6. Kết cấu của nghiên cứu
3.5 Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính
3.5.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan (r)
Sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định về sự tương quan giữa 8 thành phần công việc và lòng trung thành của nhân viên. Kết quả thống kê cho thấy (xem bảng 3.25):
- Hệ số tương quan giữa lòng trung thành với chính nó là 1, giữa 8 biến độc lập với chính nó cũng bằng 1.
- Tất cả các hệ số tương quan giữa 8 biến độc lập và phụ thuộc đều dương (>0), chứng tỏ đây là quan hệ đồng biến. Cụ thể, hệ số tương quan giữa cấp trên với lòng trung thành là 0.673. Tương tự, hệ số tương quan giữa bản chất công việc, đồng nghiệp, năng lực, thương hiệu, đào tạo, điều kiện làm việc, phúc lợi với lòng trung thành lần lượt là 0.451; 0.396; 0.197; 0.551; 0.545; 0.412 và 0.540. Như vậy, mối quan hệ tương quan chặt chẽ nhất là giữa thang đo “mối quan hệ cấp trên” với “lòng trung thành” vì có r = 0.673 và yếu nhất là giữa thang đo “năng lực” với “lòng trung thành” (r = 0.197).
- Ta thấy tất cả các hệ số tương quan đều có hai dấu sao (**) ở cạnh giá trị. Như vậy, nếu ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức là chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Và tất cả các giá trị Sig (2 tailed) của các biến đều có giá trị 0.000 (rất nhỏ). Như vậy, trên thực tế không có mối liên hệ tuyến tính nào trong tổng thể giữa các yếu tố thành phần công việc và lòng trung thành của nhân viên. Do đó, có thể đưa tất cả 8 biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến trung thành.
Bảng 3.25 Hệ số tương quan tuyến tính giữa lòng trung thành và các thành phần công việc CT BC DN NL TH DT DK PL TT CT Hệ số tương quan 1 .413 ** .388** .191** .471** .499** .391** .498** .673** BC Hệ số tương quan 1 .241 ** .142* .471** .413** .346** .484** .451** DN Hệ số tương quan 1 .181 ** .372** .343** .341** .304** .396** NL Hệ số tương quan 1 .382 ** .218** .270** .216** .197** TH Hệ số tương quan 1 .453 ** .550** .547** .551** DT Hệ số tương quan 1 .391 ** .506** .545** DK Hệ số tương quan 1 .463 ** .412** PL Hệ số tương quan 1 .540 ** Hệ số tương quan .673 ** .451** .396** .197** .551** .545** .412** .540** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 TT Số quan sát 310 310 310 310 310 310 310 310 310
3.5.2 Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình hồi quy bội được xem có dạng:
TT= β0 + β1*CT + β2*BC + β3*DN + β4*NL + β5*TH + β6*PL + β7*DT + β8*DK
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2. Công cụ chẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là: Hệ số phóng đại
phương sai (Variance inflation factor – VIF). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Trọng & Ngọc 2008).
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 8 biến độc lập là: (1) Quan hệ với cấp trên; (2) Bản chất công việc; (3) Quan hệ với đồng nghiệp; (4) Năng lực bản thân; (5) Thương hiệu tổ chức; (6) Thu nhập; (7) Cơ hội đào tạo và (8) Điều kiện làm việc và 1 biến phụ thuộc là lòng trung thành của nhân viên. Giá trị của mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter.
Kết quả hồi quy cho thấy 8 biến độc lập trên đều có tương quan với biến lòng trung thành với mức ý nghĩa 5% và R hiệu chỉnh = 0.560. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập tương đối chặt chẽ, cả 8 biến trên giải thích 56.0% sự khác biệt mức độ trung thành của nhân viên đối với KS. Và hệ số Durbin - Watson = 1.732 gần bằng 2, điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan (xem phụ lục 8).
“Một lần nữa nên nhớ rằng trong thống kê, chọn mức ý nghĩa bao nhiêu còn phụ thuộc khá nhiều vào mục đích kiểm định của bạn là gì, với một cuộc nghiên cứu khám
phá, bạn nên hài lòng với mức ý nghĩa 0.1” (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mọng Ngọc
2008, tr.154). Như tác giả đã đề cập ở các phần trước, đây là nghiên cứu mới trong lĩnh vực kinh doanh lưu trú, đặc biệt kinh doanh KS cao cấp. Vì vậy, nghiên cứu này giống như một cuộc thăm dò trong lĩnh kinh doanh KS cao cấp. Do vậy, mức ý nghĩa của nghiên cứu đặt ra là 0.1.
Nhìn vào bảng 3.26 ta thấy 3 biến: bản chất, năng lực và điều kiện làm việc đều có mức ý nghĩa > 0.1 nên không có ý nghĩa thống kê. Do đó, ba biến này bị loại khỏi mô hình.
Điều này có nghĩa là 3 yếu tố trên không có quan hệ tuyến tính với lòng trung thành của nhân viên về mặt ý nghĩa thống kê. Thực tế cho thấy do đối tượng đang được khảo sát trong nghiên cứu này là những người lao động làm việc tại các khách sạn cao cấp theo tiêu chuẩn từ 4 đến 5 sao trở lên nên có sự tương đồng về những yếu tố trên. Vì vậy, cảm nhận của nhân viên về việc này chưa có sự khác biệt lớn.
- Bản chất công việc: Dù làm ở vị trí nào trong lĩnh vực kinh doanh khách sạn thì nhân viên đều chịu ảnh hưởng của tính mùa vụ trong du lịch. Nếu đang ở mùa cao điểm thì toàn bộ nhân viên trong các khách sạn đều phải làm việc hết mình, kể cả nhân
viên văn phòng hay cấp quản lý cũng phục vụ trong mùa đông khách. Họ có thể làm việc như nhân viên nhà hàng, nhân viên buồng phòng v.v... Do đó, về bản chất công việc trong ngành khách sạn có luân phiên và mọi người đều biết rõ các công việc của bộ phận khác. Vì vậy, cách cảm nhận về công việc của mỗi người đều gần giống nhau.
- Năng lực bản thân: Bởi vì đa số người lao động làm việc ở các khách sạn cao cấp nên có sự chọn lọc nhân sự hơn và họ đều là những người có kỹ năng và trình độ nhất định. Đa số khi được tuyển dụng vào các KS này, họ đều là những người có năng lực. Tuy không có ý nghĩa thống kê nhưng lại có tác động ngược chiều đối với lòng trung thành. Như vậy, về mặt thực tế nó vẫn có ý nghĩa nhất định đến lòng trung thành của nhân viên.
- Tương tự, điều kiện làm việc (chủ yếu là các trang thiết bị phục vụ cho công việc) đều có sự chọn lọc và đầu tư bài bản nên người lao động không thấy có sự khác biệt rõ lắm giữa các KS cao cấp.
Bảng 3.26 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số Beta chưa chuẩn hóa
Hệ số Beta đã chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Độ lệch chuẩn Hệ số Beta t Sig. Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (Hằng số) -.567 .290 -1.956 .051 Cấp trên .471 .057 .402 8.292 .000 .606 1.651 Bản chất .077 .054 .066 1.424 .156 .672 1.488 Đồng nghiệp .097 .057 .073 1.713 .088 .778 1.286 Năng lực -.041 .055 -.031 -.751 .453 .843 1.187 Thương hiệu .209 .062 .181 3.356 .001 .489 2.046 Đào tạo .177 .053 .160 3.345 .001 .619 1.615 Điều kiện .001 .062 .001 .024 .981 .633 1.581 1 Phúc lợi .122 .056 .112 2.194 .029 .546 1.831
Sau khi loại 3 biến nêu trên, kết quả hồi quy cho thấy 5 biến độc lập này đều có tương quan với biến lòng trung thành với mức ý nghĩa 5% và R điều chỉnh = 0.560. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập tương đối chặt chẽ, cả 5 biến trên giải thích 56.0% sự khác biệt mức độ trung thành của nhân viên đối
với KS. Và hệ số Durbin - Watson = 1.735 gần bằng 2, điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan (xem bảng 4.27).
Bảng 3.27 Mô hình tóm tắt phương pháp Enter sau khi đã loại biến
Thống kê thay đổi Mô hình R Hệ số tương quan R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi Hệ số Durbin- Watson 1 .753 a .568 .560 .56908 .568 79.789 5 304 .000 1.735
Bảng 3.28 Mô hình phân tích ANOVA sau khi đã loại biến
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình Giá trị thống kê F Mức ý nghĩa Phần giải thích 129.197 5 25.839 79.789 .000a Phần dư 98.450 304 .324 1 Tổng cộng 227.647 309
Giá trị thống kê F là một kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ta thấy F = 79.789 với mức ý nghĩa = 0.000 chứng tỏ ta có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, nghĩa là mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, có thể sử dụng được và có ý nghĩa thống kê (xem bảng 3.28).
Với độ chấp nhận của biến nhỏ hơn 2 và hệ số phóng đại phương sai của các biến lớn hơn 1 (nhỏ hơn 10), cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do vậy, phương trình hồi quy có thể sử dụng.
Để mối quan hệ giữa các nhân tố và sự thỏa mãn có ý nghĩa thì mức ý nghĩa < 0.1 và các hệ số Beta đều khác 0. Như vậy, hầu hết các biến đều thỏa mãn.
Phương trình hồi quy tuyến tính được viết lại như sau (xem bảng 3.29):
TT =0.411*CT + 0.186*TH + 0.167*DT + 0.128*PL +0.072*DN
Ta thấy, các hệ số dốc lần lượt là 0.411; 0.186; 0.167; 0.128 và 0.072, đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều với lòng trung thành của nhân viên. Tầm quan trọng của các biến độc lập trên đối với biến trung thành được xác định căn cứ vào hệ số Beta đã chuẩn hóa. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố
nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến lòng trung thành của nhân viên đối với KS. Do đó, ảnh hưởng quan trọng nhất đến lòng trung thành của nhân viên là yếu tố cấp trên (Beta = 0.411), thứ hai là yếu tố thương hiệu (Beta = 0.186), thứ ba là yếu tố cơ hội đào tạo (Beta = 0.167), thứ tư là yếu tố phúc lợi (Beta = 0.128) và cuối cùng là yếu tố đồng nghiệp (Beta = 0.072).
Bảng 3.29 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter (đã loại biến)
Hệ số Beta chưa chuẩn hóa Hệ số Beta đã chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Độ lệch chuẩn Hệ số Beta t Sig. Độ chấp nhận của biến Hệ số phóng đại phương sai (Hằng số) -.577 .234 -2.466 .014 Cấp trên .481 .056 .411 8.554 .000 .617 1.621 Đồng nghiệp .095 .056 .072 1.686 .093 .790 1.266 Thương hiệu .214 .056 .186 3.845 .000 .611 1.636 Đào tạo .185 .052 .167 3.537 .000 .635 1.576 Phúc lợi .139 .054 .128 2.591 .010 .585 1.710
Mô hình cũng đáp ứng điều kiện về phần dư, phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn (độ lệch chuẩn Std. Dev =0.992) (xem bảng 3.30).
Đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) = 1.735 gần bằng 2 nên các phần dư trong mẫu không có tương quan với nhau.
Giả định tuyến tính và phương sai của sai số không đổi: Ta thấy, đồ thị biểu diễn phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự đoán chuẩn hóa cho thấy chúng phân tán không theo bất kỳ đường cong nào (xem bảng 3.31). Như vậy, giả định này không bị vi phạm.
Bảng 3.30 Đồ thị phân phối phần dư
3.5.3 Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, ta tiến hành kiểm định các giả thuyết của mô hình đã đưa ra.
Quan hệ với cấp trên là yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến lòng trung thành của nhân viên (vì có hệ số Beta lớn nhất).Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố này và lòng trung thành của nhân viên là mối quan hệ cùng chiều. Kết quả hồi quy cho thấy yếu tố quan hệ với cấp trên có Beta = 0.411 và Sig = 0.000 (<0.1), nghĩa là khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng mối quan hệ với cấp trên lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của nhân viên đối với KS cũng tăng lên 0.411 đơn vị. Vì vậy, giả thuyết H4 được chấp nhận.
Yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ hai đến lòng trung thành của nhân viên là thương hiệu tổ chức với Beta = 0.186 và Sig <0.1. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là, khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng giá trị thương hiệu của tổ chức lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của nhân viên đối với KS cũng tăng lên 0.186 đơn vị. Do vậy, giả thuyết H3 được chấp nhận.
Yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ ba đến lòng trung thành của nhân viên là cơ hội đào tạo với Beta = 0.167 và Sig < 0.1. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là, khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng cơ hội đào tạocho nhân viên lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của nhân viên đối với KS cũng tăng lên 0.167 đơn vị. Do vậy, giả thuyết H7 cũng được chấp nhận.
Yếu tố có ảnh hưởng quan trọng thứ tư đến lòng trung thành của nhân viên là chính sách phúc lợi với Beta = 0.128 và Sig < 0.1. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là, khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng chính sách phúc lợi cho nhân viên lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của nhân viên đối với KS cũng tăng lên 0.128 đơn vị. Do vậy, giả thuyết H2 được chấp nhận.
Và yếu tố cuối cùng ảnh hưởng quan trọng đến lòng trung thành của nhân viên là quan hệ với đồng nghiệpvới Beta = 0.072 và Sig <0.1. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là, khi các yếu tố khác không thay đổi nếu tăng mối quan hệ với đồng nghiệp lên 1 đơn vị thì lòng trung thành của nhân viên đối với KS cũng tăng lên 0.072 đơn vị. Và giả thuyết H4 cũng được chấp nhận.
3.5.4 Kiểm định sự khác biệt theo các đặc tính cá nhân đến lòng trung thành của nhân viên nhân viên
Giả thuyết H9: Có sự khác nhau về mức độ trung thành của các nhân viên theo các đặc điểm nhân khẩu học như: giới tính, tuổi tác, trình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, thâm niên công tác, chức danh công tác.
Chúng ta sẽ tiến hành kiểm định xem có sự khác biệt nào không của một số đặc tính cá nhân đối với lòng trung thành của nhân viên đối với các KS cao cấp.Để kiểm định xem mức độ trung thành đối với KS giữa các đặc tính cá nhân có khác nhau không, kiểm định về sự bằng nhau của phương sai bằng Levene Test được thực hiện trước khi phân tích ANOVA.
3.5.4.1 Khác biệt về giới tính
Theo kết quả ta thấy trong kiểm định Levene, ta thấy Sig = 0.000 < 0.05 nên phương sai giữa hai phái nam và nữ không bằng nhau. Vì vậy, ta không thể tiến hành phân tích phương sai khi các phương sai là khác nhau.
Bảng 3.32 Kiểm định phương sai bằng nhau Kiểm định sự bằng nhau của các phương sai nhóm
Thống kê Levene Bậc tự do của tử số Bậc tự do của mẫu số Mức ý nghĩa
22.238 1 308 .000
Do biến độc lập có ít hơn 3 thuộc tính. Việc kiểm định bằng phương pháp ANOVA khi phương sai khác nhau (Equal variances not assumed) không thực hiện được. Phương pháp thống kê t của Student (T-test) sẽ được sử dụng để thay thế. Kiểm