6 Cấu trúc bài khóa luận
3.5.1 Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R - square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác
định R2 đươc chứng minh là không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson ( 1 ≤ Durbin Watson ≤ 3) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại VIF (VIF <10). Hệ số Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự gắn kết của nhân viên càng lớn (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
Để thể hiện tính thuyết phục và tạo sự tin tưởng hoàn toàn vào kết quả hồi quy ta lần lược kiểm định một số giả định sau:
- Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Giả định về tính độc lập của sai số (không có sự tương quan giữa các phần
dư)
- Giả định phương sai của phần dư không đổi
+ Giả định mô hình không có hiện tượng đa công tuyến
Ở phần phân tích hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, và giữa các biến độc lập với nhau, ta thấy rằng giữa biến thuộc và các biến độc lập có mối quan hệ tương quan với nhau, và ta cũng thấy rằng giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nhưng không chặt chẻ lắm điều này thể hiện là hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình không cao lắm. Và để chắc chắn ta phải dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại (Variance inflation factor –VIF).
Qua kết quả hồi quy được trình bày ở bảng 3.18 ta thấy hệ số VIF lớn nhất chỉ có 2,276 < 10. Hệ số VIF < 10 do đó có thể khẳng định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến , bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bảng 3.18 Kết quả hồi quy bằng phương pháp enter
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 0,562 0,303 1,856 0,065 DT 0,063 0,052 0,075 1,198 0,012 0,585 1,710 DN 0,011 0,050 0,014 0,228 0,820 0,596 1,679 DKLV -0,014 0,065 -0,015 -0,212 0,002 0,439 2,276 CT 0,081 0,049 0,081 1,666 0,004 0,972 1,029 HLC 0,630 0,049 0,661 12,823 0,000 0,865 1,157 CV 0,080 0,043 0,091 1,869 0,023 0,971 1,030 HLCD -0,022 0,043 -0,031 -0,513 0,608 0,628 1,593 1 TN 0,026 0,041 0,035 0,651 0,034 0,773 1,294
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Ta dùng công cụ vẽ hình của SPSS là biểu đồ Histogram. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình (= -1.84E-15) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn = 0.982 gần bằng 1, ta có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không vi phạm.
Hình 3.2 Đồ thị phân phối phần dư
+ Giả định về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư):
Ta dùng đạị lượng Durbin Watson để thực hiện kiểm định. Đại lượng này có giá trị biến thiên trong khoản từ 0 đến 4. Các giá trị nằm trong khoảng từ (0;1) là giữa các phần dư có tương quan âm, từ (1;3) là giữa các phần dư không có sự tương quan, từ (3;4) là giữa các phần dư có tương quan dương.
Nhìn vào bảng kết quả ta thấy Durbin-Watson = 2,311 thuộc khoảng (1;3) nên các phần dư ko có sự tương quan với nhau.
Bảng 3.19 Kiểm định sự tương quan của các phần dư
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
+ Giả định phương sai của phần dư không đổi
Dựa vào đồ thị phân tán Scatterplot ta thấy phương sai phân tán quanh giá trị
trung bình điều này chứng tỏ mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi.
Hình 3.3 Đồ thi phân tán
3.5.2 Phân tích hồi quy
Bảng 3.20 Kết quả các giá trị thống kê về tác động của các yếu tố thành phần đến sự gắn kết.
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
Bảng 3.21 Kết quả phân tích hồi quy của các yếu tố thành phần đến sự gắn kết trong công việc.
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 0,562 0,303 1,856 0,065 DT 0,063 0,052 0,075 1,198 0,012 0,585 1,710 DN 0,011 0,050 0,014 0,228 0,820 0,596 1,679 DKLV -0,014 0,065 -0,015 -0,212 0,062 0,439 2,276 CT 0,081 0,049 0,081 1,666 0,004 0,972 1,029 HLC 0,630 0,049 0,661 12,823 0,000 0,865 1,157 CV 0,080 0,043 0,091 1,869 0,023 0,971 1,030 HLCD -0,022 0,043 -0,031 -0,513 ,608 0,628 1,593 1 TN 0,026 0,041 0,035 0,651 0,034 0,773 1,294
Kết quả phân tích cho thấy các mức ý nghĩa sig. của các yếu tố thành phần như: đào tạo, cấp trên, hài lòng chung, đặc điểm công việc và thu nhập đạt yêu cầu vì sig. <0,05. Các yếu tố còn lại như: điều kiện làm việc, đồng nghiệp và hài lòng về chế độ bị loại bỏ vì có Sig. > 0,05. Hệ số R2 (R bình phương) = 0.652 có nghĩa là biến sự gắn kết của nhân viên với tổ chức được giải thích 65,2% bởi 5 biến đào tạo, cấp trên, hài lòng chung, đặc điểm công việc và thu nhập (còn lại là những biến khác).
Dựa vào bảng 3.21 ta có phương trình hồi quy tuyến tính sau:
Gan ket (Y) = 0,75* Dao tao + 0,81* Cap tren + 0,66* Hai long chung + 0,91* Dac diem cong viẹc + 0,35* Thu nhap. (3.1)
Kiểm định các giả thuyết trong mô hình điều chỉnh
Theo kết quả hồi quy ở bảng 3.21 ta thấy
Giả thuyết H1’ có giá trị Sig = 0,012 < 0,05, ta chấp nhập giả thuyết H1’, có nghĩa là công ty tạo điều kiện cho nhân viên có cơ hội đào tạo thăng tiến tốt thì nhân viên sẽ gắn kết hơn với công ty.
Giả thuyết H2’ có giá trị Sig = 0,820 > 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H2’, có nghĩa là đồng nghiệp thân thiện, nhiệt tình hợp tác và giúp đỡ sẽ không làm cho nhân viên gắn kết với công ty hơn.
Giả thuyết H3’ có giá trị Sig = 0,063 > 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H3’, có nghĩa là điều kiện làm việc tốt sẽ không làm cho nhân viên gắn kết với công ty hơn
Giả thuyết H4’ có giá trị Sig = 0,04 < 0,05, ta chấp nhập giả thuyết H4’, có nghĩa là cấp trên thân thiện quan tâm gần gủi đối xữ công bằng với nhân viên sẽ làm cho nhân viên gắn kết với công ty hơn.
Giả thuyết H5’ có giá trị Sig = 0,000 < 0,05, ta chấp nhập giả thuyết H5’, có nghĩa là khi nhân viên hài lòng với công việc chung của họ thì họ sẽ gắn kết với công ty hơn.
Giả thuyết H6’ có giá trị Sig = 0,023 < 0,05, ta chấp nhập giả thuyết H6’, có nghĩa là công việc phù hợp sẽ làm cho nhân viên gắn kết với công ty hơn.
Giả thuyết H7’ có giá trị Sig = 0,608 > 0,05, ta bác bỏ giả thuyết H7’, có nghĩa là chế độ làm việc hợp lý và công bằng càng cao thì nhân viên sẽ ít gắn bó với công ty hơn.
Giả thuyết H8’ có giá trị Sig = 0,034 < 0,05, ta chấp nhập giả thuyết H8’, có nghĩa là thu nhập cao sẽ làm cho nhân viên gắng kết với công ty hơn.
Ta nhận thấy các yếu tố điều kiện làm việc, đồng nghiệp và hài lòng về chế độ bị loại bỏ trong mô hình hồi quy này, nhưng trong một số mô hình nghiên cứu trước đây được nêu ra trong phần lý thuyết như của Đặng Thị Ngọc Hà (2010), Vũ Khắc Đạt (2008) thì những yếu tố này có sự tác động đến sự gắn kết của nhân viên. Vậy tại sao trong mô hình nghiên cứu này những yếu tố này lại không có sự tác động đến sự gắn kết của nhân viên? Có thể do một số nguyên nhân sau:
- Nhân viên trong công ty họ đã cảm thấy thỏa mãn, hài lòng với những yếu tố này tại công ty nên những yếu tố này họ không quan tâm tới nữa.
- Nhiều nhân viên khi trả lời câu hỏi qua loa nên dữ liệu không đạt yêu cầu làm cho kết quả thiếu chính xác.
- Bảng câu hỏi chưa bám sát lắm vào các yếu tố này nên dẫn đến kết quả không đúng.
- Mẫu quá nhỏ nên số kết quả chưa chính xác lắm.