Phân tích hồi quy đa biến

Đồng thời, hệ số tương quan các biến độc lập và biến phụ thuộc đều không quá cao (cao nhất là 0,657 < 0,85) nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này chứng tỏ các biến độc lập đạt giá trị phân biệt có nhiều khả năng giải thích cho biến phụthuộc.

2.3.4.2. Phân tích hồi quy

Kết quả phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mô hình với biến phụ thuộc là Mức độ hài lòng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực. Các mức độ ảnh hưởng này được xác định thông qua hệsốhồi quy.

Mô hình hồi quy như sau:

SHL_QTNL= β0 + β1CTTD+ β2BTSD+ β3CTTL+ β4DTBD+ β5CSCD + ei Bảng 2.21: Kết quảphân tích hồi quy đa biến

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá

Hệ số hồi quy chuẩn

hoá T Sig.

B Std. Error Beta

Hằng số 0,071 0,244 0,290 0,772

CTTD 0,190 0,060 0,205 3,157 0,002

BTSD 0,324 0,062 0,338 5,273 0,000

CTTL 0,177 0,066 0,176 2,668 0,009

DTBD 0,109 0,049 0,125 2,231 0,027

CSCD 0,181 0,062 0,200 2,930 0,004

R²hiệu chỉnh = 0,605; Kiểm định F với giá trị Sig: 0,000

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS) Từkết quảbảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R² hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,605; có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 60,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức khá cao. Bên cạnh đó ta nhận thấy các yếu tố đềuảnh hưởng đến mức độ hài lòng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực do

Trường Đại học Kinh tế Huế

có giá trị Sig < 0,05. Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến mức độhài lòngđối với công tác quản trị nguồn nhân lựcnhư sau:

SHL_QTNL= 0,071 + 0,190CTTD+ 0,324BTSD+ 0,177CTTL + 0,109DTBD+ 0,181CSCD

2.3.4.3. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết

- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư Phương sai của phần dư không đổi:

Phương sai của phần dư được thể hiện phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trịtrung bình của phần dư) trong 1 phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là không đổi.

Phần dư có phân phối chuẩn:

Ta thấy trong mô hình hồi quy có kết quả độlệch chuẩn = 0,983 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.

- Giả định tính độc lập của sai số

Giả định vềtính độc lập của phần dư được kiểm tra quađại lượng thống kê là Durbin-Watson. Công thức như sau:

Trong đó: e_i: phần dư tại quan sát i n: sốquan sát Giá trị0≤ D ≤ 4

Tuy nhiên, trong thực tế khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson có thể áp dụng quy tắc như sau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2010):

Nếu 1 < D < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan Nếu 0 < D < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương Nếu 3 < D < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm

Trường Đại học Kinh tế Huế

Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mô hình bằng 1,635. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải nằm trong khoảng 1 đến 3.

Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giảthuyết không có tự tương quan.

Như vậy mô hình không vi phạm giả định vềhiện tượng tự tương quan.

- Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến

Một trong những yêu cầu của mô hình hồi quy tuyến tính bội là các biến độc lập không có tương quan chặt với nhau, nếu yêu cầu này không được thỏa mãn thì mô hìnhđã xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

Một trong những cách phát hiện mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến hay không mà theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) là sửdụng hệ số phóng đại phương sai (VIF), nếu VIF bằng hoặc vượt quá 10 thì xem như có hiện tượng đa cộng tuyến. Theo kết quả bảng 2.19, với hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.

Bảng 2.22: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Mô hình Hệ số phóng đại

phương sai (VIF)

NLQL 1,596

NTYT 1,551

CSPL 1,651

PTKT 1,183

CSTL 1,767

Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu trên phần mềm SPSS

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.4.4. Thảo luận kết quảphân tích hồi quy

Bảng 2.23: Tóm tắt kiểm định các giảthiết nghiên cứu Giả

thiết Nội dung Sig. Kết quả

kiểm định

H1 Nhân tố “Công tác tuyển dụng” 0,002 Chấp nhận

giả thiết

H2 Nhân tố “Công tác sắp xếp, bố trí sử dụng người lao

động” 0,000 Chấp nhận

giả thiết

H3 Nhân tố “Công tác tiền lương” 0,009 Chấp nhận

giả thiết H4 Nhân tố “Công tác quy hoạch, đào tạo và bồi

dưỡng” 0,027 Chấp nhận

giảthiết H5 Nhân tố“Công tác chính sách, chế độ” 0,004 Chấp nhận

giảthiết Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS Vậy, mô hình nghiên cứu sau cùng tồn tại 5 giả thiết

- Giả thiết H1:Nhân tố “Công tác tuyển dụng” có tương quan đến mức độ ảnh hưởng (hài lòng)đối với công tác quản trịnguồn nhân lực. Giảthiết này được chấp nhận do giá trịSig nhỏ hơn 0,05, với hệsốBeta chuẩn hóa của nhân tốnày là 0,205 chứng tỏ mối quan hệgiữa Mức độ đánh giá tốtđối với công tác quản trịnguồn nhân lực và Công tác tuyển dụnglà cùng chiều. Vậy khi yếu tốCông tác tuyển dụng tăng lên 1 đơn vịthì Mức độ đánh giá tốt đối với công tác quản trịnguồn nhân lực tăng lên tương ứng 0,205 đơn vịvà là yếu tố ảnh hưởng mạnh thứhai.

- Giả thiết H2:Nhân tố “Công tác sắp xếp, bố trí sử dụng người lao động”

có tương quan đến mức độ ảnh hưởngđối với công tác quản trịnguồn nhân lực. Giả thiết nàyđược chấp nhận do giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, với hệsốBeta chuẩn hóa của nhân tố này là 0,338 chứng tỏmối quan hệ giữa Mức độ hài lòng đối với công tác quản trịnguồn nhân lực và Công tác sắp xếp, bố trí sử dụng người lao độnglà cùng

Trường Đại học Kinh tế Huế

chiều. Vậy khi yếu tố Công tác sắp xếp, bố trí sử dụng người lao động tăng lên 1 đơn vị thì Mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực tăng lên tương ứng 0,338đơn vịvà là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất.

- Giả thiết H3: Nhân tố “Công tác tiền lương” có tương quan đến mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực. Giảthiết này được chấp nhận do giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, với hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố này là 0,176 chứng tỏ mối quan hệ giữa Mức độ hài lòng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực và Công tác tiền lương là cùng chiều. Vậy khi yếu tốCông tác tiền lương tăng lên 1 đơn vị thì Mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực tăng lên tương ứng 0,176 đơn vịvà là yếu tố ảnh hưởng mạnh thứ tư.

- Giả thiết H4: Nhân tố “Công tác quy hoạch, đào tạo và bồi dưỡng” có tương quan đến mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực. Giả thiết này được chấp nhận do giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, với hệsốBeta chuẩn hóa của nhân tố này là 0,125 chứng tỏ mối quan hệ giữa mức độ hài lòng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực và Công tác quy hoạch, đào tạo và bồi dưỡng là cùng chiều. Vậy khi yếu tố Công tác quy hoạch, đào tạo và bồi dưỡng tăng lên 1 đơn vị thì mức độ ảnh hưởng (hài lòng của người đánh giá) đối với công tác quản trịnguồn nhân lựctăng lên tương ứng 0,125đơn vịvà là yếu tố ảnh hưởng yếu nhất.

- Giả thiết H5: Nhân tố “Công tác chính sách, chế độ” có tương quan đến mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực. Giả thiết này được chấp nhận do giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, với hệsốBeta chuẩn hóa của nhân tốnày là 0,200 chứng tỏ mối quan hệ giữa Mức độ ảnh hưởng đối với công tác quản trị nguồn nhân lực và Công tác chính sách, chế độlà cùng chiều. Vậy khi yếu tố Công tác chính sách, chế độ tăng lên 1 đơn vị thì Mức độ ảnh hưởng (hài lòng) đối với công tác quản trị nguồn nhân lựctăng lên tương ứng 0,200 đơn vị và là yếu tố ảnh hưởng mạnh thứba.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.4 ĐÁNH GIÁ CHUNG VÈ CÔNG TÁC QUẢN TRỊ NGUỒN NHÂN LỰC

Trong tài liệu HOÀN THIỆN CÔNG TÁC QUẢN TRỊ NGUỒN NHÂN LỰC TẠI CỤC DỰ TRỮ NHÀ NƯỚC KHU VỰC BÌNH TRỊ THIÊN (Trang 78-84)