6. Cấu trúc của luận văn
4.2.3.Phân tích hồi qui tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết đƣợc cƣờng độ và chiều hƣớng ảnh hƣởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng ở đây là phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng OLS, với biến phụ thuộc là sự hài lòng đối với công việc, còn biến độc lập là các biến thể hiện ở mô hình đã điều chỉnh ở trên.
Tính chất công việc
Lƣơng, thƣởng, phúc lợi Đánh giá hiệu quả công việc
Cơ hội phát triển/ thăng tiến
Chính sách và quy trình làm việc Phƣơng tiện làm việc và
an toàn lao động Quan hệ nơi làm việc
Sự hài lòng đối với công việc Các yếu tố cá nhân: + Giới tính + Độ tuổi
+ Thời gian công tác + Bộ phận công tác + Trình độ học vấn + Thu nhập
Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính dạng tổng quát nhƣ sau: Yi = β0 + β1* X1i + β2*X2i + ...+ βn*Xni + ei
Trong đó:
Yi : giá trị sự hài lòng đối với công việc tại quan sát thứ i.
Xpi : giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i. βk : hệ số hồi qui riêng phần.
ei : biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
a) Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặc khác nếu giữa các biến độc lập cũng có tƣơng quan lớn với nhau thì đó chính là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Kết quả tính toán ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến nhƣ ở PL.Bảng 3 phần PHỤ LỤC B cho thấy biến phụ thuộc (SAT - Mức độ hài lòng chung) có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với cả bảy biến độc lập, hệ số tƣơng quan lớn hơn 0.3, mức ý nghĩa Sig.<0.05. Trong đó hệ số tƣơng quan giữa SAT với "CSQT - Chính sách và quy trình làm việc" là lớn nhất, đạt 0.671, hệ số tƣơng quan giữa biến SAT với "TCCV- Tính chất công việc" là thấp nhất, chỉ đạt 0.354. Hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đều khác 1 với mức ý nghĩa Sig.<0.05. Nhƣ vậy, biến phụ thuộc có quan hệ tƣơng quan đồng biến với cả 7 biến độc lập, và giữa các biến độc lập không có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
b) Xây dựng phƣơng trình hồi qui tuyến tính
Khi xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính bội, cần thực hiện kiểm định giả thuyết H0: hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0. Nếu biến nào có giả thuyết bị bác bỏ với mức ý nghĩa thống kê Sig<0.05 thì cần giữ lại biến đó, và nếu biến nào có giả thuyết không thể bị bác bỏ (ý nghĩa thống kê Sig>0.05) thì cần loại bỏ biến đó.
Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tƣơng quan Pearson ở trên, ta sẽ đƣa tất cả các biến độc lập đã điều chỉnh vào mô hình hồi quy để phân tích (theo phƣơng pháp Enter - đƣa tất cả các biến vào cùng một lúc). Kết quả tính toán nhƣ ở bảng 4.24, 4.25 và 4.26 dƣới đây.
Theo đó, các hệ số trong phƣơng trình tƣơng quan tuyến tính bội sẽ đƣợc tính toán, và kiểm định bằng chỉ tiêu Student. Nếu biến nào có hệ số beta thoả mãn điều kiện kiểm định Student với ý nghĩa thống kê Sig<0.05 thì đƣợc giữ lại trong mô hình hồi quy, còn biến nào không thoả mãn sẽ bị loại ra.
Bảng 4.24: Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp Enter lần 1
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
1 0.770a 0.594 0.582 0.377
a. Biến độc lập: (Hằng số), CSQT, TCCV, PTAT, QHLV, PTTT, HQCV, TLPL
Bảng 4.25: Phân tích ANOVAb theo phương pháp Enter lần 1
Mô hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 50.550 7 7.221 50.915 0.000a Phần dƣ 34.607 244 0.142 Tổng 85.157 251 a. Biến độc lập: (hằng số), CSQT, TCCV, PTAT, QHLV, PTTT, HQCV, TLPL
Bảng 4.26: Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính theo phương pháp Enter lần 1
Hệ số hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy không chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá t Mức ý nghĩa B Độ lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) -0.479 0.296 -1.618 0.107 TCCV -0.062 0.053 -0.061 -1.179 0.239 PTTT 0.160 0.055 0.149 2.893 0.004 HQCV 0.077 0.049 0.083 1.592 0.113 TLPL 0.157 0.063 0.142 2.480 0.014 QHLV 0.215 0.066 0.169 3.257 0.001 PTAT 0.189 0.066 0.137 2.872 0.004 CSQT 0.380 0.049 0.396 7.701 0.000
a. Biến phụ thuộc: SAT (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với các kết quả tính toán ở trên thì cần loại bỏ biến TCCV và HQCV do kết quả kiểm định thống kê không có ý nghĩa (Sig>0.05).
Sau khi loại bỏ 2 biến TCCV và HQCV, tính toán phân tích hồi quy theo phƣơng Enter với các biến còn lại, kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.27: Mô hình tóm tắt sử dụng phương pháp Enter lần 2
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng 1 0.767a 0.58
8
0.580 0.378
a. Biến độc lập: (Hằng số), CSQT, PTAT, PTTT, QHLV, TLPL
Bảng 4.28: Phân tích ANOVAb theo phương pháp Enter lần 2
Mô hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Mức ý nghĩa
1 Hồi quy 50.065 5 10.013 70.192 0.000a
Phần dƣ 35.092 246 0.143
Tổng 85.157 251
a. Biến độc lập: (hằng số), CSQT, PTAT, PTTT, QHLV, TLPL b. Biến phụ thuộc: SAT
Bảng 4.29: Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính theo phương pháp Enter lần 2
Coefficientsa
Mô hình Hệ số hồi quy không chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá t Mức ý nghĩa B Độ lệch chuẩn Beta 1 (Hằng số) -0.519 0.295 -1.757 0.080 PTTT 0.159 0.053 0.147 2.994 0.003 TLPL 0.152 0.060 0.137 2.509 0.013 QHLV 0.212 0.065 0.166 3.235 0.001 PTAT 0.200 0.065 0.144 3.067 0.002 CSQT 0.403 0.048 0.420 8.451 0.000
a. Biến phụ thuộc: SAT
Sau khi phân tích hồi quy lần thứ 2, kết quả cho thấy các hệ số Sig đều <0.05, các kiểm định đều có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy phƣơng trình hồi quy đạt yêu cầu với 5 biến còn lại.
Nhƣ vậy, với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0 và với độ tin cậy 95% thì ta chỉ không thể bác bỏ giả thuyết H0 đối với β1, β3 (do Sig1= 0.239 và Sig3 = 0.113> 0.05), đối với các βk khác ta đều có thể bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là ngoại trừ nhân tố sự hài lòng đối với "Tính chất công việc" và "Đánh giá hiệu quả công việc", các nhân tố khác trong phƣơng trình đều có ảnh hƣởng đến sự hài lòng đối với công việc.
Để kiểm chứng luận điểm này, ta có thể thực hiện xem xét lựa chọn biến cho mô hình hồi qui bội bằng phƣơng pháp chọn từng bƣớc (stepwise selection). Biến đầu tiên xem xét đƣa vào là biến có tƣơng quan thuận lớn nhất với sự hài lòng chung là biến "CSQT- Chính sách và quy trình làm việc", tiếp theo là các biến có tƣơng quan thuận giảm dần "QHLV- Quan hệ nơi làm việc", "PTTT- Cơ hội phát triển/thăng tiến", "PTLV- Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động", "TLPL- Lƣơng, thƣởng, phúc lợi". Kết quả có đƣợc nhƣ ở PL.Bảng 4 và PL.Bảng 5 phần PHỤ LỤC B.
Từ kết quả phân tích chọn mô hình số 5, tức là có 5 biến độc lập là: "CSQT- Chính sách và quy trình làm việc", "QHLV- Quan hệ nơi làm việc", "PTTT- Cơ hội phát triển/ thăng tiến", "PTAT- Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động", "TLPL- Lƣơng, thƣởng, phúc lợi" ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc là "SAT- Hài lòng chung". Kết quả này cũng phù hợp với phƣơng pháp Enter, tức là cần loại bỏ 2 biến độc lập: “TCCV- Tính chất công việc” và “HQCV- Đánh giá hiệu quả công việc” ra khỏi phƣơng trình hồi qui.
c) Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi phân tích hồi quy tuyến tính đã loại bỏ 2 nhân tố "TCCV- Tính chất công việc" và "HQCV- Đánh giá hiệu quả công việc", mô hình nghiên cứu đƣợc điều chỉnh lại nhƣ sau:
Hình 4.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích hồi quy tuyến tính
d) Các giả thuyết mới
- Giả thuyết H2: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với cơ hội đƣợc phát triển, thăng tiến hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- Giả thuyết H4: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với lƣơng, thƣởng, phúc lợi từ công việc đang làm thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- Giả thuyết H5: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với quan hệ nơi làm việc hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- Giả thuyết H6: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc.
- Giả thuyết H7: Cảm nhận của ngƣời lao động càng hài lòng đối với chính sách và quy trình làm việc hiện tại thì họ càng hài lòng đối với công việc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Lƣơng, thƣởng, phúc lợi Cơ hội phát triển/
thăng tiến
Chính sách và quy trình làm việc Phƣơng tiện làm việc và
an toàn lao động Quan hệ nơi làm việc
Sự hài lòng đối với công việc Các yếu tố cá nhân: + Giới tính + Độ tuổi
+ Thời gian công tác + Bộ phận công tác + Trình độ học vấn + Thu nhập
Theo kết quả tính toán, phƣơng trình hồi quy tuyến tính có đƣợc nhƣ sau:
SAT= 0.42*CSQT+ 0.166*QHLV+ 0.147*PTTT+ 0.144*PTAT+ 0.137*TLPL Trong đó:
SAT: Mức độ hài lòng chung
CSQT: Chính sách và quy trình làm việc. QHLV: Quan hệ nơi làm việc.
PTTT: Cơ hội phát triển/ thăng tiến.
PTAT: Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động. TLPL: Lƣơng, thƣởng, phúc lợi.
e) Đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta sẽ dùng các công cụ nhƣ tính hệ số xác định R2, kiểm định F và kiểm định t.
Trƣớc tiên, hệ số xác định của mô hình trên là 0.58 (Bảng 4.27), thể hiện 5 biến độc lập trong mô hình giải thích đƣợc 58% biến thiên của biến phụ thuộc là sự hài lòng đối với công việc. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là chấp nhận đƣợc.
Tiếp theo là cần kiểm định giả thuyết về mô hình của tổng thể (phân tích phƣơng sai). Ở trên sau khi đánh giá giá trị R2 ta biết đƣợc mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với mẫu. Tuy nhiên để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phƣơng sai. Theo kết quả tính toán ở bảng 4.28, giá trị sig. của F=0.000 (< 0.05), nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi qui tuyến tính bội đang xét phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Cuối cùng, để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0, và với độ tin cậy 95% thì ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 đối với tất cả các βk. Theo kết quả tính toán trong Bảng 4.29, giá trị t-value của các biến βk đều lớn hơn 1.96 và P-value < 0.05. Điều này có nghĩa là năm nhân tố trong phƣơng trình đều có ảnh hƣởng đến sự hài lòng đối với công việc.
f) Giải thích tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đƣa ra. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy “CSQT- Chính sách và quy trình làm việc” là yếu tố có ảnh hƣởng lớn nhất đến mức độ hài lòng đối với công việc của CBCNV thuộc TVĐ3 (có hệ số hồi quy lớn nhất). Hệ số beta >0 cũng cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “CSQT- Chính sách và quy trình làm việc” và “SAT- Mức độ hài lòng chung” là mối quan hệ cùng chiều. Nghĩa là khi CBCNV cảm thấy chính sách và quy trình làm việc rõ ràng, hiệu quả và dễ hiểu, dễ thực hiện thì họ sẽ làm việc tốt hơn, có nghĩa là mức độ hài lòng đối với công việc càng cao khi mức độ hài lòng về chính sách và quy trình làm việc tăng. Kết quả hồi quy có beta=0.42, mức ý nghĩa rất thấp (<0.01, tức là độ tin cậy cao), nghĩa là khi tăng mức độ hài lòng đối với về chính sách và quy trình làm việc lên 1 đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độ hài lòng chung đối với công việc tăng thêm 0.42 đơn vị.
Yếu tố thứ hai có ảnh hƣởng lớn đến mức độ hài lòng đối với công việc của CBCNV tại TVĐ3 là “QHLV- Quan hệ nơi làm việc”. Kết quả hồi quy có β = 0.166, mức ý nghĩa bé hơn 0.01, dấu dƣơng của hệ số Beta có nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “QHLV- Quan hệ nơi làm việc” và “SAT- mức độ hài lòng chung” là mối quan hệ thuận chiều. Điều đó có nghĩa là khi CBCNV cảm thấy Quan hệ nơi làm việc càng thoải mái, lành mạnh, hoà đồng thì sẽ càng làm tăng mức độ hài lòng đối với công việc của họ.
Yếu tố “PTTT- Cơ hội phát triển/ thăng tiến” có beta = 0.147, mức ý nghĩa bé hơn 0.01, có nghĩa là yếu tố “PTTT- Cơ hội phát triển/ thăng tiến” có mối quan hệ thuận chiều với yếu tố "SAT- mức độ hài lòng chung", khi mức độ hài lòng về "Cơ hội phát triển/ thăng tiến" tăng thì mức độ hài lòng chung đối với công việc cũng tăng và ngƣợc lại.
Yếu tố “PTLV- Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động” có beta = 0.144, mức ý nghĩa bé hơn 0.01, có nghĩa là yếu tố “PTLV- Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động” có ảnh hƣởng thuận chiều với yếu tố "SAT- mức độ hài lòng chung", khi mức độ hài lòng đối với yếu tố Phƣơng tiện làm việc và an toàn lao động tăng thì mức độ hài lòng chung đối với công việc cũng sẽ tăng theo và ngƣợc lại.
Yếu tố “TLPL- Lƣơng, thƣởng, phúc lợi” có beta = 0.137, mức ý nghĩa bé hơn 0.01, có nghĩa là yếu tố “TLPL- Lƣơng, thƣởng, phúc lợi” có mối quan hệ thuận chiều
với yếu tố "SAT- mức độ hài lòng chung", khi ngƣời lao động cảm thấy hài lòng hơn đối với Lƣơng, thƣởng, phúc lợi mà họ nhận đƣợc thì mức độ hài lòng chung đối với công việc cũng sẽ tăng theo và ngƣợc lại.
Tóm lại, cả 5 thành phần trong thang đo mô hình điều chỉnh đều có ý nghĩa thống kê khi xem xét mối quan hệ thuận chiều giữa 5 thành phần này với sự hài lòng chung đối với công việc của CBCNV tại TVĐ3.
Kết quả nghiên cứu của một số tác giả cũng cho thấy rằng không phải lúc nào các thành phần của mô hình nghiên cứu ban đầu cũng có tác động đến sự hài lòng của ngƣời lao động.
g) Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
Giả định đầu tiên là giả định liên hệ tuyến tính. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là đồ thị phân tán Scatterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục hoành. Nhìn vào đồ thị trên Hình 4.3 dƣới đây ta thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});