Trang chủ / Dự Định Nghỉ Việc

Phân Tích Hồi Quy Ảnh Hưởng Của Sự Hài Lòng Trong Công Việc Đến Dự Định Nghỉ Việc.


Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) của mô hình được tóm tắt lại trong bảng 4.11

Bảng 4.11 Tóm tắt kết quả kiểm định thang đo



Thang đo


Thành phần

Số biến quan sát

Cronbach alpha

Tổng phương sai

trích


Đánh giá


Sự hài lòng trong công việc

1. Thăng tiến

5

0.922


74.829%


Đạt yêu cầu

2. Đồng nghiệp

4

0.950

3. Lãnh đạo

6

0.887

4. Đào tạo

4

0.925

5. Phúc lợi

3

0.919

6. Tiền lương

4

0.876

7. Bản chất công

việc

3

0.865

8. Áp lực do thay

đổi trong tổ chức

5

0.761

Dự định

nghỉ việc

1 thành phần

3

0.820

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 137 trang tài liệu này.

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

Như vậy, các kết quả thu được từ kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) ở bảng 4.11 cho thấy các thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.

Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh được mô tả trong hình 4.1 sau khi thang đo được kiểm định sơ bộ thông qua độ tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA).


Dự định nghỉ việc



H1



Thăng tiến (-)




H2


Đồng nghiệp (-)



H3


Lãnh đạo (-)




H4


Đào tạo (-)





H5


Phúc lợi (-)




H6


Tiền lương (-)



H7


Bản chất công việc (-)



H8


Áp lực do thay đổi trong tổ chức (+)






H9

- Giới tính

- Tuổi

- Trình độ học vấn

- Thu nhập

- Thâm niên công tác

- Vị trí công tác

Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh


Các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu điều chỉnh:


H1: mức độ hài lòng đối với thăng tiến có ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H2: mức độ hài lòng đối với đồng nghiệp ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H3: mức độ hài lòng đối với lãnh đạo ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H4: mức độ hài lòng đối với đào tạo ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc



H5: mức độ hài lòng đối với phúc lợi ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H6: mức độ hài lòng đối với tiền lương ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H7: mức độ hài lòng đối với bản chất công việc ảnh hưởng ngược chiều đến dự định nghỉ việc

H8: mức độ hài lòng đối với áp lực do thay đổi trong tổ chức ảnh hưởng cùng chiều đến dự định nghỉ việc

H9: nhóm giả thuyết theo các đặc điểm cá nhân:

+ H9a: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo giới tính

+ H9b: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo tuổi tác

+ H9c: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo trình độ học vấn

+ H9d: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo thu nhập

+ H9e: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo thâm niên công tác

+ H9f: có sự khác biệt về mức độ trung bình dự định nghỉ việc theo vị trí công tác

4.5. Phân tích hồi quy ảnh hưởng của sự hài lòng trong công việc đến dự định nghỉ việc.

4.5.1. Phân tích tương quan giữa các biến‌

Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố (EFA), mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy.

Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với với 8 biến độc lập: F1 (Pro: thăng tiến), F2 (Co: đồng nghiệp), F3 (Sup: lãnh đạo), F4 (Train: đào tạo), F5 (Ben: phúc lợi), F6 (Pay: tiền lương), F7 (Work: bản chất công việc), F8 (Pre: áp lực do thay đổi trong tổ chức) và 1 biến phụ thuộc Ti (Turnover intention: dự định nghỉ việc)


Giá trị nhân tố từ F1 đến F8 và Ti là trung bình các biến quan sát thuộc thành phần nhóm đó. Kết quả của phân tích hồi quy được dùng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, các biến độc lập và phụ thuộc sẽ được xem xét mối tương quan tuyến tính với nhau.

Bảng 4.12 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến


Ma trận hệ số tương quan


F1

F2

F3

F4

F5

F6

F7

F8

Ti

F1

1

.462**

.614**

.599**

.380**

.512**

.380**

-.189**

-.249**

F2

.462**

1

.504**

.161*

0.06

.231**

.452**

-.320**

-.312**

F3

.614**

.504**

1

.500**

.206**

.249**

.329**

-.231**

-.189**

F4

.599**

.161*

.500**

1

.511**

.401**

.307**

0.032

-0.123

F5

.380**

0.06

.206**

.511**

1

.468**

.127*

-0.035

-.316**

F6

.512**

.231**

.249**

.401**

.468**

1

.316**

-0.084

-.438**

F7

.380**

.452**

.329**

.307**

.127*

.316**

1

-.230**

-.276**

F8

-.189**

-.320**

-.231**

0.032

-0.035

-0.084

-.230**

1

.426**

Ti

-.249**

-.312**

-.189**

-0.123

-.316**

-.438**

-.276**

.426**

1

**. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.01

*. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.05

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

Qua kết quả phân tích hệ số tương quan được thể hiện ở bảng 4.12 cho thấy giữa các biến độc lập từ F1 đến F8 (ngoại trừ biến F4 “đào tạo”) và biến phụ thuộc (Ti) đều có tương quan với nhau, điều này chứng tỏ chúng có quan hệ tuyến tính với nhau nên điều kiện hồi quy là chấp nhận được.

4.5.2. Phân tích hồi quy ảnh hưởng của sự hài lòng trong công việc đến dự định nghỉ việc của nhân viên ngân hàng TMCP Sài Gòn

Để biết mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng trên dữ liệu mẫu phù hợp đến mức độ nào với dữ liệu thì cần phải có một thước đo phù hợp với nó. Một thước đo sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính thường dùng là hệ số xác định R2 (coefficient of determination). Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không


càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn dữ liệu. Do vậy, hệ số xác định điều chỉnh (R2adj) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Do đó để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy thì mô hình hồi quy phải đảm bảo các tiêu chuẩn như:

+ Hệ số xác định điều chỉnh R2adj được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình và mức ý nghĩa của kiểm định F trong ANOVA phải <0.05 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

+ Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là hệ số phóng đại phương sai VIF<10 (Nguyễn Đình Thọ, 2011; và Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

+ Các phần dư có phân phối chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,

2008).

+ Và giả định phương sai của phần dư độc lập và không đổi (Nguyễn Đình

Thọ, 2011).

Ngoài ra phương pháp thực hiện hồi quy trong nghiên cứu là phương pháp đưa vào lần lượt (enter) vì đây là phương pháp được xem là phương pháp phân tích khẳng định (confirmatory) trong nghiên cứu khoa học (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy chỉ có các biến bao gồm: áp lực do thay đổi trong tổ chức, tiền lương, phúc lợi và đồng nghiệp có ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc với mức ý nghĩa < 0.05 (bảng 4.13) trong khi các biến còn lại bao gồm: thăng tiến, lãnh đạo, đào tạo và bản chất công việc hầu như không có ảnh hưởng đến dự định nghỉ việc vì mức ý nghĩa thấp nhất của các yếu tố này bằng 0.161 lớn hơn mức ý nghĩa 0.05 rất nhiều.


Bảng 4.13 Kết quả các thông số của từng biến trong mô hình hồi quy


Hệ sốa


Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn

hóa


t


Sig.

Thống kê đa cộng tuyến


B

Sai lệch chuẩn


Beta

Độ

chấp nhận


VIF

(Hằng số)

3.305

.376


8.796

.000



Thăng tiến

.102

.072

.114

1.405

.161

.400

2.497

Đồng nghiệp

-.144

.067

-.146

-2.160

.032

.573

1.747

Lãnh đạo

.002

.070

.002

.022

.983

.497

2.013

Đào tạo

.073

.061

.090

1.190

.235

.456

2.194

Phúc lợi

-.189

.057

-.213

-3.325

.001

.638

1.566

Tiền lương

-.279

.052

-.350

-5.390

.000

.623

1.604

Bản chất công việc

-.057

.054

-.064

-1.050

.295

.702

1.425

Áp lực thay đổi

trong tổ chức

.400

.064

.346

6.204

.000

.846

1.183

a. Biến phụ thuộc: Dự định nghỉ việc

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

Kết quả hồi quy cho thấy hệ số xác định điều chỉnh R2adj bằng 0.371 (bảng 4.14) và mức ý nghĩa của kiểm định F trong ANOVA bằng 0.00<0.05 (bảng 4.15) nghĩa là mô hình tuyến tính xây dựng phù hợp với dữ liệu ở mức 37.1% hay nói cách khác mô hình giải thích được 37.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc dự định nghỉ việc.


Bảng 4.14 Tóm tắt mô hình hồi quy


Tóm tắt mô hìnhb

Mô

hình

R

R2

R2 adj

Sai lệch chuẩn của ước

lượng

Durbin-Watson

1

.626a

.392

.371

.49415

1.325

a. Biến độc lập: (hằng số), Áp lực thay đổi trong tổ chức, Đào tạo, Đồng nghiệp, Tiền

lương, Bản chất công việc, Phúc lợi, Lãnh đạo, Thăng tiến

b. Biến phụ thuộc: Dự định nghỉ việc

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

Bảng 4.15 Bảng Anova


ANOVAa

Mô hình

Tổng bình phương

df

Trung bình bình

phương

F

Sig.


1

Hồi quy

36.379

8

4.547

18.623

.000b

Phần dư

56.406

231

.244



Tổng

92.785

239




a. Biến phụ thuộc: Dự định nghỉ việc

b. Biến độc lập: (Hằng số), Áp lực thay đổi trong tổ chức, Đào tạo, Đồng nghiệp, Tiền

lương, Bản chất công việc, Phúc lợi, Lãnh đạo, Thăng tiến

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

Phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn với độ lệch chuẩn bằng 0.983 (hình 4.2) và các điểm quan sát trong đồ thị phân vị chuẩn (P-P Plot) phân tán không quá xa đường thẳng kỳ vọng (hình 4.3) nên giả định phân phối chuẩn của phần dư chuẩn hoat đạt yêu cầu.


Hình 4.2 Biểu đồ tần suất phân phối phần dư chuẩn hóa

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả


Hình 4.3 Đồ thị phân vị chuẩn

Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 02/06/2022