Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng - Mộng Ngọc, 2008). Biểu đồ tần số
(Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) được sử dụng để kiểm tra giả định này.
Normal P-P Plot of Regression Standa Dependent Variable: DONG LUC LAM
Observed Cum Prob
1.00 .75 .50 .25 0.00 E x pec te d C u m P rob 1.00 .75 .50 .25 0.00
Regression Standardized Residual 4. 00 3. 50 3. 00 2. 50 2. 00 1. 50 1. 00 .5 0 0. 00 -.50 -1 .00 -1 .50 -2 .00 -2 .50 -3 .00 -3 .50 -4 .00 Histogram
Dependent Variable: DONG LUC LAM VIEC
F requenc y 40 30 20 10 0 Std. Dev = .99 Mean = 0.00 N = 250.00
Hình 4.4: Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư chuẩn với độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.3.2.3 Ma trận tương quan
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.18: Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
DONG LUC
LAM VIEC F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8
DONG LUC
LAM VIEC Pearson Correlation 1 .515(**) -.032 .469(**) .513(**) .493(**) .484(**) .451(**) -.094
Sig. (2-tailed) . .000 .617 .000 .000 .000 .000 .000 .139 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F1 Pearson Correlation .515(**) 1 .172(**) .540(**) .502(**) .504(**) .119 .247(**) .093 Sig. (2-tailed) .000 . .007 .000 .000 .000 .061 .000 .141 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F2 Pearson Correlation -.032 .172(**) 1 .079 .127(*) .169(**) -.155(*) -.086 .518(**) Sig. (2-tailed) .617 .007 . .212 .045 .008 .014 .174 .000 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F3 Pearson Correlation .469(**) .540(**) .079 1 .533(**) .445(**) .148(*) .243(**) .115 Sig. (2-tailed) .000 .000 .212 . .000 .000 .019 .000 .069 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F4 Pearson Correlation .513(**) .502(**) .127(*) .533(**) 1 .520(**) .159(*) .438(**) .159(*) Sig. (2-tailed) .000 .000 .045 .000 . .000 .012 .000 .012 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F5 Pearson Correlation .493(**) .504(**) .169(**) .445(**) .520(**) 1 .365(**) .291(**) .232(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .008 .000 .000 . .000 .000 .000 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F6 Pearson Correlation .484(**) .119 -.155(*) .148(*) .159(*) .365(**) 1 .462(**) -.138(*) Sig. (2-tailed) .000 .061 .014 .019 .012 .000 . .000 .029 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F7 Pearson Correlation .451(**) .247(**) -.086 .243(**) .438(**) .291(**) .462(**) 1 -.108 Sig. (2-tailed) .000 .000 .174 .000 .000 .000 .000 . .088 N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 F8 Pearson Correlation -.094 .093 .518(**) .115 .159(*) .232(**) -.138(*) -.108 1 Sig. (2-tailed) .139 .141 .000 .069 .012 .000 .029 .088 . N 250 250 250 250 250 250 250 250 250 Nguồn: Phụ lục 4
Ma trận trên cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc ĐỘNG LỰC LÀM VIỆC (Hệ số Pearson) với một số biến độc lập lớn hơn 0.1 và sig.<0.05 là: F1 (Công việc có tính chất lâu dài), F3(Tự chủ công việc), F4 (Công việc thú vị), F5 (Tiền lương và phúc lợi), F6 (Cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp), F7 (Điều kiện làm việc), còn lại 2 biến Được công nhận đầy đủ trong công việc (F2)) = -0.032<0.1 (sig.=0.617>0.05) và biến Lãnh đạo công ty (F8) = -0.094<0.1 (sig.=0.139>0.05). Điều đó chứng tỏ rằng 2 biến này không có mối tương quan với biến phụ thuộc Động lực làm việc. Như vậy, ta có thể kết luận biến độc lập gồm: F1, F3, F4, F5, F6, F7 và có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc động lực làm việc.
Bên cạnh đó, khi quan sát ma trận hệ số tương quan ta thấy các biến độc lập không có mối quan hệ tương quan với nhau, hệ số tương quan đều lớn hơn 0.1 và sig.<0.05, do đó khi đưa các biến trên vào phân tích hồi quy không cần phải xem xét kỹ đến hiện tượng đa cộng tuyến của các biến này.
4.4 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến các yếu tố tác động đến động lực làm việc của nhân viên tại các Ngân hàng TMCP khu vực Tp HCM. Dựa vào kết quả phân tích tương quan, thì có 6 biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc là: F1, F3, F4, F5, F6, F7.
Sử dụng quy bội nhằm xác định phương pháp Enter: đưa các biến độc lập vào cùng chạy một lúc. Đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Mô hình hồi vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố tác động đến động lực làm việc của nhân viên tại các Ngân hàng TMCP khu vực Tp HCM. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Tuy nhiên, không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô
hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2009).
Do vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự hài lòng của nhân viên càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
4.4.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến
Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0 là: a0 = a1 = a2 = a3 = a4 = a5= a6= a7 = 0.
Kiểm định F và giá trị của sig.
Bảng 4.19 : Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến
ANOVAb
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig.
Hồi qui 53.818 6 8.97 44.954 .000
Phần dư 48.486 243 0.2
Tổng 102.304 249
a Biến độc lập: (Constant) F7, F3, F6, F5, F1, F4 b Biến phụ thuộc: DONG LUC LAM VIEC
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Nhận thấy giá trị Sig. rất nhỏ (< 0.05) nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 4.20: Bảng phân tích kết quả hồi quy
Mô
hình R phương R bình R bình phương hiệu chỉnh Hệ số chuẩn của ước lượng
1 .725(a) .526 .514 .447
Bảng 4.21: Các thông số thống kê trong mô hình hồi qui bằng phương pháp Enter Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Hệ số Tolerance Hệ số VIF (hằng số) .723 .175 4.135 .000 F1 .191 .043 .257 4.479 .000 .593 1.686 F3 .095 .041 .132 2.319 .021 .606 1.650 F4 .148 .049 .187 3.033 .003 .515 1.943 F5 .044 .047 .055 .929 .354 .565 1.771 F6 .274 .043 .337 6.349 .000 .691 1.448 F7 .080 .043 .102 1.861 .064 .644 1.552 Biến phụ thuộc: DLLV Nguồn: Kết quả chạy khảo sát của tác giả
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0.526 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.514. Như vậy, mô hình giải thích được 51.4% tác động của các yếu tố tác động đến động lực của nhân viên
Dựa vào bảng kết quả hồi quy của từng biến, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) rất nhỏ (nhỏ hơn 2) cho thấy các biến độc lập không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
Ta thấy các hệ số Beta của các biến F1, F3, F4, F6 đều có Sig.<0.05 nên đều có ý nghĩa thống kê. Như vậy, động lực làm việc của nhân viên chịu ảnh hưởng bởi năm yếu tố theo thứ tự giảm dần đó là Cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp (Beta = 0.337), Công việc có tính chất lâu dài (Beta = 0.257), Công việc thú vị (Beta = 0.187) và Tự chủ công việc (Beta = 0.132)
Các hệ số Beta này đều phù hợp với lý thuyết kinh tế, đều lớn hơn 0, có nghĩa là khi các yếu tố này tăng hay giảm thì sẽ làm cho động lực làm việc của nhân viên tăng hay giảm theo (quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc).
Phương trình hồi quy với các biến chuẩn hóa có dạng như sau:
Y = 0.337F6 + 0.257F1 + 0.187F4 + 0.132F3
Như vậy, kết quả kiểm định cho thấy các giả thuyết sau đây được chấp nhận với giả thuyết ban đầu.
4.4.3 Kết quả đánh giá mức độ động lực làm việc của nhân viên trong từng nhân tố nhân tố
4.4.3.1 Nhân tố Cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp
Bảng 4.22: Mức độ động lực làm việc của nhân viên về nhân tố Cơ hội thăng tiến và phát triển nghề nghiệp
Biến quan sát T. bình Điểm Mức độ
Mức lương của tôi hiện nay phù hợp với năng lực và đóng góp
của tôi. 3.52 Khá
Mức lương của tôi khá cao so với mặt bằng chung trên thị
trường. 3.52 Khá
Công ty tạo cho tôi nhiều cơ hội phát triển cá nhân. 3.53 Khá Công ty luôn tạo cơ hội thăng tiến cho người có năng lực. 3.57 Khá
Điểm trung bình nhân tố 3.535 Khá
4.4.3.2 Nhân tố Công việc có tính chất lâu dài
Bảng 4.23: Mức độ động lực làm việc của nhân viên về nhân tố Công việc có tính chất lâu dài
Biến quan sát Điểm
T. bình Mức độ
Công việc của tôi ổn định. 3.36 Trên trung bình
Công ty có chính sách luân chuyển công việc để nhân
viên gắn bó lâu dài. 3.37 Trên trung bình
Công ty có chính sách ưu đãi cho nhân viên lâu năm. 3.38 Trên trung bình Công ty luôn tạo điều kiện để nhân viên gắn bó lâu dài. 3.33 Trên trung bình Công ty xây dựng môi trường văn hóa năng động. 3.38 Trên trung bình
Công việc của tôi ổn định. 3.36 Trên trung bình
Điểm trung bình nhân tố 3.363 Trên trung bình
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
4.4.3.3 Nhân tố Công việc thú vị
Bảng 4.24: Mức độ động lực làm việc của nhân viên về nhân tố Công việc thú vị
Biến quan sát Điểm T.
bình Mức độ
Môi trường làm việc tại công ty năng động. 3.31 Trên trung bình Công việc của tôi rất thú vị. 3.19 Trên trung bình Công việc của tôi có nhiều thách thức. 3.20 Trên trung bình Tôi được khuyến khích để phát triển công việc theo
hướng chuyên nghiệp. 3.30 Trên trung bình
Công việc phù hợp với tính cách, năng lực của tôi. 3.16 Trên trung bình
Điểm trung bình nhân tố 3.323 Trên trung bình
4.4.3.4 Nhân tố Tự chủ trong công việc.
Bảng 4.25: Mức độ động lực làm việc của nhân viên về nhân tố Tự chủ trong công việc
Biến quan sát Điểm T. bình Mức độ
Anh/Chị được tự chủ trong công việc. 3.11 Trên trung bình Công ty không quản lý thời gian của Anh/Chị. 3.03 Trên trung bình Công ty đánh giá Anh/Chị qua kết quả công việc. 3.14 Trên trung bình Sự phân chia công việc trong công ty là hợp lý. 3.19 Trên trung bình
Điểm trung bình nhân tố 3.118 Trên trung bình
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
4.5 Kiểm định động lực làm việc của các tổng thể con 4.5.1 Động lực làm việc tại công ty giữa nam và nữ 4.5.1 Động lực làm việc tại công ty giữa nam và nữ
Để kiểm định xem động lực làm việc tại công ty giữa nam và nữ có gì khác nhau không, do biến định tính ở đây là giới tính, chỉ có hai lựa chọn là “nam” và “nữ” nên sẽ kiểm định theo phương pháp Independent - samples T-test. Kết quả như sau:
Bảng 4.26: Bảng phân tích động lực làm việc giữa nam và nữ
GIOITINH Số lượng Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số trung bình mẫu DONG LUC
LAM VIEC
Nam 68 3.49 .680 .082
Bảng 4.27: Kiểm định có sự khác nhau về mức độ cảm nhận giữa 2 nhóm sinh viên nam và nữ
Nguồn:Phân tích dữ liệu – phụ lục số 4
Với mức độ tin cậy = 95%, giá trị Sig. của kiểm định Levene = 0.394 > 0.05, chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy, ta sẽ sử dụng giá trị kiểm định t ở dòng “Phương sai bằng nhau không được thừa nhận” (equal variances not assumed) để phân tích. Giá trị Sig. trong kiểm định t = 0.537 > 0.05 nên ta có thể kết luận không có sự khác biệt trong động lực làm việc giữa 2 nhóm nhân viên nam và nữ.
4.5.2 Động lực làm việc theo độ tuổi
Tác giả sử dụng phương pháp ANOVA để kiểm định xem có hay không sự khác biệt về động lực làm việc theo độ tuổi. Kết quả như sau:
Kiểm tra Levene's cho sự bằng
nhau phương sai Kiểm tra T cho sự bằng nhau trung bình
F Sig. t df Sig. (2-tailed) Khác biệt của trung bình Khác biệt của sai số chuẩn Mức độ tin cậy 95% của khác biệt Thấp hơn Cao hơn CCT Phương sai bằng nhau được thừa nhận .729 .394 -.643 248 .521 -.06 .091 -.238 .121 Phương sai bằng nhau không được thừa nhận -.620 112.126 .537 -.06 .095 -.246 .129
Bảng 4.28: Bảng phân tích động lực làm việc theo độ tuổi DescriptivesTest of Homogeneity of Variances
DONG LUC LAM VIEC
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
.248 3 246 .863
ANOVA
DONG LUC LAM VIEC Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm .343 3 .114 .276 .843 Trong cùng 1 nhóm 101.961 246 .414 Total 102.304 249
Levence test cũng được tiến hành trước để kiểm định xem phương sai của động lực làm việc của từng nhóm tuổi có phân phối chuẩn hay không. Kết quả Sig. = 0.863>0.05 nghĩa là các phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên là không khác nhau.
Dựa vào kết quả bảng ANOVA, ta thấy Sig. = 0.843>0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các nhóm định tính.
4.5.3 Động lực làm việc theo trình độ học vấn
Tác giả sử dụng phương pháp ANOVA để kiểm định xem có hay không sự khác biệt về động lực làm việc theo trình độ học vấn. Kết quả như sau:
Bảng 4.29: Bảng phân tích động lực làm việc theo trình độ Descriptives Test of Homogeneity of Variances
DONG LUC LAM VIEC
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
ANOVA
DONG LUC LAM VIEC
Tổng bình phương df bình phương Trung bình F Sig.
Giữa các nhóm .088 2 .044 .106 .899
Trong cùng 1 nhóm 102.216 247 .414
Total 102.304 249
Levence test cũng được tiến hành trước để kiểm định xem phương sai của động lực làm việc của từng nhóm tuổi có phân phối chuẩn hay không. Kết quả Sig. = 0.629>0.05 nghĩa là các phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên là không khác nhau.
Dựa vào kết quả bảng ANOVA, ta thấy Sig. = 0.899>0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các nhóm định tính.
Tóm tắt chương 4
Chương này đã giới thiệu các kết quả nghiên cứu có được từ việc xử lý và phân tích số liệu thu thập được. Trước tiên, dữ liệu đã được sàng lọc, làm sạch và mã hóa trước khi có thể cho tiến hành xử lý. Phần mô tả mẫu đã giúp chúng ta có cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu theo giới tính, độ tuổi, thời gian công tác, trình độ học vấn. Phần này cũng cho thấy nhân viên tại công ty trong mẫu nhìn chung là có động lực làm việc với giá trị trung bình của các nhân tố đều lớn hơn 3. Ta cũng thấy được động lực với từng khía cạnh của công việc. Việc xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố đã giúp ta khẳng định được 8 nhân tố từ