệ số này nằm từ 1<d<3 thì kết luận mô hình không có sự tương quan giữa các phần dư.
Quan sát kiểm định Dubin-Watson của mô hình nghiên cứu ta thấy hệ số Dubin- Watton của mô hình nghiên cứu (Bảng 4.22) có giá trị d là 2.083 (lớn hơn 1 và nhỏ 3), do đó có thể kết luận là không có sự tương quan giữa các phần dư.
4.5.2.6. Kiểm định về độ phù hợp của mô hình và kết quả hồi quy.
Ở mục 4.3.1, đề tài này đã kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố để đánh giá thang đo. Trong phần này ta sẽ dùng tổng các biến đo lường để phân tích hồi quy tiếp theo. Với các giả định rằng hành vi lãnh đạo, đặc điểm công việc, thu nhập, tinh thần vì việc công, điều kiện làm việc, quan hệ với cấp dưới, công tác đào tạo, đồng nghiệp có tác động cùng chiều (dương) đến sự thỏa mãn, hồi quy sẽ được thực hiện
bằng phần mềm SPSS theo phương pháp ENTER cho ta các kết quả như Phụ lục 7. Sự
giải thích và phân tích các kết quả trong các bảng sẽ được trình bày trong các mục tiếp theo.
- Sự phù hợp của mô hình hồi quy.
Hầu như không có hàm hồi quy nào phù hợp hoàn toàn với tập dữ liệu, vẫn luôn có sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dư). Thang đo thông thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đã xây
dựng so với dữ liệu là hệ số xác định R2.
Trong tình huống này R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ
phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên
khi nhiều biến thêm vào phương trình, nó không phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Qua bảng 4.23, ta thấy hệ số xác định R2 bằng .543 và R2 điều chỉnh bằng .528. So
sánh 2 giá trị R2 và R2 điều chỉnh có thể thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn, dùng nó để đánh giá
độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô
hình. Nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức
52,8%, điều này còn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, cả 06 biến số trên góp phần giải thích 52,8% sự khác biệt của mức độ thỏa mãn của cán bộ công chức được quan sát đối với tổ chức.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Theo kết quả bảng 4.23, ta thấy kiểm định F có giá trị là 35.436 với Sig. = .000 chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết.
Kết quả bảng 4.24 cho thấy, các hệ số β’ đều khác 0 và Sig. <0.05, chứng tỏ các thành phần trên đều tham dự vào sự thỏa mãn của CBCNV. So sánh giá trị (độ lớn) của β’ cho thấy: hành vi lãnh đạo là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sự thỏa mãn của CBCNV (β’= 0.363), kế đến là thu nhập (β’= 0.345), tinh thần vì việc công (β’=0.340); đặc điểm công việc (β’=0.264), công tác đào tạo (β’=0.241), điều kiện làm việc (β’= 0.222).
Từ kết quả trên, phương trình thể hiện sự thỏa mãn của cán bộ công chức đối với cơ quan nhà nước theo tất cả các biến độc lập là:
Thoaman = 0.363*Lanhdao + 0.345*Thunhap + 0.340*Vieccong + 0.264*congviec + 0.241*Daotao + 0.222*dieukien
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra. Yếu tố “hành vi lãnh đạo” là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại đơn vị (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “hành vi lãnh đạo” với “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được sự quan tâm, hỗ trợ của lãnh đạo, được lãnh đạo đối xử công bằng và được động viên khi cần thiết hay cấp trên của họ là người có năng lực, uy tín càng nhiều thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.363 nghĩa là khi tăng mức độ thoả mãn về hành vi lãnh đạo lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì mức độ thỏa mãn chung trong công việc tăng thêm 0.363 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
Sau yếu tố “hành vi lãnh đạo” yếu tố thứ hai có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động đơn vị đó là “thu nhập”. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.345 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “thu nhập” và “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được trả lương càng cao và thỏa mãn các khoản trợ cấp, thưởng và các chế độ được hưởng theo qui định thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Yếu tố thứ ba có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại đơn vị đó là “tinh thần vì việc công”. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.340 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “ tinh thần vì việc công” và “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động thỏa mãn sự mong muốn phục vụ cho tổ chức nhà nước, sẳn sàng từ bỏ lợi ích cá nhân để phục vụ cho lợi ích cộng đồng thì mức độ thỏa mãn công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Yếu tố thứ tư có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động tại đơn vị đó là “đặc điểm công việc”. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.264 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “đặc điểm công việc” và “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi công việc của người lao động có tầm quan trọng nhất định đối
với đơn vị và người lao động được quyền quyết định một số vấn đề công việc nằm trong năng lực của mình càng nhiều, hiểu rõ công việc, công việc phù hợp với năng lực của mình thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
Yếu tố thứ năm có ảnh hưởng lớn đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động đơn vị đó là “công tác đào tạo”. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.241 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “công tác đào tạo” và “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động được đào tạo và sử dụng nhiều kỹ năng khác nhau trong công việc, đồng thời được đào tạo với chương trình tốt thì mức độ thoả mãn về công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H7 được chấp nhận. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Yếu tố cuối cùng có ảnh hưởng đến mức độ thỏa mãn trong công việc của người lao động trong đơn vị đó là “điều kiện làm việc”. Kết quả hồi quy (bảng 4.24) có hệ số beta đã chuẩn hóa là 0.222 dấu dương của hệ số beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “điều kiện làm việc” và “mức độ thỏa mãn trong công việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều này có nghĩa là khi người lao động làm việc trong môi trường có điều kiện đi lại thuận lợi, được trang bị đầy đủ trang thiết bị, điều kiện làm việc an toàn, thoải mái thì mức độ thoả mãn công việc càng tăng. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Kết quả của mô hình hồi quy đã loại 02 biến độc lập, đó là yếu tố “đồng nghiệp”, ”quan hệ với cấp dưới”. Điều này cho thấy rằng yếu tố 02 biến độc lập trên không có ý nghĩa thống kê tới “mức độ thỏa mãn trong công việc” của cán bộ công chức đối với cơ quan nhà nước, do đó giả thuyết H6, H8 không được chấp nhận. Điều này nói lên rằng người lao động tại công ty ít quan tâm đến mối quan hệ với cấp dưới, có lẽ do đặc điểm công việc nên người lao động ít quan tâm đến sự hỗ trợ từ những người làm việc chung với mình; sự thân thiện, dễ gần hay sự hòa đồng của đồng nghiệp cũng như không quan tâm đến việc đồng nghiệp có là người đáng tin cậy hay họ tận tâm với công việc không.
4.6. Kết quả đo lường về sự thỏa mãn công việc.
4.6.1. Thống kê mô tả đối với các thang đo được rút ra từ kết quả phân tích hồi qui.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy, chúng ta thực hiện việc thống kê mô tả trên