Kiểm định sự phù hợp của mô hình - Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với công việc

PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG ĐỐI VỚI

2.2. Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại

2.2.6. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

ký hiệu là HAILONG.Trong các biến quan sát thì biến HL1“Anh/chị hài lòng vềcông việc tại công ty” là yếu tố tác động lớn nhất với hệ số tải nhân tố là 0,849. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá EFA, sốbiến quan sát được giữlại trong biến Sựhài lòng vẫn là 23 biến.

2.2.5. Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá EFA

Tôi muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố trên đến sự hài lòng của nhân viên đối với công việc tại công ty bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “SỰ HÀI LÒNG ĐỐI VỚI CÔNG VIỆC” (HL - HAILONG) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến: “đặc điểm công việc” ký hiệu “DDCV”, “thu nhập và phúc lợi” ký hiệu “TNPL”, “yếu tố con người” ký hiệu “CONNGUOI”, “đào tạo thăng tiến” ký hiệu “DTTT”, “điều kiện làm việc” ký hiệu “DKLV”.với các hệsố Bê-ta tương ứng lần lượt làβ¹, β^2,β³, β⁴, β⁵

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

HL= β0+ β1DDCV + β2TNPL + β3CONNGUOI + β4DTTT + β5DKLV + εi

Trong đó:

-HL: Giá trị của biến phụ thuộc là sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại công ty.

-DDCV: Giá trịcủa biến độc lập thứnhất làđặc điểm công việc tại công ty.

-TNPL: Giá trị của biến độc lập thứhai là thu nhập phúc lợi tại công ty.

-CONNGUOI: Giá trịcủa biến độc lập thứba làyếu tố con người tại công ty.

-DTTT: Giá trị của biến độc lập thứ tư là Đào tạo thăng tiến tại công ty.

-DKLV: Giá trịcủa biến độc lập thứ năm là điều kiện làm việc tại công ty.

-βo: hằng sốhồi quy, βi: trọng sốhồi quy, εi: sai số.

• Các giảthuyết:

- H0: Các nhân tố chính không có ảnh hưởng tích cực đến sựhài lòng đối với công việc của nhân viên tại công ty.

- H1:Nhân tố “CONNGUOI” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

- H2: Nhân tố “TNPL” có ảnh hưởng tích cực đến sựhài lòngđối với công việc của nhân viên tại công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

- H3:Nhân tố “DKLV” có ảnh hưởng tích cực đến sựhài lòngđối với công việc của nhân viên tại công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

Trường Đại học Kinh tế Huế

- H4: Nhân tố “DTTT” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

- H5: Nhân tố “DDCV” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

2.2.6.2 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:

Bảng 2.16: Hệsốphân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số

chuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độ lệch chuẩn Beta

Hằng số -0,045 0,498 -0,091 0,928

DDCV 0,177 0,072 0,154 2,466 0,015 1,014

TNPL 0,238 0,063 0,245 3,758 0,000 1,109

CONNGUOI -0,057 0,083 -0,043 -0,694 0,489 1,021

DTTT 0,213 0,072 0,223 2,951 0,004 1,495

DKLV 0,433 0,071 0,458 6,133 0,000 1,457

( Nguồn: Kết quảxửlýđiều tra) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

đặc điểm công việc, thu nhập và phúc lợi, đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.Riêng đối với biến độc lập con người có giá trị Sig. là 0,489 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,928 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

HL= 0,154DDCV + 0,245TNPL + 0,223DTTT + 0,458DKLV + εi

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là đặc điểm công việc, thu nhập và phúc lợi, đào tạo và thăng tiến, điều kiện làm việc

Trường Đại học Kinh tế Huế

ảnh hưởng

đến sự hài lòng của nhân viên đối với công việc tại công ty Cổ phần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:

Hệ số β1= 0,154 có nghĩa là khi biến đặc điểm công việc thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì sựhài lòng đối với công việc của nhân viên biến động cùng chiều 0,154 đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy.

Hệsố β2= 0,245có nghĩa là khi biến thu nhập và phúc lợi thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì sự hài lòng đối với công việc của nhân viên biến động cùng chiều 0,245 đơn vị. Hệ số β4= 0,223 có nghĩa là khi biến đào tạo và thăng tiến thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì sự hài lòng đối với công việc của nhân viên biến động cùng chiều 0,223 đơn vị. Hệ số β5= 0,458 có nghĩa là khi biến điều kiện làm việc thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì sựhài lòngđối với công việc của nhân viên biến động cùng chiều 0,458 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc là sự hài lòngđối với công việc của nhân viên.

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệ số Bê-ta chuẩn hóa của biến điều kiện là việc có giá trị là 0,458. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất sự hài lòng của nhân viên đối với công ty Cổ phần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế, ngoài ra biến thu nhập và phúc lợi cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,245.

Các biến còn lại như đặc điểm công việcvà đào tạo thăng tiến cũng ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên với hệsốBê-ta lần lượt là 0,154 và 0,223.

2.2.6.3 Đánh giá độphù hợp của mô hình

Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R² thể hiện.

Trong tình huống nàyR² điều chỉnh từ R² được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệ sốR² xác định điều chỉnh.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.17: Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R R² Square Adjusted

R² Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,725 0,526 0,507 0,42545 1,665

( Nguồn: Kết quảxử lý điều tra) Theo kết quả từ bảng trên, so sánh giá trịR² và R²hiệu chỉnh, ta thấy R² hiệu chỉnh đạt 0.507 nhỏ hơn R² (R²=0.526), dùng tiêu chuẩn này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn và nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R² hiệu chỉnh = 0.507 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 50,7%. Con số này thể hiện ba biến độc lập trong mô hình giải thích được gần 51% sựbiến thiên của biến phụthuộc sựhài lòngđối với công việc của nhân viên tại Công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huếvà gần 49% còn lại là do ảnh hưởng của những nguyên nhân khác. Bởi vì mô hình hồi quy mà đề tài này xây dựng vẫn còn bỏ qua những nhân tố khác có tác động đến Sự hài lòng đối với công việc của nhân viên tại Công ty như sự ảnh hưởng của Văn hóa Công ty Cổphần vật tư nông nghiệp Thừa Thiên Huế đến Sựhài lòngđối với công việc của họ, mức độ cạnh tranh trên thị trường lao động trong ngành, sự ảnh hưởng của vấn đềphân quyền, sựthách thức trong công việc…Đồng thời, khi tiến hành thu thập dữliệu vẫn có thểcó những sai số đo lường khó kiểm soát được. Bên cạnh đóta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,526 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.2.6.4 Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.18: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model (Mô hình)

Sum of Squares(

Tổng độ lệch

bình phương) df

Độ lệch bình phương bình quân(Mean

Square)

Phương sai F

Mức ý nghĩa

Sig.

Regression

(Hồi quy) 24,913 5 4,983 27,527 0,000

Residual

(Số dư) 22,445 124 0,181

Total(Tổng) 47,358 129

( Kết quảxử lý điều tra ) Đểcó thể suy diễn mô hình này thành mô hình nghiên cứu của tổng thể, ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai. Kiểm định F là một phép kiểm định giảthuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.

Giảthuyết H0 được đặt ra là ß1 = ß2 = ß3 = ß4= ß5= 0. Nếu giảthuyết này bịbác bỏthì chúng ta có thểkết luận rằng mô hình xây dựng được phù hợp với tập dữliệu.

Theo kết quả tính toán được, giá trị thống kê F của mô hình có giá trị Sig.=0,000 (Rất nhỏ) cho thấy ta sẽan toàn khi bác bỏ giảthuyết H0. Vì vậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội của đềtài này phù hợp với dữliệu và có thểsửdụng được. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 0,05 thì bác bỏgiảthuyết H0, chấp nhận giảthuyết H1. Từkết quảphân tích hệ số tương quan cho thấy rằng, kết quảkiểm định tất cảcác nhân tố đều cho kết quảmức ý nghĩa Sig.<0,05, điều này chứng tỏ có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giảthuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3,H4,H5 được chấp nhận ở mức ý nghĩa 95%.

Trong tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA NHÂN VIÊN ĐỐI VỚI CÔNG VIỆC TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN VẬT TƯ NÔNG NGHIỆP THỪA THIÊN HUẾ (Trang 88-93)