Đánh Giá Ảnh Hưởng Của Chất Lượng Sống Trong Công Việc Đến Kết Quả Công

chẽ. Trong đó, nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại có tương quan mạnh nhất (hệ số tương quan Person là 0,748), nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tương quan yếu nhất (hệ số tương quan Person là 0,715).

Đồng thời, kết quả phân tích cũng cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Kết quả công việc với các biến độc lập Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại, Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ, Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức và mối quan hệ này là chặt chẽ. Trong đó, nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại có tương quan mạnh nhất (hệ số tương quan Person là 0,766), nhân tố Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tương quan yếu nhất (hệ số tương quan Person là 0,735).

Mối quan hệ giữa Sự hài lòng trong công việc và Kết quả công việc là mối quan hệ chặt chẽ, hệ số tương quan Person lên đến 0,986.

Vậy trong tổng thể, với mức ý nghĩa 1%, tồn tại mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Giá trị này càng gần đến 1 thể hiện mối quan hệ tuyến tính càng cao, /r/ > 0,8 thể hiện mối quan hệ tuyến tính rất mạnh, điều này cũng có nghĩa là giữa các biến này xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để làm rò hơn về hiện tượng đa cộng tuyến, đề tài sẽ dùng hệ số VIF ở kiểm định các giả định trong phần tiếp theo.

Nghiên cứu có các mô hình hồi quy sau:

Mô hình 1: Đánh giá ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc của nhân viên. Nhân tố TT, QH, KT là biến độc lập, nhân tố KQ là biến phụ thuộc.

KQ = β0 + β1 TT + β2 QH + β3 KT

Mô hình 2: Đánh giá ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên. Thành phần TT, QH, KT là biến độc lập, HL là biến phụ thuộc.

HL = β0’ + β4 TT + β5 QH + β6 KT

4.2.2 Phân tích hồi quy‌

4.1.2.1 Đánh giá ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc – mô hình 1 - Ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc

a. Xây dựng mô hình

Mô hình KQ = β0 + β1 TT + β2 QH + β3 KT. Sử dụng phần mềm SPSS 16. Xây dựng, đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc của nhân viên bằng phương pháp Enter. Trong đó, nhân tố TT, QH, KT là biến độc lập, KQ là biến phụ thuộc. Kết quả trình bày trong phụ lục 7 – kết quả phân tích mô hình hồi quy 1.

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-quare) đế đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số xác định R2 được chứng minh là không nhật thiết tăng lên theo số biến độc lập được thêm vào mô hình, tuy nhiên, không phải phương trình nào có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một số biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.

Kết quả hồi quy R2 hiệu chỉnh là 0,829, nghĩa là mô hình giải thích được 82,9% sự thay đổi của biến sự hài lòng trong công việc, đối với mô hình ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc; và trong mô hình ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến kết quả công việc, kết quả hồi quy R2 hiệu chỉnh là 0,829, nghĩa là mô hình giải thích được 82,9% sự thay đổi

của biến kết quả công việc và các mô hình trên phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.

Bảng 4.4 Kết quả các thông số hồi quy của mô hình 1

Mô hình

	Hệ số chưa chuẩn hóa		Hệ số chuẩn hóa	Kiểm định t	Mức ý nghĩa (Sig.)	Thống kê đa cộng tuyến
	Hệ số hồi quy (β)	Sai số chuẩn	Hệ số hồi quy (β)	Kiểm định t	Mức ý nghĩa (Sig.)	Độ chấp nhận	Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
1	Hằng số	0,732	0,115		6,346	0,000
	TT	0,299	0,028	0,392	10,565	0,000	0,623	1,604
	QH	0,306	0,027	0,387	11,114	0,000	0,706	1,417
	KT	0,258	0,029	0,333	8,953	0,000	0,620	1,614

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

Biến phụ thuộc: KQ

(Nguồn: Kết quả SPSS)

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy tất cả 3 nhân tố của thang đo chất lượng cuộc sống công việc đều có ảnh hưởng đến kết quả 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 kết quả công việc.

Mô hình 1 viết lại theo hệ số chưa chuẩn hóa:

KQ = 0,732 + 0,299 *TT+0,306*QH+0,258KT hay:

Chất lượng sống trong công việc = 0,732 + 0,299 * (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại) + 0,306 * (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) + 0,258 * (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức). Vậy:

Để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố TT, QH, KT đến KQ chúng ta căn cứ vào hệ số Beta. Nếu Beta càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến KQ càng cao và ngược lại. Trong điều kiện yếu tố QH (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) và KT (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức) không đổi, yếu tố TT (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại) tăng 1 đơn vị theo thang đo Likert thì KQ (Kết quả công việc) sẽ tăng lên 0,299 đơn vị theo thang đo Likert. Và giả thuyết:

H1a: Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại tác động dương đến kết quả công việc: CHẤP NHẬN

Lập luận tương tự đối với các nhân tố QH (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) và nhân tố KT (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức. Các giả thuyết sau được chấp nhận:

H1b: Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tác động dương đến kết quả công

việc

H1c: Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức có tác động dương đến kết quả

công việc

Mô hình 1 được viết theo hệ số chuẩn hóa:

Kết quả công việc = 0,392 * (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại) + 0,387 * (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ + 0,333 * (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức)

b. Kiếm tra các giả định của hồi quy OLS

- Phương sai của phần dư không đổi và quan hệ tuyến tính: nghiên cứu sử dụng đồ thị phân tán Scatterplot của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán đã được chuẩn hóa (Standardized predicted value). Quan sát đồ thị ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 và không tạo ra một hình dáng cụ thể nào (Phụ lục - Đồ thị phân tán Scatterplot 1) tức là quanh giá trị trung bình của phần dư trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và tồn tại quan hệ tuyến tính giữa KQ với các biến độc lập.

Hình 4.1 Đồ thị phân tán Scatterplot 1 – Phân tán giữa phần dư và giá trị dự đoán

- Các phần dư có phân phối chuẩn: biểu đồ tần số Histogram của phần dư đã chuẩn hóa sẽ kiểm tra giả định này. Ta thấy đường cong phân phối chuẩn chồng lên trên biểu đồ tần số và được xem như phần dư phân phối gần chuẩn và giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.Từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa, cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean=0, Std.Dev=0,992) (Phụ lục 8 - Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa 1). Điều này dẫn đến kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Hình 4.2 Biểu đồ tần số Histogram 1 – Tần số của phần dư chuẩn hóa

- Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập: tức kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra thì độ chấp nhận của biến (Tolerance) sẽ rất nhỏ hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF sẽ lớn. (Theo Hoàng & Chu 2005, 2008 thì VIF>5 sẽ xảy ra đa cộng tuyến, theo Nguyễn 2011 thì VIF>2 xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến). Kết quả cho thấy độ chấp nhận của biến lớn, nhỏ nhất đạt 1,417 và hệ số VIF nhỏ, lớn nhất đạt 1,614<2 (Phụ lục 7 – Bảng trọng số hồi quy 1). Vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy bội.

Kết luận mô hình hồi quy 1: phù hợp với tập dữ liệu, phù hợp với các tổng thể, các hệ số β1, β2, β3 có ý nghĩa thống kê, không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, không vi phạm giả định tuyến tính, giả định phần dư như phương sai không đổi, phân phối chuẩn và độc lập. Các giả thuyết H1a, H1b, H1c được chấp nhận.

4.1.2.2 Đánh giá ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc của nhân viên ngân hàng – mô hình 2

a. Xây dựng mô hình

Tương tự như trên, sử dụng phần mềm SPSS 16: Xây dựng, đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc của ngân viên bằng phương pháp Enter. Trong đó, nhân tố TT, QH, KT là biến độc lập, HL là biến phụ thuộc. Kết quả trình bày trong phụ lục 6 – kết quả phân tích mô hình hồi quy 2.

Kết quả hồi quy R2 hiệu chỉnh là 0,795, nghĩa là mô hình giải thích được

79,5% sự thay đổi của biến sự hài lòng trong công việc, đối với mô hình ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc, mô hình trên phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.

Mô hình 2: Ảnh hưởng của chất lượng sống trong công việc đến sự hài lòng trong công việc

Bảng 4.5 Kết quả các thông số hồi quy của mô hình 2

Mô hình

	Hệ số chưa chuẩn hóa		Hệ số chuẩn hóa	Kiểm định t	Mức ý nghĩa (Sig.)	Thống kê đa cộng tuyến
	Hệ số hồi quy (β)	Sai số chuẩn	Hệ số hồi quy (β)	Kiểm định t	Mức ý nghĩa (Sig.)	Độ chấp nhận	Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
2	Hằng số	0,733	0,129		5,702	0,000
	TT	0,293	0,032	0,377	9,287	0,000	0,623	1,604
	QH	0,297	0,031	0,370	9,690	0,000	0,706	1,417
	KT	0,269	0,032	0,342	8,391	0,000	0,620	1,614

Biến phụ thuộc: HL

Mô hình 2 viết lại theo hệ số chưa chuẩn hóa:

(Nguồn: Kết quả SPSS)

HL= 0,733 + 0,293 * TT+0,297 * QH+0,269 * KT hay:

Sự hài lòng trong công việc = 0,733 + 0,293 * (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại)

+ 0,297 * (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) + 0,269 * (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức). Vậy:

Trong điều kiện yếu tố QH (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) và KT (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức) không đổi, yếu tố TT (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại) tăng 1 đơn vị theo thang đo Likert thì HL (Sự hài lòng trong công việc) sẽ tăng lên 0,293 đơn vị theo thang đo Likert. Và giả thuyết:

H2a: Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại tác động dương đến sự hài lòng công việc: CHẤP NHẬN

H2b: Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ có tác động dương đến sự hài lòng công việc

H2c: Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức có tác động dương đến sự hài lòng công việc

Mô hình 2 được viết theo hệ số chuẩn hóa:

Sự hài lòng trong công việc = 0,377 * (Sự thỏa mãn nhu cầu tồn tại) + 0,370 * (Sự thỏa mãn nhu cầu quan hệ) + 0,342 * (Sự thỏa mãn nhu cầu kiến thức)

c. Kiếm tra các giả định của hồi quy OLS

Kiểm tra giả định tương tự như mô hình 1, ta có Đồ thị phân tán Scatterplot và Biểu đồ tần số Histogram trong kết quả chạy SPSS của mô hình 2 cho thấy độ chấp nhận của biến lớn, nhỏ nhất đạt 1,417 và hệ số VIF nhỏ, lớn nhất đạt 1,614<2 (Phụ lục 6 – Bảng trọng số hồi quy 2). Vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy bội.

Dò tìm sự vi phạm các giả định trong mô hình:

- Giả định vi phạm tuyến tính: qua đồ thị bên dưới, có thể thấy giả định này bị bác bỏ vì phần dư chuẩn hóa phân tán hoàn toàn ngẫu nhiên.