Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu

hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Bao gồm: 1 biến phụ thuộc có 3 biến quan sát và 5 biến độc lập với 21 biến quan sát.

Sơ đồ 2.9: Mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá

Bảng 2.11: Kết quả phân tích tương quan Pearson

NS BT QL DK CT MT

NS

Tương quan Pearson

1 0,473 0,545 0,587 0,584 0,629

Sig. (2-tailed)

0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

N

120 120 120 120 120 120

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Dựa vào bảng kết quả kiểm định ở trên, ta thấy giá trị Sig. (2-tailed) của các nhân tố đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, vì vậy ta có thể kết luận các biến độc lập có sự tương quan với biến phụ thuộc. Đồng thời, ta thấy mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng khá mạnh khi có hệ số tương quan đều lớn hơn và gần bằng 0,5. Điều đó cho thấy rằng các biến độc lập ở trên có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Năng suất lao động” theo hệ số tương quan dương.

2.3.4.2. Xem xét tự tương quan

Thông qua đại lượng Durbin – Watson, đề tài có thể kiểm định sự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất). Dựa vào kết quả xử lý dữ liệu, cho thấy giá trị Durbin – Watson bằng 1,773 thuộc trong khoảng chấp nhận.

Vì vậy, ta có thể kết luận với mô hình nghiên cứu được xây dựng của đề tài không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

2.3.4.3. Xem xét đa cộng tuyến

Kiểm định đa cộng tuyến là kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì có thể nhận xét mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến(Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả phân tích cho thấy giá trị VIF của mô hình rất nhỏ (đều nhỏ hơn 2) nên đề tài có thể kết luận rằng mô hình hồi quy trên không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, phù hợp để tiến hành phân tích hồi quy.

2.3.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

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. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mô hình đưa ra.

Biểu đồ 2.10: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Từ biểu đồ Histogram, ta thấy được một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Đồng thời, giá trị trung bình Mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0,979 gần bằng 1, vì vậy ta có thể kết luận phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn nên giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Với các kết quả kiểm định như trên, nghiên cứu có thể tiếp tục phân tích hồi quy.

2.3.4.5. Mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Năng suất lao động”

(NS) và 5 biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm có:

nhân tố“Bản thân người lao động”(BT); nhân tố“Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên” (QL); nhân tố “Điều kiện làm việc” (DK); nhân tố “Sự cải tiến trong sản xuất”(CT)và nhân tố“Môi trường làm việc” (MT)với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là:β1; β2; β3; β4; β5.

Mô hình hồi quy:

NS = β0 + BTβ1 + QLβ2 + DKβ3 + CTβ4 + MTβ5 + ei

Trong đó:eilà biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không thay đổi.

Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ như thế nào, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra các giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất trực tiếp tại Công ty Scavi Huế.

2.3.4.6. Phân tích hồi quy

Để có thể xác định chính xác chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đã xác định được sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA lên biến phụ thuộc

“Năng suất lao động”, đề tài sẽ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên mô hình hồi quy đã xây dựng ở trên. Thông qua phép phân tích này, nghiên cứu sẽ dễ dàng biết được nhân tố nào có tác động mạnh nhất đến biến phụ thuộc, để từ đó có thể đưa ra kết luận cũng như đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao năng suất lao động.

Có rất nhiều phương pháp phân tích hồi quy, nhưng trong trường hợp này nghiên cứu sẽ lựa chọn phương pháp Enter với tiêu chí chọn lọc ra những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05, những nhân tố nào có giá trị Sig. lớn hơn 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và sẽ không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Sau khi tiến hành phân tích hồi quy ta có được kết quả như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.12: Hệ số phân tích hồi quy Hệ số chưa

chuẩn hóa

Hệ số

chuẩn hóa t Sig. VIF

B

Độ lệch

chuẩn Beta

HẰNG SỐ 0,281 0,320 0,878 0,382

BANTHAN -0,048 0,085 -0,045 -0,566 0,573 1,787

QUANLY 0,189 0,082 0,172 2,322 0,022 1,561

DIEUKIEN 0,276 0,079 0,253 3,505 0,001 1,481

CAITIEN 0,251 0,063 0,289 3,982 0,000 1,496

MOITRUONG 0,328 0,077 0,331 4,245 0,000 1,727

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Với kết quả trên, ta có được các giá trị Sig. của các biến độc lập như sau:“Bản thân người lao động”có giá trị Sig. bằng 0,573; “Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên” có giá trị Sig. bằng 0,022; “Điều kiện làm việc” có giá trị Sig. bằng 0,001;“Sự cải tiến trong sản xuất”và “Môi trường làm việc” đều có giá trị Sig bằng 0,000.

Trong 5 biến độc lập ở trên, chỉ có biến“Bản thân người lao động” có giá trị Sig. lớn hơn 0,05 (0,573>0,05) nên dựa vào các điều kiện ở trên, ta loại biến này khỏi mô hình hồi quy. Các biến độc lập còn lại đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05, phù hợp với mô hình hồi quy nên được giữ lại để phân tích tiếp.

Như vậy, sau khi loại bỏ biến không thỏa mãn điều kiện, đề tài xác định được mô hình hồi quy như sau:NS = 0,172QL + 0,253DK + 0,289CT + 0,331MT +ei

Theo kết quả phân tích hồi quy như trên, đề tài đã xác định được có 4 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất trực tiếp tại Công ty Scavi Huế, bao gồm: “Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên”; “Điều kiện làm việc”; “Sựcải tiến trong sản xuất”; “Môi trường làm việc”.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố

Với các hệ số Beta tương ứng như trong mô hình hồi quy ở trên, ta dễ dàng nhận thấy nhân tố“Môi trường làm việc” có hệ số Beta lớn nhất (0,331), vì vậy có thể kết luận rằng trong 4 nhân tố ở trên, nhân tố “Môi trường làm việc” là nhân tố có sự tác động mạnh nhất đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất tại Công ty Scavi Huế. Nhân tố có ảnh hưởng yếu nhất trong mô hình hồi quy là nhân tố“Sự quản lý và phân công lao động của cấp trên”khi có hệ số Beta bằng 0,172. Kết quả trên cho thấy phần nào đã phản ánh đúng với tình hình thực tế tại Công ty Scavi Huế, khi mà Công ty đang sở hữu một đội ngũ lãnh đạo giàu kinh nghiệm, chuyên môn cao cùng với bộ máy điều hành sản xuất bài bản, ổn định đã chiếm được sự tin tưởng của người lao động, quản lý và điều hành khá tốt mọi hoạt động sản xuất trong nhà máy. Trong khi đó, do nhu cầu về mặt quyền lợi của người lao động ngày càng cao, công nhân viên cần một môi trường làm việc tốt, bầu không khí trong lành để có thể thoải mái và tập trung vào công việc. Tuy nhiên, với tình hình thực tế, mặc dù công việc nhiều, áp lực lớn nhưng Công ty vẫn chưa có các hoạt động giải lao cũng như các không gian nghỉ ngơi, giải trí chưa thực sự đáp ứng tốt nên tạo ra cảm giác mệt mỏi, áp lực cho người lao động gây ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động sản xuất. Vì vậy, dựa vào mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên, Công ty cần đưa ra các giải pháp ngắn hạn, dài hạn nhằm cải thiện và nâng cao các yếu tố đó một cách hợp lý trong thời gian tới.

2.3.4.7. Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Bảng 2.13: Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 0,773 0,598 0,581 0,33465 1,773

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Dựa vào kết quả phân tích ở trên, cho thấy giá trị R Square hiệu chỉnh bằng 0,581, có nghĩa là độ phù hợp của mô hình nghiên cứu là 58,1%. Hay nói cách khác,

Trường Đại học Kinh tế Huế

58,1% sự thay đổi của biến phụ thuộc“Năng suất lao động” sẽ do sự tác động của 4 nhân tố đã được xác định trong mô hình quyết định.

2.3.4.8. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Theo bảng kết quả từ kiểm định ANOVA, cho ta thấy giá trị Sig. bằng 0,000 là rất nhỏ, vì vậy nghiên cứu có thể bác bỏ giả thiết “Hệ số xác định R bình phương = 0”, có nghĩa là mô hình hồi quy phù hợp và các biến độc lập trong mô hình đã giải thích được cho biến phụ thuộc“Năng suất lao động”.

Bảng 2.14: Kết quả kiểm định ANOVA

Model Sum of

Squares

df

Mean Square

F Sig.

1

Regression 19,010 5 3,802 33,950 0,000

Residual 12,767 114 0,112

Total 31,777 119

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) 2.3.5. Đánh giá của công nhân viên về các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao

Trong tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lao động của bộ phận sản xuất trực tiếp tại Công ty SCAVI Huế (Trang 69-75)