Phân tích hồi quy

Hệ số tương quan Pearson của các biến độc lập MT (Môi trường và điều kiện làm việc), CV (Đặc điểm công việc), TL (Tiền lương), DN (Đồng nghiệp), CT (Cấp trên), PL (Phúc lợi), THBT (Sự thể hiện bản thân) với biến phụ thuộc TM (Sự hài lòng) lần lượt là 0,554^**; 0.576^**; 0,294^**; 0,205^**; 0,535^**; 0,604^**; 0,501^** đồng nghĩa với mức ý nghĩa 1% thì giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0,01. Hệsố tương quan Pearson của biến độc lập DTTT (Cơ hội đào tạo – thăng tiến) với biến phụ thuộc TM (Sự hài lòng) là 0,147^*đồng nghĩa với mức ý nghĩa 5% thì giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0,05. Mặt khác giá trị Sig. của các biến độc lập trên với biến phụ thuộc TM (Sự hài lòng) là 0,000 và 0,001 đều bé hơn 0,01; riêng biến độc lập DTTT (Cơ hội đào tạo – thăng tiến) với biến phụ thuộc TM (Sựhài lòng) là 0,022 bé hơn 0,05 nên bác bỏ giảthuyết H₀, hay các biến độc lập đều có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Trong đó hệ số tương quan Pearson của biến phụ thuộc với biến độc lập PL (phúc lợi) là lớn nhất (0,604) và biến phụ thuộc với biến độc lập DTTT (Cơ hội đào tạo thăng tiến) là thấp nhất (0,147).

Bên cạnh đó, giữa các biến độc lập lại có mối quan hệtương quan với nhau nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách kiểm tra hệsố phóng đại phương sai. Do đó kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến trong phần phân tích tiếp theo sẽ quyết định có nên giữlại các biến độc lập này trong mô hình hồi quy hay không.

Thực hiện phân tích hồi quy thu được kết quả như sau:

Bảng 2.20: Đánh giá độphù hợp của mô hình hồi quy Mô

hình R R² R²điều chỉnh Sai sốchuẩn ước lượng

Durbin-Watson

1 0,797 0,635 0,623 0,57646 1,871

(Nguồn: Kết quảxửlý spss) Một thước đo nữa để đánh giá sự phù hợp của mô hình tuyến tính thường dùng là hệsốR² hiệu chỉnh. Tham sốR²hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. Giá trị R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sựphù hợp của mô hìnhđối với tổng thể vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R² (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Hệ số này càng cao chứng tỏ mô hình càng phù hợp. Kết quảhồi quy tuyến tính cho thấy, hệsốR² hiệu chỉnh trong nghiên cứu này là 0,623. Điều này có ý nghĩa là trong 100% sựbiến động của biến phụ thuộc “sự hài lòng” thì có 62,3%

sựbiến động là do tác động từcác biến độc lập, còn lại 37,7% là do sai sốngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình. Hay nói cách khác, mô hình này giải thích được 62,3% sựkhác biệt sựhài lòng công việc của người lao động tại Công ty may Hòa Thọ -Đông Hà.

Hệ số Durbin-Watson bằng 1,871 nằm trong khoảng 1<d<3 nên khẳng định rằng mô hình hồi quy không xãy ra hiện tượng tự tương quan.

Bảng 2.21: Kiểm định ANOVA về độphù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng bình

phương Df Trung bình bình

phương F Mức ý

nghĩa

Hồi quy 133,769 8 16,721 50,319 0,000^b

Số dư 76,762 231 0,332

Tổng 210,531 239

(Nguồn: Kết quảxửlý spss)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hệ số hồi quy riêng phần đo lường sự thay đổi giá trị trung bình của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi, giữnguyên các biến độc lập còn lại. Các hệsốhồi quy riêng phần của tổng thể cần được thực hiện kiểm định giả thuyết H₀: _k = 0. Kết quả hồi quy cho thấy, giả thuyết H₀ đối với hệ số hồi quy các thành phần MT (Môi trường và điều kiện làm việc), TL (Tiền lương), PL (Phúc lợi), THBT (Sựthểhiện bản thân), CV (Đặc điểm công việc), CT (Cấp trên) bị bác bỏ với giá trị Sig rất nhỏ (nhỏ hơn hoặc bằng 0,05).

Bảng 2.22: Kết quảphân tích hồi quy

Hệsố chưa chuẩn hóa

Hệsố chuẩn hóa

Mức ý nghĩa

Sig.

Mức độ chấp nhận

VIF

 Sai số

chuẩn Beta

Hằng số -0,873 -0,873 0,001

MT 0,202 0,202 0,168 0,001 0,657 1,521

CV 0,276 0,276 0,281 0,000 0,750 1,333

TL 0,115 0,115 0,100 0,019 0,892 1,121

DN 0,058 0,058 0,069 0,102 0,887 1,127

CT 0,139 0,139 0,150 0,002 0,675 1,482

DTTT 0,086 0,086 0,081 0,055 0,896 1,116

PL 0,295 0,295 0,306 0,000 0,661 1,513

THBT 0,116 0,116 0,119 0,014 0,680 1,471

(Nguồn: Kết quảxửlý spss) Kết quảphân tích hồi quy cho thấy:

Kiểm định F là một phép kiểm định giảthuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giảthuyết H₀ được đặt ra là₁ =₂=₃=₄ =₅= ₆ =₇=

₈= 0. Nếu giả thuyết này bị bác bỏthì chúng ta có thể kết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể

Trường Đại học Kinh tế Huế

giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều

này nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Theo kết quả thu được thì kiểm định F của mô hình có giá trị Sig. của biến độc lập DTTT (Cơ hội đào tạo – thăng tiến) và DN(Đồng nghiệp) lần lượt là 0,055; 0,102 lớn hơn 0,05 ứng với mức ý nghĩa 5% nên chưa đủ cơ sở để bác bỏgiả thuyết H₀, vậy biến độc lập DTTT (Cơ hội đào tạo– thăng tiến) và biến DN (Đồng nghiệp) sẽbị loại khỏi mô hình. Còn các biến còn lại có giá trịSig. rất nhỏ(0,000) nhỏ hơn 0,05 cho thấy ta sẽan toàn khi bác bỏgiả thuyết H₀. Điều này có nghĩa là kết hợp của 6 nhân tố có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụthuộc sựhài lòng công việc hay mô hình phù hợp với tập dữliệu và có thểsửdụng được.

Do mối tương quan chặt chẽgiữa các biến độc lập trong mô hình nên cần phải chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình. Một trong những cách để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến là sửdụng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Theo quy tắc kinh nghiệm, khi VIF > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao. Tuy nhiên, các hệ sốVIF trong kết quảphân tích này rất nhỏ (<2) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Như vậy, kết quả hồi quy cho thấy cả 6 nhân tố đưa vào hồi quy đều có ảnh hưởng đến biến phụthuộc.

Dựa vào hệsốBetachưachuẩn hóa, hàm hồi quy có dạng như sau:

TM = -0,873 + 0,202*MT + 0,276*CV + 0,115*TL + 0,139*CT + 0,295PL + 0,116*THBT.

Trong đó:

 TM: Sựhài lòng công việc của người lao động.

 MT: Môi trường và điều kiện làm việc.

 CV: Đặc điểm công việc.

 TL: Tiền lương.

 CT: Cấp trên.

 PL: Phúc lợi.

Trường Đại học Kinh tế Huế

 THBT: Sựthểhiện bản thân

Các hệsốBeta đều mang dấu dương chứng tỏcác biến độc lập có quan hệcùng chiều với biến phụthuộc, nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụthuộc tăng và ngược lại.

Kết quảhồi quy cho thấy “phúc lợi” là nhân tốcó ảnh hưởng lớn nhất đến mức độhài lòng công việc của người lao động tại Công may Hòa Thọ- Đông Hà (có hệsố hồi quy rất lớn). Hệ số Beta > 0 cũng cho thấy mối quan hệnhân tố “phúc lợi” và “sự hài lòng” là mối quan hệcùng chiều. Nghĩa là khi người lao động cảm thấy chính sách phúc lợi của Công ty được thực hiện đầy đủ, hấp dẫn, thểhiện sựquan tâm của Công ty đối với họ, rõ ràng và hữu ích thì họ sẽ làm việc tốt hơn, có nghĩa là mức độ hài lòng công việc càng cao khi mức độhài lòng vềphúc lợi tăng. Kết quảhồi quy có Beta

= 0,306; mức ý nghĩa rất thấp, nghĩa là khi tăng mức độhài lòng vềphúc lợi lớn 1 đơn vị (theo thang đo Likert) thì mức độhài lòng công việc chung tăng thêm 0,306đơn vị.

Nhân tốthứhai có ảnh hưởng lớn đến mức độ hài lòng công việc của người lao động là “đặc điểm công việc”. Kết quảhồi quy có Beta = 0,281; mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01; dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa nhân tố “đặc điểm công việc” và “sự hài lòng” là mối quan hệcùng chiều. Điều đó có nghĩa là khi người lao động cảm thấy công việc phù hợp với họ, cho phép họ phát huy khả năng, kích thích được tính sáng tạo của họ; công việc đang làm thú vị, có nhiều thách thức, phân chia công việc hợp lý thì mức độhài lòng công việc cùng sẽ tăng lên.

Nhân tố “môi trường và điều kiện làm việc” có Beta = 0,168; mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,02 có nghĩa là nhân tố “môi trường và điều kiện làm việc” có ảnh hưởng cùng chiều với mức độ hài lòng công việc của người lao động. Nghĩa là khi giá trị của nhân tố “môi trường và điều kiện làm việc” tăng thì mức độhài lòng công việc cũng sẽ tăng lên và ngược lại.

Nhân tố “cấp trên” có Beta = 0,150; mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,03 có nghĩa là nhân tố “cấp trên” có ảnh hưởng cùng chiều với mức độ

Trường Đại học Kinh tế Huế

hài lòng công việc của người

lao động. Nghĩa là khi giá trịcủa nhân tố “cấp trên” tăng thì mức độhài lòng công việc tăng lên và ngược lại.

Nhân tố “sự thểhiện bản thân” có Beta = 0,119; mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,02 có nghĩa là nhân tố “sự thểhiện bản thân” có ảnh hưởng cùng chiều với mức độ hài lòng công việc của người lao động. Nghĩa là khi giá trị của nhân tố “sự thểhiện bản thân”

tăng thì mức độhài lòng công việc tăng lên và ngược lại.

Nhân tốcuối cùng là “tiền lương” có Beta = 0,100; mức ý nghĩa nhỏcó nghĩa là nhân tố “tiền lương” ảnh hưởng cùng chiều với mức độhài lòng công việc của người lao động. Nghĩa là khi giá trị của nhân tố “tiền lương” tăng lên thì mức độ hài lòng công việc cũng tăng và ngược lại.

Từkết quảtrên cho thấy, các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng công việc với mức độkhác nhau. Nhân tốcó ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụthuộc là nhân tốphúc lợi, lần lượt tiếp theo là các nhân tố đặc điểm công việc, môi trường và điều kiên làm việc, cấp trên, sựthể hiện bản thân và cuối cùng là nhân tốtiền lương. Bất kỳsựthay đổi nào của một trong các nhân tố cũng có thểtạo nên sự thay đổi đối với sựhài lòng công việc của người lao động.

Kiểm tra sựvi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính

Mô hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một sốgiả định và mô hình chỉ thực sựcó ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độtin cậy của mô hình, việc dò tìm sựvi phạm các giả định là cần thiết.

Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sửdụng là biểu đồ phân tán Scatterplot (phụlục). Nhìn vào biểu đồta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó giảthiết vềliên hệtuyến tính không bị vi phạm.

Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram (phụ lục 5) và đồ thị Q-Q plot (phụ lục 5). Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 (cụ thể là -4,17E-16)và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ

Trường Đại học Kinh tế Huế

thểlà 0,983). Đồthị Q-Q plot biểu diễn các điểm

quan sát thực tếtập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳvọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.

Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mô hình. Vì vậy ta sẽkiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình này là nhỏ, không ảnh hưởng đáng kể đến kết quảhồi quy.

2.2.2.5. Đánh giá của người lao động về các nhân tố tác động sự hài lòng trong

Trong tài liệu PHÂN TÍCH SỰ HÀI LÒNG TRONG CÔNG VIỆC CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG TẠI CÔNG TY MAY HÒA THỌ - ĐÔNG HÀ (Trang 75-81)