6. Cấu trúc của luận văn
3.7.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Đề tài này sử dụng phương pháp hồi quy để dự đoán cường độ tác động của các yếu tố thỏa mãn công việc đến sự thỏa mãn chung của người lao động. Biến phụ thuộc là yếu tố “ mức độ thỏa mãn công việc” và biến độc lập là các yếu tố thỏa mãn được rút ra từ quá trình phân tích EFA và kiểm định với mức ý nghĩa 5%. Mô hình dự đoán có thể là:
Yi=β0+ β1X1i+β2X2i+ β3X3i+……. βkXki+εi
Trong đó:
Yi : Biến phụ thuộc (mức độ thỏa mãn công việc của người lao động Xk : Các biến độc lập (các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc)
β0 : Hằng số
βk : Các hệ số hồi quy (i> 0)
Biến phụ thuộc là yếu tố sự thỏa mãn chung và biến độc lập là các yếu tố hài lòng được rút ra từ quá trình phân tích EFA và có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson. Kết quả của mô hình sẽ giúp ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến sự thỏa mãn trong công việc của người lao động. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp Enter, trong đó biến phụ thuộc là sự thỏa mãn công việc nói chung, biến độc lập dự kiến là sự thỏa mãn đối với tính chất công việc, tiền lương và phúc lợi, đánh giá hiệu quả công việc, cơ hội đào tạo và thăng tiến, sự tự chủ trong công việc, tính ổn định trong công việc, chính sách và quy trình làm việc, phương tiện làm việc và an toàn lao động, trao đổi thông tin, quan hệ nơi làm việc.
Trong phương pháp này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, dò tìm sự vi phạm của giả định trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả thuyết được kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi (dùng hệ số tương quan hạng Spearman), phân phối chuẩn của phần dư (dùng Histogram và Q – Q Plot), tính độc lập của phần dư (dùng đại lượng thống kê Durbin – Watson).
3.7.3. Phân tích phương sai ANOVA.
Kỹ thuật phân tích phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này để tìm ra ý nghĩa thống kê của những khác biệt trung bình giữa biến phụ thuộc là sự thỏa mãn chung và các biến độc lập thuộc đặc tính từng cá nhân như: Giới tính, tuổi, trình độ học vấn, vị trí công tác và thu nhập của người lao động …
Trước khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levene được tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phương sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Significance là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phương sai nhóm.
Tiêu chuẩn Fishier F trong phép phân tích phương sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% được áp dụng. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Tiếp theo chương phương pháp nghiên cứu, chương này sẽ phân tích và đưa ra các kết quả về đối tượng nghiên cứu, kết quả đánh giá về độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, kết quả đo lường mức độ thỏa mãn công việc của người lao động và cuối cùng là kết quả về cường độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của người lao động đối với công việc.