Phân tích hồi quy tuyến tính

Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA đãrút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất nhằm mục đích rút ra kết luận để nâng cao động lực làm việc của người lao động. Nhân tố này được gọi là

“Động lực làm việc”.

Nhân tố phụ thuộc có giá trị tổng phương sai trích = 65,637% > 50. Khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải thích 65,637% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tốlớn hơn 1. Vì vậy, việc phân tích nhân tốlà phù hợp.

Như vậy, trong quá trình kiểm tra độtin cậy của thang đo và sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có biến quan sát nào bịloại khỏi mô hình.

Bảng 2.10 Ma trận tương quan giữa các biến

DLLV DDCV DTTT DKLV LTPL QH

DLLV Pearson

Correlation 1 ,392^** ,378^** .450^** ,506^** ,329^**

Sig. (2-tailed) 000 ,000 ,000 ,000 ,000

N 150 150 150 150 150 150

DDCV Pearson

Correlation ,392^** 1 ,268^** ,076 -,010 ,034

Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,354 ,904 ,684

N 150 150 150 150 150 150

DTTT Pearson

Correlation ,378^** ,268^** 1 ,048 ,004 ,097

Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,558 ,963 ,239

N 150 150 150 150 150 150

DKLV Pearson

Correlation ,450^** ,076 ,048 1 ,207^* ,018

Sig. (2-tailed) ,000 ,354 ,558 ,011 ,828

N 150 150 150 150 150 150

LTPL Pearson

Correlation ,506^** -,010 ,004 ,207^* 1 ,157

Sig. (2-tailed) ,000 ,904 ,963 011 ,055

N 150 150 150 150 150 150

QH Pearson

Correlation ,329^** ,034 ,097 ,018 ,157 1

Sig. (2-tailed) ,000 ,684 ,239 ,828 ,055

N 150 150 150 150 150 150

( Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhìn vào bảng trên, ta thấy các biến độc lập tương quan khá mạnh với biến phụ thuộc của các nhân tố “ DDCV”, “ DTTT”, “ DKLV”, “ LTPL”, “QH”. Cụ thể tất cả các biến đều có Sig nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giảthuyết H0, chấp nhận giảthuyết H1.

Có nghĩa là cả5 biến này đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến “Động lực làm việc”. Biến “DDCV” tương quan với biến Động lực làm việc là 0,392, biến

“ĐTTT” có mối tương quan với biến Động lực làm việc là 0,378, biến “ DKLV” có mối tương quan với biến Động lực làm việc là 0,450 và biến “LTPL” có mối tương quan với biến Động lực làm việc là 0,506 và biến cuối cùng là “QH” có tương quan với biến Động lực làm việc là 0,329. Việc phân tích hồi quy và đưa biến vào mô hình là phù hợp. Với mức ý nghĩa Sig. > 0,05, không có biến nào bịloại khỏi mô hình.

Như vậy, ta có thể kết luận là có mối tương quan giữa 5 biến độc lập với biến phụthuộc. Đây là cơ sở đưa racác biến độc lập vào mô hìnhđểgiải thích cho động lực làm việc của người lao động.

 Kiểm định giá trị phù hợp R²

Kết quảphân tích giá trịphù hợp cho các biến số được thểhiện thông qua bảng 2.11 Bảng 2.11 Tóm tắt mô hình

Mô

hình R R² R² điều

chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson

1 ,800^a ,640 ,627 ,32992 1,831

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS) Độphù hợp của mô hìnhđược thểhiện qua giá trịR². Từkết quả ởbảng trên, ta thấy R là 0,800, cho thấy mô hình này là phù hợp, R² điều chỉnh là 0,627 (nhỏ hơn R), do đó dùng R² điều chỉnh để đánh giá sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Hệsố xác định điều chỉnh R² điều chỉnh là 0,627, điều này cho thấy mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc có ý nghĩa, cụthểlà cả5 biến độc lập trên góp phần giải thích 62,7% sựkhác biệt về động lực làm việc của người lao động.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Như vậy mức độphù hợp của mô hình được chấp nhận. Tuy nhiên sự phù hơp này chỉ đúng với dữliệu mẫu. Đểkiểm định xem có thểsuy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độphù hợp của mô hình thông qua kiểm định F.

 Kiểm định F

Theo bảng phân tích ANOVA, kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Nếu giảthuyết này bị bác bỏthì chúng ta có thểkết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụthuộc DLLV, điều này nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữliệu.

Bảng 2.12 Phân tích ANOVA về sự phù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng bình

phương df

Trung bình bình phương

F Sig.

1

Hồi quy 27,823 5 5,565 51,123 ,000^b

Phần dư 15,674 144 ,109

Tổng 43,497 49

( Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS của tác giả) Kiểm định giảthuyết:

H0: Không có mối quan hệgiữa các biến độc lập và biến phụthuộc H1: Có mối quan hệgiữa các biếnđộc lập và biến phụthuộc

Từbảng trên ta nhận thấy:

Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu giá trị Sig.của kiểm định Fbé hơn 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giả thuyết H₁. Từ kết quả phân tích hệ số tương quan cho thấy, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả mức ý nghĩa Sig. < 0,05; do đó ta có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H₀ đối với các nhân tố này. Điều này có nghĩa là có mối quan hệ giữa cácbiến độc lập và biến phụ thuộc. Vì vậy, mô hình hồi quy đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Trường Đại học Kinh tế Huế

 Phân tích hệ số hồi quy

Sau khi phân tích nhân tố khám phá để xác định cụthểtừng yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động. Mô hình hồi quy được áp dụng là mô hình hồi quy đa biến ( mô hình hồi quy bội). Phân tích hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập DKLV, DDCV, DTTT, LTPL, QH. Giá trịcác yếu tố được dùng đểchạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát được kiểm định. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc ( phương pháp Enter) với phần mền SPSS 20.

Giả thiết ban đầu về mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:

Y= β0 + β1*DKLV + β2*DDCV + β3*DTTT + β4*LTPL + β5*QH Phân tích hồi quy được thực hiện bởi 5 biến độc lập DKLV, DDCV, DTTT, LTPL, QH. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc bằng phương pháp Enter đểchọn lọc dựa trên tiêu chí cho những biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05.

Các biến đượcđưa vào cùng lúc đểchọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Kết quảphân tích hồi quynhư sau :

Sau khi kiểm định F đạt yêu cầu, tác giả tiến hành phân tích hệ số hồi quy cho từng biến độc lập, để đo lường mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện trong bảng:

Bảng 2.13 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter

Mô hình

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

Hệsốhồi quy huẩn

hóa t Sig.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng

tuyến B Độlệch

chuẩn Beta Độchấp

nhận VIF

1 (Hằng số) ,109 ,235 ,461 ,645

DDCV ,180 ,032 ,294 5,647 ,000 ,923 1,083

DTTT ,189 ,038 ,260 4,993 ,000 ,919 1,088

DKLV ,213 ,033 ,327 6,366 ,000 ,950 1,053

LTPL ,237 ,030 ,405 7,821 ,000 ,932 1,072

QH ,141 ,032 ,224 4,406 ,000 ,966 1,036

( Nguồn:Xử lý dữ liệu bằng SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Theo bảng phân tích hồi quy, kết quả thống kê cho thấy các hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình hồi quy đều khác 0 và Sig. <0,05 chứng tỏ 5 biến độc lập đều tham gia tác động tới động lực làm việc của người lao động là : đặc điểm công việc, đào tạo thăng tiến, điều kiện làm việc, lương thưởng phúc lợi và quan hệ.

Bảng 2.14 Kiểm định giả thuyết Giả

thuyết Phát biểu Hệ số beta

chuẩn hóa Giá trị p Kết luận H1

Đặc điểm công việc ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc của người lao động.

,294 ,000 Chấp nhận

H2

Đào tạo thăng tiến việc ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc của người lao động.

,260 ,000 Chấp nhận

H3

Điều kiện làm việc việc ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc của người lao động.

,327 ,000 Chấp nhận

H4

Lương thưởng phúc lợi việc ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc của người lao động.

,405 ,000 Chấp nhận

H5

Quan hệ việc ảnh hưởng cùng chiều đến động lực làm việc của người lao động.

,224 ,000 Chấp nhận

Vậyta thu được phương trình hồi quynhư sau:

DL = 0,294*DDCV+ 0,260*DTTT + 0,327*DKLV + 0,405*LTPL + 0,224*QH Qua đó ta thấy sự ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụthuộc. Kết quả ởbảng trên ta thấy:

Nhân tố “Đặc điểm công việc” có hệ số β = 0,294 với mức ý nghĩa Sig bằng ,000 < 0,05 nên nhân tố này có ảnh hưởng lớn thứ ba đến “Động lực làm việc”

của người lao động. Dấu dương ở hệ số hồi quy này cho biết mối quan hệ giữa Đặc điểm công việc và động lực làm việc là thuận chiều.

Nhân tố “Đào tạo thăng tiến” có hệ số β = 0,260 với mức ý nghĩa Sig bằng ,000 < 0,05 nên nhân tố này cóảnh hưởng lớn thứ hai đến “Động lực làm việc”

Trường Đại học Kinh tế Huế

của người lao động. Dấu dương ở hệsốhồi quy này cho biết mối quan hệgiữa mức độ ảnh hưởng của nhân tố Đàotạothăng tiếnvà động lực làm việc là thuận chiều.

Nhân tố “Điều kiện làm việc” có hệ số β = 0,327 với mức ý nghĩa Sig bằng ,000 < 0,05 nên nhân tố này có ảnh hưởng lớn thứ tư đến “Động lực làm việc”

của người lao động. Dấu dương ở hệsốhồi quy này cho biết mối quan hệgiữa mức độ ảnh hưởng của nhân tố Điều kiện làm việcvà động lực làm việc là thuận chiều.

Nhân tố “Lương thưởng, phúc lợi” có hệ số β = 0,405 với mức ý nghĩa Sig bằng ,000 < 0,05 nên nhân tốnày cóảnh hưởng lớn nhất đến “Động lực làm việc”của người lao động. Dấu dương ởhệsốhồi quy này cho biết mối quan hệgiữa mức độ ảnh hưởng của nhân tố Lương thưởng, phúc lợi và động lực làm việc là thuận chiều, có nghĩa là động lực làm việc sẽ tăng khi lương thưởng và phúc lợi tăng.

Nhân tố “Quan hệ” có hệ số β = 0,224 với mức ý nghĩa Sig bằng ,000 < 0,05 nên nhân tố này có ảnh hưởng ít nhất đến “Động lực làm việc” của người lao động.

Dấu dương ởhệsốhồi quy này cho biết mối quan hệgiữa mức độ ảnh hưởng của nhân tốQuan hệvà động lực làm việc là thuận chiều.

2.2.5 Đánh giá của người lao động về các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc

Trong tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của người lao động tại Công ty Cổ phần Phương Minh - Huế . (Trang 64-70)