7. Kết cấu của nghiên cứu
4.4.2.Phân tích hồi quy (Xem thêm phụ lục 6)
Ta dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội sau: Kiểm định tự tƣơng quan bằng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d). Quy tắc kiểm định D của Durbin-Watson:
Giả thuyết H0 Quyết định Nếu
Không có tự tƣơng quan dƣơng Không có tự tƣơng quan dƣơng Không có tự tƣơng quan âm Không có tự tƣơng quan âm
Không có tự tƣơng quan dƣơng hoặc âm
Bác bỏ Không quyết định Bác bỏ Không quyết định Không bác bỏ 0 < d < dL dL <= d <= dU 4-dL < d < 4 4-dL <= d <= dL dU < d < 4-dU
Dò tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation actor –VIF). VIF < 10 là ta có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong thực tế thƣờng sử dụng chỉ số VIF <2.
Để dò tìm giả định phân phối chuẩn của phần dƣ ta sẽ dùng công cụ là biểu đồ Histogram. Phần dƣ có phân phối chuẩn với giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và phƣơng sai xấp xỉ bằng 1.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi đƣợc kiểm định bằng đồ thị phần dƣ. Các phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dƣ) trong một phạm vi không đổi chứng tỏ rằng giả định phƣơng sai của sai số không đổi không bị vi phạm (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
0 dL dU 2 4-dL 4-dU 4 Có tự tƣơng quan dƣơng Không quyết định Không có tự tƣơng quan Không quyết định Có tự tƣơng quan âm
Sau khi phân tích tƣơng quan và kết luận rằng có thể đƣa các biến độc lập vào mô hình. Tác giả tiếp tục phân tích hồi quy tuyến tính.
Bảng 4.24: Kết quả phân tích hồi quy lần thứ nhất Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.232 .490 2.541 .002 TTNIEN -.004 .029 -.005 -0.138 .578 .795 1.263 DTCN .231 .042 .239 5.500 .002 .786 1.321 DTNN .006 .028 .003 0.214 .567 .792 1.275 QDNN .008 .072 .007 0.111 .322 .836 1.259 CDKT .399 .057 .401 7.000 .000 .741 1.367 MTXH .125 .037 .152 3.378 .053 .673 1.528 MTLV -.169 .048 -.178 -3.521 .001 .707 1.432 a. Dependent Variable: NNL
Kết quả hồi quy lần thứ nhất cho thấy biến “Tuổi-thâm niên” có hệ số sig. = 0.578, “Đầu tƣ vào nghề nghiệp” có sig. = 0.567, “Quan điểm nghề nghiệp” có sig. = 0.322 và “Môi trƣờng xã hội” có sig. = 0.053 (đều lớn hơn 0.05), tuy nhiên biến “Môi trƣờng xã hội” có sig. gần bằng 0.05 nên tác giả tiến hành loại 3 biến “tuổi-thâm niên”, “Đầu tƣ vào nghề nghiệp”, “Quan điểm nghề nghiệp” trƣớc vì những biến này có sig. lớn hơn biến “Môi trƣờng xã hội” rất nhiều, điều này cho thấy biến “tuổi-thâm niên”, “Đầu tƣ vào nghề nghiệp”, “Quan điểm nghề nghiệp” không ảnh hƣởng đến “Sự biến động nguồn nhân lực”.
Sau khi loại những biến độc lập (Tuổi-thâm niên, đầu tƣ vào nghề nghiệp, quan điểm nghề nghiệp) không có mối quan hệ tuyến tính với biến sự biến động nguồn nhân lực, ta có kết quả hồi quy ở bảng 4.25:
Bảng 4.25: Kết quả phân tích hồi quy sau khi loại biến Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 .897a .805 .794 .30535 2.070
a. Predictors: (Constant), MTLV, DTCN, CDKT, MTXH b. Dependent Variable: NNL
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 57.568 4 24.392 121.377 .000a Residual 40.527 145 .004 Total 98.095 149 a. Predictors: (Constant), MTLV, DTCN, CDKT, MTXH b. Dependent Variable: NNL Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients T Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.233 .380 3.245 .002 DTCN .233 .042 .239 5.548 .003 .968 1.033 CDKT .421 .057 .401 7.386 .001 .755 1.325 MTXH .138 .037 .154 3.730 .048 .707 1.414 MTLV -.167 .048 -.176 -3.479 .002 .863 1.159 a. Dependent Variable: NNL .
Hình 4.6: Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dƣ
. Ta thấy hệ số Durbin-Watson D = 2.070 và tra bảng Durbin-Watson với α = 5%, số quan sát n = 150, số biến độc lập k’ = 4, ta có dL = 1.571, dU = 1.679 mà d = 2.070 thuộc (dL ; 4-dU) nên các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc với nhau.
Theo kết quả bảng 4.25 tất cả hệ số phóng đại phƣơng sai VIF < 2, vậy mô hình không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Dựa trên hình 4.6 ta thấy phần dƣ có phân phối chuẩn với giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 (-1.34E-17) và phƣơng sai xấp xỉ bằng 1 (0.986). Do đó, có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn không vi phạm
Hình 4.7 cho thấy các giá trị của phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi, chứng tỏ rằng giả định phƣơng sai của sai số không đổi không vi phạm.
Từ những kết quả trên, ta có thể thấy rằng việc kiểm định các giả định cho mô hình hồi quy đều thỏa yêu cầu. Do vậy, các kết quả phân tích hồi quy trên là đáng tin cậy.
Theo kết quả phân tích hồi quy giá trị R2 = 0.805, giá trị R2 cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc 80.05% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Đồng thời, R2 hiệu chỉnh là 0.794 cũng cho thấy mức độ phù hợp của mô hình này là cao (79.40%). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể ta xem xét đến giá trị F, giá trị F = 121.377 và sig = 0.000, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy ở phụ lục 6 ta thấy giá trị p-value đối với hệ số độ dốc của nhân tố tuổi-thâm niên = 0.578 >5%, nhân tố đầu tƣ nghề nghiệp = 0.567 >5%, nhân tố quan điểm nghề nghiệp = 0.322 >5%, nhân tố môi trƣờng xã hội = 0.053 >5%, chứng tỏ rằng giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy H0: βi = 0 có thể đƣợc chấp nhận với độ tin cậy 95%. Điều đó có ý nghĩa là nhân tố tuổi-thâm niên, đầu tƣ nghề nghiệp, quan điểm nghề nghiệp, không có mối liên hệ tuyến tính với sự biến động nhân lực.
Sau khi tiến hành hồi quy lại mô hình thì các nhân tố đặc tính cá nhân, cấp độ kỹ thuật, nhân tố môi trƣờng xã hội, môi trƣờng làm việc có mối liên hệ tuyến tính với sự biến động nguồn nhân lực vì giá trị p-value đối với hệ số độ dốc của cả bốn nhân tố
này đều nhỏ hơn 5%, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%. Từ đó ta có mô hình hồi quy sau:
H8 = 1.233+0.233*H2 + 0.421*H5 + 0.138*H6 - 0.167*H7
H2: Đặc tính cá nhân, H5: Cấp độ kỹ thuật, H6: Môi trƣờng xã hội, H7 : Môi trƣờng làm việc.
Hệ số β chuẩn hóa tại bảng 4.25 cho thấy mức độ ảnh hƣởng giữa bốn biến độc lập và biến phụ thuộc, cụ thể:
Hệ số β1 = 0.239 cho biết khi đặc tính cá nhân tăng lên một đơn vị độ lệch chuẩn, trong điều kiện cấp độ kỹ thuật, môi trƣờng làm việc không đổi, thì sự biến động nguồn nhân lực tăng lên 0.239 đơn vị độ lệch chuẩn.
Hệ số β2 = 0.401 cho biết khi cấp độ kỹ thuật tăng lên một đơn vị độ lệch chuẩn, trong điều kiện đặc tính cá nhân, môi trƣờng làm việc không đổi, thì sự biến động nguồn nhân lực tăng lên 0.402 đơn vị độ lệch chuẩn.
Hệ số β3 = 0.154 cho biết khi môi trƣờng xã hội tăng lên một đơn vị độ lệch chuẩn, trong điều kiện đặc tính cá nhân, cấp độ kỹ thuật, môi trƣờng làm việc không đổi, thì sự biến động nguồn nhân lực tăng lên 0.154 đơn vị độ lệch chuẩn.
Hệ số β4 = -0.176 cho biết khi môi trƣờng làm việc tăng lên một đơn vị độ lệch chuẩn, trong điều kiện đặc tính cá nhân, cấp độ kỹ thuật không đổi thì sự biến động nguồn nhân lực giảm 0.176 đơn vị độ lệch chuẩn.
Tầm quan trọng của các thành phần phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số hồi quy đã chuẩn hóa. Thành phần nào có giá trị tuyệt đối càng lớn thì ảnh hƣởng đến mức độ biến động nguồn nhân lực càng nhiều. Có thể nhận thấy sự biến động nguồn nhân lực chịu ảnh hƣởng nhiều nhất từ thành phần cấp độ kỹ thuật (β2 = 0.401), thứ hai là thành phần đặc tính cá nhân (β1 = 0.239), tiếp đến là thành phần môi trƣờng làm việc (β3 = -0.176), thấp nhất là thành phần môi trƣờng xã hội (β4 = 0.154)