Dò Tìm Các Vi Phạm Giả Định Cần Thiết Trong Phân Tích Hồi Quy Giả Định Đầu Tiên Là Liên Hệ Tuyến Tính Giữa Biến Phụ Thuộc Và Các Biến


Bảng 4.6: Kết quả các thông số hồi quy



Mô hình

Hệ số chưa

chuẩn hóa

Hệ số chuẩn

hóa


t


Sig.

Thống kê đa

cộng tuyến


B

Std.

Error


Beta

Độ chấp

nhận


VIF

1

Hằng số

-1.346

0.248


-5.439

0.000




LT

0.166

0.05

0.141

3.303

0.001

0.701

1.426


DK

0.345

0.049

0.316

6.975

0.000

0.626

1.597


NL

0.115

0.044

0.118

2.618

0.01

0.636

1.571


CH

0.116

0.044

0.12

2.6

0.01

0.606

1.651


HN

0.152

0.049

0.14

3.132

0.002

0.646

1.549


QL

0.104

0.038

0.116

2.738

0.007

0.72

1.389


CB

0.225

0.046

0.235

4.84

0.000

0.542

1.844


TN

0.122

0.047

0.097

2.589

0.01

0.907

1.102

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 110 trang tài liệu này.

Ảnh hưởng của chất lượng cuộc sống công việc đến sự thỏa mãn của nhân viên: nghiên cứu trường hợp các ngân hàng thương mại cổ phần trên địa bàn TP. HCM - 7

Biến phụ thuộc: STM

Nguồn: tính toán của tác giả

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy tất cả 8 nhân tố của thang đo chất lượng cuộc sống công việc đều có ảnh hưởng đến sự thỏa mãn công việc (do Sig của các trọng số hồi quy đều đạt mức ý nghĩa). Mặt khác do các hệ số Beta đều dương nên các biến này đều có ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc.

Phương trình hồi quy tuyến tính được viết như sau:

STM = 0.141LT + 0.316DK + 0.118NL + 0.12CH + 0.14HN + 0.116QL + 0.235CB + 0.097TN

Để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố LT, DK, NL, CH, HN, QL, CB, TN đến STM chúng ta căn cứ vào hệ số Beta. Nếu Beta càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến STM càng cao và ngược lại. Như vậy, trong phương trình trên, yếu tố điều kiện làm việc có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự thỏa


mãn công việc (Beta = 0.316), tiếp đến là sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống (Beta = 0.235), lương thưởng (Beta = 0.141), sự hòa nhập trong tổ chức làm việc (Beta = 0.14), cơ hội phát triển nghề nghiệp (Beta = 0.12), phát triển năng lực (Beta = 0.118), sự tuân thủ luật và bảo vệ quyền lợi của nhân viên (Beta = 0.116) và nhận thức về trách nhiệm xã hội của tổ chức (Beta = 0.097)

4.3.3. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong phân tích hồi quy Giả định đầu tiên là liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến

độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi. Giả định này được kiểm tra bằng cách vẽ biểu đồ phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa với phần dư trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên trong một phạm vi không đổi quanh trục 0.

Nhìn vào đồ thị Scatter, ta thấy đồ thị phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Như vậy, giả thiết về liên hệ tuyến tính cũng như hiện tượng phương sai thay đổi không bị vi phạm.


Phần dư chuẩn hóa

Giá trị dự đoán chuẩn hóa


Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa phần dư và giá trị dự đoán


Giả định tiếp theo là giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Để thực hiện kiểm định này, ta sử dụng biểu đồ Histogram. Biểu đồ cho ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.


Tần số

Phần dư chuẩn hóa


Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

Cuối cùng, ta thực hiện xem xét sự vi phạm đa cộng tuyến của mô hình. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF. Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, trang 497): “Thông thường nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (Hair & ctg 2006). Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF >2, chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy”.


4.4. Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến sự thỏa mãn công việc của nhân viên‌

4.4.1. Theo giới tính

Bảng 4.7: Kết quả T-test đối với giới tính



Kiểm định Levene về sự bằng nhau của phương sai


Kiểm định t về sự bằng nhau của các trung bình


F


Sig.


t


df


Sig. (2-

tailed)


Khác biệt trung bình


Khác biệt sai số chuẩn

Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt

Giới hạn dưới

Giới hạn trên

STM

Phương sai bằng nhau


Phương sai khác nhau


.111


.740


1.538


1.531


208


192.298


.126


.127


.16179


.16179


.10522


.10568


-.04564


-.04666


.36922


.37024

Nguồn: tính toán của tác giả

Qua bảng trên ta nhận thấy giá trị sig trong kiểm định Levene lớn hơn

0.05 nên phương sai giữa nam và nữ không khác nhau. Do vậy, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai bằng nhau.

Kết quả kiểm định t cho thấy không có sự khác nhau về sự thỏa mãn công việc của nam và nữ ở độ tin cậy 95% (giá trị sig của kiểm định t = 0.126

> 0.05)

4.4.2. Theo độ tuổi

Bảng 4.8: Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với độ tuổi

STM

Thống kê Levene

df1

df2

Sig.

.936

2

207

.394

Nguồn: tính toán của tác giả


Bảng 4.9: Kiểm định ANOVA đối với độ tuổi

STM



Tổng bình phương


df

Trung bình bình phương


F


Sig.

Khác biệt giữa các

nhóm

.229

2

.114

.197

.821

Khác biệt trong

từng nhóm


120.168


207


.581



Tổng số

120.397

209




Nguồn: tính toán của tác giả

Với mức ý nghĩa 0.394 trong bảng kết quả kiểm định phương sai cho thấy phương sai của yếu tố sự thỏa mãn công việc giữa 3 nhóm tuổi không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.

Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy mức ý nghĩa quan sát sig = 0.821

> 0.05 vì vậy ở độ tin cậy 95% có thể kết luận không có sự khác nhau về sự thỏa mãn công việc giữa các nhân viên thuộc 3 nhóm tuổi khác nhau.

4.4.3. Theo thâm niên

Bảng 4.10: Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với thâm niên


STM


Thống kê Levene

df1

df2

Sig.

.468

2

207

.627

Nguồn: tính toán của tác giả


Bảng 4.11: Kiểm định ANOVA đối với thâm niên

STM


Tổng bình phương


df

Trung bình bình phương


F


Sig.

Khác biệt giữa các nhóm

3.770

2

1.885

3.346

.037

Khác biệt trong từng nhóm

116.627

207

.563



Tổng số

120.397

209




Nguồn: tính toán của tác giả


Bảng 4.12: Post Hoc đối với thâm niên

STM

Dunnett t (2-sided)


(I) (J)

Thâm Thâm Niên Niên

Khác biệt trung bình (I-J)


Std. Error


Sig.

Khoảng tin cậy 95%

Giới hạn dưới

Giới hạn trên

1 3

-.41697*

.17572

.033

-.8049

-.0290

2 3

-.09931

.14058

.681

-.4097

.2111

*. Sự khác biệt trung bình có ý nghĩa ở mức 0.05


Với mức ý nghĩa 0.627 trong bảng kết quả kiểm định phương sai cho thấy phương sai của yếu tố sự thỏa mãn công việc giữa 3 nhóm nhân viên theo thâm niên không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.

Kết quả kiểm định ANOVA và kết quả Post Hoc cho thấy có sự khác nhau về sự thỏa mãn công việc giữa những nhân viên có thâm niên làm việc từ 1 năm trở xuống và những nhân viên có thâm niên làm việc từ 6 năm trở lên vì giá trị sig trong kiểm định ANOVA = 0.037 đạt mức có ý nghĩa và giá trị sig trong kiểm định Post Hoc bằng 0.033 đạt mức có ý nghĩa với độ tin cậy


95%. Kết hợp với kết quả từ bảng thống kê mô tả cho thấy các nhân viên có thâm niên làm việc từ 6 năm trở lên có sự thỏa mãn công việc cao hơn các nhân viên có thâm niên làm việc từ 1 năm trở xuống (xem phụ lục 9).

4.4.4. Chức danh

Thống kê Levene

df1

df2

Sig.

2.015

2

207

.136

Bảng 4.13: Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với chức danh STM


Nguồn: tính toán của tác giả


Bảng 4.14: Kiểm định ANOVA đối với chức danh

STM


Tổng bình phương


df

Trung bình bình phương


F


Sig.

Khác biệt giữa các nhóm

3.984

2

1.992

3.542

.031

Khác biệt trong từng nhóm

116.413

207

.562



Tổng số

120.397

209






STM

Nguồn: tính toán của tác giả Bảng 4.15: Post Hoc đối với chức danh

Dunnett t (2-sided)

(I) (J)

Chức Chức Danh Danh

Khác biệt

trung bình (I-J)


Std. Error


Sig.

Khoảng tin cậy 95%

Giới hạn dưới

Giới hạn trên

1 3

-.36659*

.14063

.019

-.6820

-.0512

2 3

-.15913

.11780

.314

-.4233

.1051

*. Sự khác biệt trung bình có ý nghĩa ở mức 0.05

Nguồn: tính toán của tác giả

Xem tất cả 110 trang.

Ngày đăng: 02/06/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí