Biến phụ thuộc sự hài lòng trong công việc của nhân viên ngân hàng chỉ còn 5 biến quan sát là hl1, hl2, hl3, hl4, hl6.
Như vậy, về lý thuyết hai thành phần nghiên cứu trên có sự tách biệt, tuy nhiên trong thực tiễn với nhóm khảo sát cho thấy các biến nghiên cứu này có sự hòa trộn, đan xen với các thành phần khác. Trên cơ sở này, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các thành phần mới cho phù hợp như sau:
Đào tạo & phát
triển nghề nghiệp
Thu nhập &
chế độ đãi ngộ
Tuyển dụng &
giám sát
Sự hài lòng của nhân viên
ngân hàng
Phân công
giao việc
Đánh giá
động viên
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Đồng thời, các giả thuyết nghiên cứu cũng được điều chỉnh theo các thành phần mới:
H'1. Đào tạo và phát triển nghề nghiệp được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'2. Thu nhập và chế độ đãi ngộ được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'3. Tuyển dụng và giám sát được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'4. Phân công giao việc được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
H'5. Đánh giá động viên được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo.
4.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố (EFA), có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan (Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1’ đến H’5.
Giá trị của từng nhân tố được tính trung bình bằng hàm MEAN của các biến quan sát như sau:
Biến “ đào tạo và phát triển nghề nghiệp” (dtnn) gồm: dt1, dt2,dt3, dt4, nn1, nn2, nn3, và dtnn = MEAN (dt1, dt2,dt3, dt4, nn1, nn2, nn3).
Biến “ thu nhập và chế độ đãi ngộ” (tn) gồm: tn1 -> tn6, và tn = MEAN (tn1, tn2, tn3, tn4, tn5, tn6).
Biến “ tuyển dụng và giám sát” (dgtd) gồm: dg4, td1, td2, td3, và dgtd = MEAN (dg4, td1, td2, td3).
Biến “ phân công giao việc” (cv) gồm: cv2, cv3, cv4, và cv = MEAN (cv2, cv3, cv4).
Biến “ đánh giá động viên” (dgdv) gồm: dg1, dg2, dg3, dv2, dv3, và dgdv = MEAN (dg1, dg2, dg3, dv2, dv3).
Biến phụ thuộc “ sự hài lòng của nhân viên ngân hàng” (hl) gồm: hl1, hl2, hl3, hl4, hl6, và hl = MEAN (hl1, hl2, hl3, hl4, hl6).
4.5.1 Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả các biến đều được xem xét như nhau.
Tuy nhiên, nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan tóm tắt được nêu tại bảng 4 . 1 2 như sau (chi tiết xem thêm phụ lục 6):
Bảng 4.12 Kết quả phân tích tương quan
tn | dtnn | cv | dgdv | dgtd | hl | |
tn Pearson Correlation | 1 | .348 | .300 | .393 | .471 | .588 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
dtnn Pearson Correlation | .348 | 1 | .434 | .637 | .462 | .598 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
cv Pearson Correlation | .300 | .434 | 1 | .537 | .412 | .431 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
dgdv Pearson Correlation | .393 | .637 | .537 | 1 | .613 | .675 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
dgtd Pearson Correlation | .471 | .462 | .412 | .613 | 1 | .591 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Hệ Số Tin Cậy Cronbach’S Alpha -
Thang Đo Về Thực Tiễn Quản Trị Nguồn Nhân Lực -
Cronbach’S Alpha Của Biến “Hoạch Định Nghề Nghiệp Và Cơ Hội Thăng Tiến” -
Kết Quả So Sánh Thực Tiễn Quản Trị Nguồn Nhân Lực Với Các Đặc Điểm Cá Nhân Của Đối Tượng Nghiên -
Một Số Kiến Nghị Để Tăng Mức Độ Hài Lòng Của Nhân Viên -
Hoạch Định Nghề Nghiệp Và Cơ Hội Thăng Tiến
Xem toàn bộ 112 trang tài liệu này.
tn | dtnn | cv | dgdv | dgtd | hl | ||
hl | Pearson Correlation | .588 | .598 | .431 | .675 | .591 | 1 |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 | 190 |
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến (Bảng 4.12), nhân tố hài lòng của nhân viên có sự tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với 5 biến độc lập bao gồm: đào tạo và phát triển nghề nghiệp, thu nhập và chế độ đãi ngộ, tuyển dụng và giám sát, phân công giao việc, đánh giá động viên. Hệ số tương quan thấp nhất đạt 0,431 (mối quan hệ giữa nhân tố phân công giao việc và sự hài lòng của nhân viên), giá trị Sig về mối tương quan giữa 5 nhân tố với sự hài lòng của nhân viên đạt mức ý nghĩa 0,00.
Do có sự tương quan chặt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nên 6 nhân tố thỏa điều kiện nêu trên được đưa vào phân tích hồi quy.
4.5.2 Phân tích hồi quy
Ở phần trên tác giả chứng minh có sự tương quan giữa các thành phần với nhau. Bây giờ để biết được cụ thể trọng số của từng thành phần tác động lên mức độ hài lòng của nhân viên, tác giả tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: đào tạo và phát triển nghề nghiệp, thu nhập và chế độ đãi ngộ, tuyển dụng và giám sát, phân công giao việc, đánh giá động viên và biến phụ thuộc sự hài lòng của nhân viên ngân hàng.
Để tiến hành phân tích hồi quy cũng như đưa ra kết luận từ hàm hồi quy đạt được độ tin cậy thì cần kiểm định các giả định cần thiết và sự chuẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Tác giả đã tiến hành kiểm tra các giả định, kết quả cho thấy hiện tương đa cộng tuyến giữa các biến không đáng kể (hệ số phóng đại phương sai VIF tương ứng các biến độc lập nằm trong khoảng 1.336 đến 2.363 (và nhỏ hơn 10), các phần dư có phân phối
chuẩn và không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư, không có sự vi phạm về các giả định (xem chi tiết Phụ lục 7).
Với giả thuyết ban đầu cho mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau :
HAILONG = β0 + (β1 x dtnn) + (β2 x tn) + (β3 x dgtd) + (β4 x cv) + (β5 x dgdv)
Trong đó:
β1: hệ số hồi quy của thành phần “đào tạo và phát triển nghề nghiệp” β2: hệ số hồi quy của thành phần “thu nhập và chế độ đãi ngộ”
β3: hệ số hồi quy của thành phần “tuyển dụng và giám sát” β4: hệ số hồi quy của thành phần “phân công giao việc” β5: hệ số hồi quy của thành phần “đánh giá động viên”
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), theo phương pháp này 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc. Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mô hình có hệ số xác định R2 (coefficient of determination) là 0,620 và R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0,609 (>0.4) Như vậy mô hình giải thích được 60.9% mối quan hệ giữa các thành phần. Cụ thể:
Bảng 4.13 Hệ số xác định sự phù hợp của mô hình
Bước Model | R | Hệ số xác định R2 (R Square) | Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) | Sai số chuẩn của ước lượng (Std. Error of the Estimate) | Durbin - Watson |
1 | 0.787 | 0.620 | 0.609 | 0.769 | 1.937 |
a. Predictors: (Constant), dgtd, cv, tn, dtnn, dgdv | |||||
b. Dependent Variable: hl | |||||
Bước Model | Tổng các độ lệch bình phương (Sum of Squares) | df | Giá trị trung bình các độ lệch bình phương (Mean Square) | Kiểm định F | Mức ý nghĩa Sig. | |
1 | Regression | 177.088 | 5 | 35.418 | 59.963 | .000a |
Residual | 108.681 | 184 | .591 | |||
Total | 285.769 | 189 | ||||
a. Predictors: (Constant), dgtd, cv, tn, dtnn, dgdv | ||||||
Dependent Variable: hl | ||||||
Hệ số Beta dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động vào sự hài lòng của nhân viên ngân hàng. Hệ số Beta của nhân tố nào càng cao thì nhân tố đó tác động đến sự hài lòng của nhân viên ngân hàng càng cao.
Bảng 4.14 Kết quả phân tích hồi quy của mô hình lý thuyết
Bước Model | Hệ số chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) | Hệ số chuẩn hóa (Standardized Coefficients) | t | Mức ý nghĩa (Sig) | Thống kê đa cộng tuyển (Collinearity Statistics) | |||
B | Sai số chuẩn (Std. Error) | Beta | Độ chấp nhận của biến (Tolerance) | Hệ số phóng đại phương sai (VIF) | ||||
1 | (Const) | (0.572) | 0.298 | (1.922) | 0.056 | |||
tn | 0.346 | 0.057 | 0.318 | 6.057 | 0.000 | 0.749 | 1.336 | |
dtnn | 0.199 | 0.057 | 0.211 | 3.501 | 0.001 | 0.570 | 1.754 | |
cv | 0.012 | 0.056 | 0.012 | 0.216 | 0.830 | 0.686 | 1.458 | |
dgdv | 0.332 | 0.072 | 0.324 | 4.631 | 0.000 | 0.423 | 2.363 | |
dgtd | 0.167 | 0.073 | 0.140 | 2.295 | 0.023 | 0.554 | 1.804 | |
a. Dependent Variable: hl | ||||||||
Như vậy, với kết quả được trình bày ở bảng 4.14 và xét ở mức ý nghĩa 5%, biến “ phân công giao việc” (cv) có sig.T = 0.830 > 0.05 nên không có quan hệ thống kê đối với biến “ sự hài lòng của nhân viên ngân hàng”, cho nên biến “ phân công giao việc” bị loại bỏ.
Các biến còn lại gồm: “ thu nhập và chế độ đãi ngộ” (tn) có sig.T =
0.000 < 0.05; “ đào tạo và phát triển nghề nghiệp” (dtnn) có sig.T = 0.001 < 0.05; “ đánh giá động viên” (dgdv) có sig.T = 0.000 < 0.05; “ tuyển dụng và giám sát” (dgtd) có sig.T = 0.023 < 0.05 nên có mối tương quan đủ mạnh với biến “ sự hài lòng của nhân viên ngân hàng” và có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình phân tích.
Ta thấy, giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng từ
1.336 đến 2.363, nên có thể kết luận các biến độc lập không có hiện tượng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa các biến độc lập trong nghiên cứu là không đáng kể.
Căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta ta thấy:
Biến “ đánh giá động viên” có hệ số lớn nhất là 0.324 chứng tỏ biến này giữ vai trò quan trọng trong sự tác động của thực tiễn quản trị nguồn nhân lực đến sự hài lòng của nhân viên ngân hàng. Ý nghĩa của hệ số Beta: nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến sự hài lòng của nhân viên không đổi thì khi yếu tố “đánh giá động viên” được đánh giá tốt tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của nhân viên tăng lên 0,324 đơn vị . Do vậy, các ngân hàng TMCP nên ưu tiên tập trung vào yếu tố này nhằm nâng cao sự hài lòng của nhân viên.
Biến “ thu nhập và chế độ đãi ngộ” có hệ số là 0.318 chỉ thua biến “ đánh giá động viên”, chứng tỏ biến này cũng giữ vai trò quan trọng trong sự tác động của thực tiễn quản trị nguồn nhân lực đến sự hài lòng của nhân viên ngân hàng chỉ sau biến “ đánh giá & động viên”. Ý nghĩa của hệ số Beta: nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến sự hài lòng của nhân viên không đổi
thì khi yếu tố “thu nhập và chế độ đãi ngộ” được đánh giá tốt tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của nhân viên tăng lên 0.318 đơn vị .
Biến tiếp theo là biến “ đào tạo và phát triển nghề nghiệp” có hệ số là
0.211 và biến “tuyển dụng và giám sát” có hệ số là 0.140, chứng tỏ 2 biến này ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên ngân hàng ở mức độ thấp hơn. Ý nghĩa của hệ số Beta: nếu như ảnh hưởng của các yếu tố khác đến sự hài lòng của nhân viên không đổi thì: khi yếu tố “đào tạo và phát triển nghề nghiệp” được đánh giá tốt tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của nhân viên tăng lên 0.211 đơn vị, khi yếu tố “tuyển dụng và giám sát” được đánh giá tốt tăng lên 1 đơn vị sẽ tác động đến sự hài lòng của nhân viên tăng lên
0.140 đơn vị.
Với giả thuyết ban đầu cho mô hình lý thuyết và kết quả phân tích, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
HAILONG = (0.324 x dgdv) + (0.318 x tn) + (0.211 x dtnn) + (0.140 x dgtd)
4.5.3 Kiểm định giả thuyết
Kết quả phân tích cho thấy, giả thuyết H’1, H’2, H’3, H’5 có sig < 0.05, do đó được chấp nhận; giả thuyết H’4 có sig>0.05, do đó không được chấp nhận.
Bảng 4.15 Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết về sự hài lòng của nhân viên ngân hàng
Giả thuyết | Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) | Sig | Kết quả | |
1 | H’1: Đào tạo và phát triển nghề nghiệp được đánh giá cao hay thấp thì sự hài lòng của nhân viên ngân hàng cũng tăng hay giảm theo | 0.211 | 0.001 | Chấp nhận |