Hình 4.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Giả thuyết mô hình nghiên cứu điều chỉnh:
H1: “Môi trường làm việc” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên.
H2: “Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên.
H3: “Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên.
H4: “Sự ghi nhận thành tích của nhân viên” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên.
H5: “Sự phân công công việc” ảnh hưởng đến động lực của nhân viên. H6: “Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên.
Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên
Môi trường làm việc
Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức
Sự ghi nhận thành tích của nhân viên
Sự phận công công việc Sự hỗ trợ trong công việc và đời
sống
Động lực làm việc
Phương trình hồi quy tuyến tính tổng quát được xây dựng như sau:
ĐL = C + α1β1 + α2β2 + α3β3 + α4β4 + α5β5 + α6β6
Trong đó:
Biến phụ thuộc là ĐL: động lực Biến độc lập là:
β1: Môi trường làm việc
β2: Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên
β3: Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức
β4: Sự ghi nhận thành tích của nhân viên
β5: Sự phân công công việc
β6: Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống 4.5.1 Phân tích hồi quy tuyến tính
- Kiểm định các giả định của mô hình hồi tuyến tính
Để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể đạt độ tin cậy, phần này sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm các giả định:
Phương sai phần dư không đổi Các phần dư có phân phối chuẩn Không có hiện tượng đa cộng tuyến
Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Phương sai của phần dư không đổi
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) hiện tượng phương sai của phần dư thayđổi làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), từ đó làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực, dẫn đến đánh giá sai về chất lượng mô hình hồi quy tuyến tính.
Hình 4.3: Sơ đồ phân tán Scatterplot
Dựa vào sơ đồ 4.3 cho ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên chứ không tạo nên hình dạng nào, vì vậy giả định phương sai không đổi của mô hình là đúng.
Các phần dư có phân phối chuẩn
Để xem phần dư có phân phối chuẩn không ta dùng biểu đồ tần số Histogram, với điều kiện Mean phải sấp sỉ gần bằng 0 và Std phải gần bằng 1, thì lúc đó ta nói phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn (Trọng & Ngọc, 2008, 228).
Hình 4.4: Biểu đồ tần số Histogram
Dựa vào biểu đồ t thấy Mean = -1,73E-17 (gần bằng 0) và Std.Dev = 0,966 (gần bằng 1) nên ta có thể nói các phần dư tuân theo quy luận phân phối chuẩn.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Chúng cung cấp những thông tin giống nhau cho mô hình và rất khó để tách rời sự ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong hệ số R Square vẫn khá cao.
VIF < 2: Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình.
2≤ VIF ≤ 10: Hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mô hình.
VIF ≥ 10: Hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.14: Kiểm định đa cộng tuyến Coefficientsa Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến Nhân tố B Sai số chuẩn Beta t Sig. Độ chấp nhận VIF (Constant) 2,541 ,565 4,500 ,000 TBNT1 ,560 ,125 ,440 4,483 ,000 ,875 1,143 TBNT2 -,268 ,100 -,274 -2,670 ,009 ,801 1,249 TBNT3 -,078 ,119 -,071 -,654 ,515 ,705 1,418 TBNT4 ,230 ,095 ,228 2,414 ,018 ,942 1,062 TBNT5 ,096 ,102 ,109 2,078 ,047 ,777 1,287 1 TBNT6 ,071 ,086 ,084 ,828 ,410 ,814 1,229 a. Dependent Variable: DLM
(nguồn: số liệu thống kê)
Nhìn vào cột VIF của bảng 4.14 ta thấy tất cả các giá trị của hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance inflation Factor) có giá trị < 2 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Nguyên nhân hiện tượng này có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến tính, sai số trong đo lường các biến... Các lý do này dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính
nhưng hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Dubin – Watson có thể dùng để kiểm định hiện tượng tương quan này, nếu các phần dư không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị Dubin – Watson sẽ nằm trong khoảng từ 2 đến 3.
Bảng 4.15: Kiểm định Dubin - Watson Model Summaryb Mod el R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin- Watson 1 ,699a ,489 ,452 ,47334 2,004 a. Predictors: (Constant), TBNT6, TBNT4, TBNT1, TBNT2, TBNT5, TBNT3 b. Dependent Variable: DLM
(Nguồn: số liệu thống kê)
Dựa vào bảng 4.15 ta thấy hệ số Durbin – Watson = 2,004 (nằm trong khoảng 2 đến 3) nghĩa là có thể chấp nhận giả định không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
Kiểm định hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi vi tuyến tính được thực hiện với 6 biến độc lập là: Môi trường làm việc, Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên, Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức, Sự ghi nhận thành tích của nhân viên, Sự phân công công việc, Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống.
Mô hình hồi quy tuyến tính có dạng:
ĐL = C + α1β1 + α2β2 + α3β3 + α4β4 + α5β5 + α6β6
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, 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 thống kê F và xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Bảng 4.16: bảng Model Summaryb và ANOVA
Mod el R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin- Watson 1 ,699a ,489 ,452 ,47334 2,004 a. Predictors: (Constant), TBNT6, TBNT4, TBNT1, TBNT2, TBNT5, TBNT3 b. Dependent Variable: DLM
(Nguồn: số liệu thống kê)
ANOVAb Nhân tố Tổng bình phương Độ tự do Trung bình bình phương F Sig. Regression 49,671 6 12,612 51,970 ,000a Residual 22,410 83 ,270 1 Total 72,081 89 a. Predictors: (Constant), TBNT6, TBNT4, TBNT1, TBNT2, TBNT5, TBNT3 b. Dependent Variable: DLM
(Nguồn: Số liệu thống kê)
Hệ số xác định hiệu chỉnh Adjuster R – Square là 0,452 (45,20% > 10%) , nghĩa là mô hình hồ quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, mô hình có mức độ giải thích tương đối tốt, điều này còn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là tương đối chặt chẽ.
Bên cạnh đó, hệ số Sig của F = 0,00 < 0,05 nên ta kết luận mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4.17: Kết quả hồi quy theo phương pháp Enter Coefficientsa Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến Nhân tố B Sai số chuẩn Beta t Sig. Độ chấp nhận VIF (Constant) 2,541 ,565 4,500 ,000 TBNT1 ,560 ,125 ,440 4,483 ,000 ,875 1,143 TBNT2 -,268 ,100 -,274 -2,670 ,009 ,801 1,249 TBNT3 -,078 ,119 -,071 -,654 ,515 ,705 1,418 TBNT4 ,230 ,095 ,228 2,414 ,018 ,942 1,062 TBNT5 ,096 ,102 ,109 2,078 ,047 ,777 1,287 1 TBNT6 ,071 ,086 ,084 ,828 ,410 ,814 1,229 a. Dependent Variable: DLM
(nguồn: số liệu thống kê)
Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình đều có giá trị Beta khác 0, thể hiện mức độ quan trọng của từng nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên. Có thể chọn lọc thành các nhóm sau:
Nhóm những nhân tố có giá trị β (beta) khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p < 0,05), gồm các nhân tố sau:
Môi trường làm việc: β = 0,440
Sự ghi nhận thành tích của nhân viên: β = 0,228 Sự phân công công việc: β = 0,109
Nhóm nhân tố có giá trị beta khác 0 nhưng không có ý nghĩa về mặt thống kê (kiểm định 2 phía, p > 0,05):
Nhóm những nhân tố có giá trị β (beta) nhỏ hơn 0 nhưng có ý nghĩa về mặt thống kê (kiểm định 2 phía, p < 0,05), gồm những nhân tố sau:
Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên: β = - 0,274
Nhóm nhân tố có giá trị beta nhỏ hơn 0 nhưng không có ý nghĩa về mặt thống kê (kiểm định 2 phía, p > 0,05) gồm nhân tố sau:
Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức: β = - 0,071
So sánh độ lớn của β ta thấy:
Môi trường làm việc là yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của
nhân viên nhiều nhất (β = 0,440). Có nghĩa là cứ một đơn vị (chuẩn hóa)thay đổi của khen thưởng thì động lực làm việc của nhân viên thay đổi 0,440 đơn
vị, vượt trội so với mức ảnh hưởng của các nhân tố khác.
Bên cạnh đó nhân tố Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên là nhân tố ảnh hưởng tỷ lệ nghịch với động lực làm việc của nhân viên (β
= - 0,274) nghĩa là cứ một đơn vị chuẩn hóa của nhân tố này tăng lên thì động lực làm việc của nhân viên khách sạn Hải Âu giảm đi 0,283 đơn vị và ngược lại.
Nhân tố Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức và
Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống được cho là các nhân tố không ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên Hải Âu vì nhân tố này có mức ý nghĩa quan sát lớn hơn 0,05.
Từ kết quả trên, phương trình thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên tại khách sạn Hải Âu:
ĐL = 2,541+ 0,560β1 – 0,268β2 + 0,230β4 + 0,096β5
4.5.2 Kiểm định các giả thuyết của mô hình
Sau khi phân tích EFA, nhân tố được đưa vào mô hình để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là: (1) Môi trường làm việc, (2) Năng lực chuyên
môn nghề nghiệp của nhân viên, (3) Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức, (4) Sự ghi nhận thành tích của nhân viên, (5) Sự phân công công việc, (6) Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống. Sau khi phân tích hồi
quy tuyến tính có một số các nhân tố được chấp nhận giả thuyết nhưng cũng có các nhân tố bị bác bỏ giả thuyết ban đầu, cụ thể như sau:
Môi trường làm việc là nhân tố ảnh hưởng nhiều nhất tới động lực làm việc của nhân viên tại khách sạn Hải Âu. Hệ số β > 0 cho thấy mối quan hệ giữa nhân tố Môi trường làm việc với động lực làm việc là mối quan hệ tỷ lệ thuận. Có nghĩa là khi nhân viên cảm thấy Môi trường làm việc tốt thì họ sẽ có động lực làm việc hơn trước. Kết quả hồi quy có β = 0,440, Sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận.
Năng lực chuyên môn và nghề nghiệp của nhân viên là nhân tố có hệ
số beta âm (β 0) nên ta nói mối quan hệ giữa nhân tố Năng lực chuyên môn và nghề nghiệp của nhân viên là mối quan hệ tỷ lệ nghịch. Kết quả hồi quy có
β = - 0,274 và Sig=0,009 < 0,05 nên ta nói giả thuyết H2được chấp nhận.
Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức là nhân tố có
hệ số beta âm (β < 0) nên ta nói mối quan hệ của nhân tố Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức là mối quan hệ tỷ lệ nghịch. Kết quả hồi quy cho thấy β = - 0,071 và Sig = 0,515> 0,05 nên ta nói giả thuyết H3 bị bác bỏ.
Sự ghi nhận thành tích của nhân viên là nhân tố có hệ số beta dương
(β > 0) nên ta nói quan hệ giữa nhân tố Sự ghi nhận thành tích của nhân viên là mối quan hệ tỷ lệ thuận. Kết quả hồi quy cho thấy β = 0,228 và Sig = 0,018 < 0,05 nên giả thuyết H4 được chấp nhận.
Sự phân công công việc là nhân tố có hệ số beta dương (β > 0) nên ta
nói quan hệ giữa nhân tố Sự phân công công việc là mối quan hệ tỷ lệ thuận. Kết quả hồi quy cho thấy β = 0,109 và Sig = 0,047 < 0,05 nên giả thuyết H5 được chấp nhận.
Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống là nhân tố có hệ số beta dương (β
= 0,084) nhưng mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,410 > 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H6, nghĩa là Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống không ảnh hưởng đến động lực
Vậy, kết quả phân tích hồi quy cho ta thấy, nhân tố Năng lực chuyên môn nghề nghiệp là nhân tố ảnh hưởng tỷ lệ nghịch đến động lực làm việc,nhân tố Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống và Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ chức là các nhân tố không ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên và các nhân tố còn lại điều có ảnh hưởng tỷ lệ thuận với động lực làm việc của nhân viên.
Bảng 4.18: Bảng kết quả kiểm định
Giả thuyết Kết quả kiểm
định
H1: “Môi trường làm việc” ảnh hưởng đến động lực làm
việc của nhân viên. Chấp nhận
H2: “Năng lực chuyên môn nghề nghiệp của nhân viên” ảnh
hưởng đến động lực làm việc của nhân viên. Chấp nhận H3: “Sự phù hợp giữa mục tiêu của nhân viên và của tổ
chức” ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên. Bác bỏ
H4: “Sự ghi nhận thành tích của nhân viên” ảnh hưởng đến
động lực làm việc của nhân viên. Chấp nhận
H5: “Sự phân công công việc” ảnh hưởngđến động lực của
nhân viên. Chấp nhận
H6: “Sự hỗ trợ trong công việc và đời sống” ảnh hưởngđến
động lực làm việc của nhân viên. Bác bỏ
4.6 Kiểm định sự khác biệt về động lực theo từng đặc điểm cá nhân
Có 5 đặc điểm cá nhân được đưa vào kiểm định bao gồm: Giới tính, độ tuổi, bộ phận công tác, tình trạng hôn nhân, thu nhập.
Với mục đích xem động lực làm việc theo từng đặc điểm cá nhân có khác nhau hay không, kiểm định được tiến hành theo phương pháp One – way ANOVA. Với phương pháp test of Homogeneity of Variance, kiểm định về
sự bằng nhau của phương sai bằng test of Homogeneity of Variance được thực hiên trước khi phân tích ANOVA.
ANOVA được tiến hành với giả thuyết Hi rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định cho rằng mức ý nghĩa <0,05 thì có thể bác bỏ giả thuyết Hi, ngược lại nếu kết quả kiểm định cho mức ý nghĩa >0,05 thì có thể chấp nhận giả thuyết Hi rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau.
4.6.1 Kiểm định về sự khác biệt của động lực theo “giới tính”
Giả thuyết H7: Không có sự khác biệt về động lực làm việc giữa nam
và nữ.
Bảng 4.19: Test of Homogeneity of Variances
DLM Levene
Statistic df1 df2 Sig.
,283 1 88 ,596
Ở bảng trên ta thấy kiểm định Levene test đã cho kết quả với mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,596 lớn hơn 0,05 vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 rằng phương sai tổng thể bằng nhau, nghĩa là phương sai trung bình của nam và nữ về động lực làm việc là không khác nhau.
Bảng 4.20: ANOVA DLM Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1,778 1 1,778 7,169 ,009 Within Groups 21,828 88 ,248 Total 23,606 89
Kết quả kiểm định One – Way Anova được trình bày trong bảng 4.20 cho thấy rằng mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,009 < 0,05 vì vậy có thể nói có sự khác nhau giữa động lực của nam và nữ.
Như vậy, bác bỏ giả thuyết H7, Nghĩa là có sự khác biệt về động lực làm việc