định nghỉ việc của nhân viên ngân hàng TMCP Sài Gòn
Để biết mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì cần phải có một thước đo phù hợp với nó. Một thước đo sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2
giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn dữ liệu. Do vậy, hệ số xác định điều chỉnh (R2
adj) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Do đó để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy thì mô hình hồi quy phải đảm bảo các tiêu chuẩn như:
+ Hệ số xác định điều chỉnh R2
adj được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình và mức ý nghĩa của kiểm định F trong ANOVA phải <0.05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
+ Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là hệ số phóng đại phương sai VIF<10 (Nguyễn Đình Thọ, 2011; và Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Các phần dư có phân phối chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Và giả định phương sai của phần dư độc lập và không đổi (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Ngoài ra phương pháp thực hiện hồi quy trong nghiên cứu là phương pháp đưa vào lần lượt (enter) vì đây là phương pháp được xem là phương pháp phân tích khẳng định (confirmatory) trong nghiên cứu khoa học (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy chỉ có các biến bao gồm: áp lực do thay đổi trong tổ chức, tiền lương, phúc lợi và đồng nghiệp có ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc với mức ý nghĩa < 0.05 (bảng 4.13) trong khi các biến còn lại bao gồm: thăng tiến, lãnh đạo, đào tạo và bản chất công việc hầu như không có ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc vì mức ý nghĩa thấp nhất của các yếu tố này bằng 0.161 lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 rất nhiều.
Bảng 4.13 Kết quả các thông số của từng biến trong mô hình hồi quy Hệ sốa Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Hằng số) 3.305 .376 8.796 .000 Thăng tiến .102 .072 .114 1.405 .161 .400 2.497 Đồng nghiệp -.144 .067 -.146 -2.160 .032 .573 1.747 Lãnh đạo .002 .070 .002 .022 .983 .497 2.013 Đào tạo .073 .061 .090 1.190 .235 .456 2.194 Phúc lợi -.189 .057 -.213 -3.325 .001 .638 1.566 Tiền lương -.279 .052 -.350 -5.390 .000 .623 1.604 Bản chất công việc -.057 .054 -.064 -1.050 .295 .702 1.425 Áp lực thay đổi trong tổ chức .400 .064 .346 6.204 .000 .846 1.183
a. Biến phụ thuộc: Dự định nghỉ việc
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Kết quả hồi quy cho thấy hệ số xác định điều chỉnh R2adj bằng 0.371 (bảng 4.14) và mức ý nghĩa của kiểm định F trong ANOVA bằng 0.00<0.05 (bảng 4.15) nghĩa là mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu ở mức 37.1% hay nói cách khác mô hình giải thích được 37.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc dự định nghỉ việc.
Bảng 4.14 Tóm tắt mô hình hồi quy
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Bảng 4.15 Bảng Anova ANOVAa
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 36.379 8 4.547 18.623 .000b Phần dư 56.406 231 .244 Tổng 92.785 239
a. Biến phụ thuộc: Dự định nghỉ việc
b. Biến độc lập: (Hằng số), Áp lực thay đổi trong tổ chức, Đào tạo, Đồng nghiệp, Tiền lương, Bản chất công việc, Phúc lợi, Lãnh đạo, Thăng tiến
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn bằng 0.983 (hình 4.2) và các điểm quan sát trong đồ thị phân vị chuẩn (P-P Plot) phân tán không quá xa đường thẳng kỳ vọng (hình 4.3) nên giả định phân phối chuẩn của phần dư chuẩn hoat đạt yêu cầu.
Tóm tắt mô hìnhb
Mô hình
R R2 R2
adj Sai lệch chuẩn của ước lượng
Durbin-Watson
1 .626a .392 .371 .49415 1.325
a. Biến độc lập: (hằng số), Áp lực thay đổi trong tổ chức, Đào tạo, Đồng nghiệp, Tiền lương, Bản chất công việc, Phúc lợi, Lãnh đạo, Thăng tiến
Hình 4.2 Biểu đồ tần suất phân phối phần dư chuẩn hóa
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Hình 4.3 Đồ thị phân vị chuẩn
Hệ số Durbin-Watson của mô hình hồi quy bằng 1.325 (bảng 4.14) thỏa điều kiện 1<d<3 nên có thể kết luận phương sai của phần dư không tự tương quan và giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (hình 4.4) cho thấy phương sai của phần dư không đổi. Do đó, giả định về phương sai của phần dư không tự tương quan và không đổi đạt yêu cầu.
Hình 4.4 Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Bảng 4.13 cho thấy mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến vì hệ số phóng đại phương sai VIF lớn nhất trong mô hình hồi quy bằng 2.497 thỏa điều kiện VIF < 10. Do vậy, giả định về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy đạt yêu cầu.
Như vậy, mô hình hồi quy được kiểm định là phù hợp và kết quả phân tích cho thấy các thành phần đồng nghiệp, thành phần phúc lợi, thành phần tiền lương và thành phần áp lực do thay đổi trong tổ chức có mức ý nghĩa <0.05 nên các giả thuyết H2, H5, H6 và H8 được chấp nhận.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định giả thuyết Giả thuyết Phát biểu Giá trị p Chấp nhận H1 mức độ hài lòng đối với thăng tiến có ảnh hưởng
ngược chiều đến dự định nghỉ việc .161
Bác bỏ
H2 mức độ hài lòng đối với đồng nghiệp ảnh hưởng
ngược chiều đến dự định nghỉ việc .032
Chấp nhận
H3 mức độ hài lòng đối với lãnh đạo ảnh hưởng ngược
chiều đến dự định nghỉ việc .983
Bác bỏ
H4 mức độ hài lòng đối với đào tạo ảnh hưởng ngược
chiều đến dự định nghỉ việc .235
Bác bỏ
H5 mức độ hài lòng đối với phúc lợi ảnh hưởng ngược
chiều đến dự định nghỉ việc .001
Chấp nhận
H6 mức độ hài lòng đối với tiền lương ảnh hưởng
ngược chiều đến dự định nghỉ việc .000
Chấp nhận
H7 mức độ hài lòng đối với bản chất công việc ảnh
hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc .295
Bác bỏ
H8 mức độ hài lòng đối với áp lực do thay đổi trong tổ
chức ảnh hưởng cùng chiều đến dự định nghỉ việc .000
Chấp nhận
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Hệ số xác định điều chỉnh R2adj bằng 0.371 nghĩa là các biến độc lập đồng nghiệp, phúc lợi, tiền lương và áp lực do thay đổi trong tổ chức giải thích được 37.1% phương sai biến phụ thuộc dự định nghỉ việc.
Sau khi phân tích hồi quy để đo lường các thành phần công việc đến dự định nghỉ việc, mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo các đặc điểm cá nhân sẽ được đánh giá và kiểm định.