Phân tích hồi quy

Component Matrix^a

Component 1

SCK2 ,829

SCK3 ,793

SCK1 ,793

Nguồn: Dữliệu điều tra Kết quảphân tích nhân tố cho thang đo sự cam kết gắn bó với tổchức thì có một nhân tố được rút ravà được định danh là nhân tốSựcam kết gắn bó với tổchức (gồm 3 biến quan sát).

Sig.(1-tailed)đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy có thểkết luận bác bỏH₀và chấp nhận các giảthuyết H₁,như vậy các biến độc lập này và biến phụthuộc tương quan với nhau.

2.4.4.2 Kết quảcủa kiểm định hồi quy

Phương pháp Enter được sử dụng để phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến văn hoá doanh nghiệp. Với mục đích sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết (sig. F = 0,000) và giải thích sự khác biệt của biến phụ thuộc – Sự cam kết gắn bó với tổ chức.

Bảng 15: kết quảkiểm định hồi quy Model Summary^b

Mô hình R R² R²điều chỉnh Sai sốchuẩn của ước lượng

Durbin– Watson

1 ,747^a ,557 ,535 ,312 1,886

a. Dự đoán: (Hằng số), DT, HQ, LM, PT, TC, SCB, DH, ST b. Biến phụthuộc: SCK

Nguồn: Dữliệu điều tra Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Việc sử dụng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn, R2 hiệu chỉnhcàng lớnthểhiện độphù hợpcủamô hình càng cao.

Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R²thể hiện.

Trong tình huống này R²điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Hệsố xác định R²điều chỉnh là 0.535, điều này thểhiện 8 biến độc lập trong mô hình giải thích được53.5% biến thiên sự cam kết gắn bó của nhân viên trong công ty. Như vậy mô hình được xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thểgiải thích tốt cho biến phụthuộc.

Với việc kiểm tra hiện tượng tự tương quan ta sử dụng thống kê Durbin –

Trường Đại học Kinh tế Huế

Như vậy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.

Bảng16: kết quảphân tích hồi quy bội ANOVA^a

Mô hình Tổng bình

phương

Df Trung bình bình phương

F Mức ý

nghĩa

1 Hồi quy 19,190 8 2,399 24,567 ,000^b

Phần dư 15,232 156 ,098

Tổng 34,422 164

a. Dự đoán: (Hằng số, DT, HQ, LM, PT, TC, SCB, DH, ST) b. Biến phụthuộc: SCK

Nguồn dữliệu điều tra.

Coefficients^a Mô

hình

Hệsốkhông chuẩn hóa

Hệsố chuẩn hóa

T Mức ý

nghĩa

Thống kê đa cộng tuyến

B Độ lệch

chuẩn Beta Tolerance VIF

Hằng số -1,779 ,458 -3,880 ,000

TC ,153 ,051 ,178 3,007 ,003 ,810 1,235

LM ,278 ,042 ,354 6,579 ,000 ,979 1,021

ST ,177 ,048 ,220 3,693 ,000 ,798 1,253

PT ,198 ,049 ,224 4,070 ,000 ,936 1,069

HQ ,120 ,041 ,159 2,969 ,003 ,983 1,017

DH ,192 ,043 ,253 4,503 ,000 ,900 1,111

SCB ,135 ,045 ,165 3,001 ,003 ,936 1,069

DT ,242 ,042 ,316 5,723 ,000 ,929 1,076

Biến phụthuộc: SCK

Nguồn: Dữliệu điều tra

Trường Đại học Kinh tế Huế

bó của nhân viên công ty

H₁: Hệ số xác định R²# 0: Có ít nhất một nhân tố ảnh hưởng đến sự cam kết gắn bó của nhân viên công ty

Với bảng phân tích Số liệu ởbảng ANOVA cho thấy, Sig. của kiểm định F có giá trị bằng 0.000<0.05. Do đó có thể bác bỏ giả thuyếtH₀, chấp nhận giá trịH₁, điều này có nghĩa là có ít nhất một nhân tố ảnh hưởng đến sựcam kết gắn bó của nhân viên tại công ty Cổphần Dệt May Phú Hòa An.

H_{0 : i} = 0 : không phải tất cả8 nhân tố đều có ảnh hưởng đến sựcam kết gắn bó của nhân viên công ty

H_{1 : i} # 0 : tất cả 8 nhân tố đều có ảnh hưởng đến sự cam kết gắn bó của nhân viên với công ty

Dựa vào bảng –Coefficients^a, ta có giá trị Sig. của 8 nhân tố đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy bác bỏ H₀tất cả8 nhân tố đều có ảnh hưởng đến sựcam kết gắn bó nhân viên của công ty.

Đểkiểm tra xem mô hình có đa cộng tuyến hay không thì ta cần dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF và độ chấp nhận của biến. Dựa vào kết quả trên ta có thể thấy hệ số VIF đều nhỏ hơn 4 và độ chấp nhận biến đều lớn hơn 0,1 nên ta có thểnói rằng mô hình không bị đa cộng tuyến.

2.4.5 Kiểm định ANOVA

Với mục đích là kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá đối với từng nhân tố theo đặc điểm các nhân.

Bảng 17: Kết quảkiểm định ANOVA Giá trị kiểm định

phương sai (Sig.)

Giá trị kiểm định ANOVA(Sig.)

Giới tính 0.866 0.389

Độtuổi 0.81 0.491

Thâm niên công tác 0.164 0.890

Vịtrí công việc 0.46 0.12

Thu nhập 0.361 0.472

Trường Đại học Kinh tế Huế

H₀: Phương sai bằng nhau H₁: Phương sai khác nhau

Từbảng 21 ta có thể thấy phương sai Sig của tất cả các nhóm đều lớn 0.05.

Cụthểgiới tính (0.866), độ tuổi (0.81), thâm niên công tác (0.164), vị trí công việc (0.46), thu nhập (0.361), trìnhđộ học vấn (0.476). Với độtin cậy 95% ta chấp nhận giảthuyết H₀.Sau đó ta tiếp tục kiểm định với các giảthuyết:

H₀: Trung bình bằng nhau

H₁: Trung bình không bằng nhau

Ta có khi phân tích ANOVA đều lớn 0.05 cụ thể giới tính (0.389), độ tuổi (0.491), thâm niên công tác (0.890), vị trí công việc (0.12), thu nhập (0.472), trình độ học vấn (0.17). Như vậy chấp nhận H₀, bác bỏ H₁. Với kết quả trên thì các dữ liệu quan sát có sựkhác biệt giữa các nhóm với biến phụthuộc.

2.4.6 Kiểm định giá trịtrung bình

Trong tài liệu ẢNH HƯỞNG CỦA VĂN HÓA DOANH NGHIỆP ĐẾN SỰ CAM KẾT GẮN BÓ CỦA NHÂN VIÊN TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN DỆT MAY PHÚ HÒA AN (Trang 60-64)