Làm việc nhóm | Nhân viên giữa các bộ phận và phòng ban trong công ty luôn sẵn sàng hợp tác làm việc với nhau | LAMVIECNHOM1 | |
Khi xảy ra sự cố khẩn cấp, các bộ phận luôn hỗ trợ nhau để xử lý nhanh chóng | LAMVIECNHOM2 | ||
Làm việc nhóm luôn được khuyến khích thực hiện trong công ty | LAMVIECNHOM3 | ||
7 | Môi trường làm việc | Nơi làm việc tốt: sạch sẽ, tiện nghi | MOITRUONG1 |
Nơi làm việc đảm bảo an toàn | MOITRUONG3 | ||
Quan hệ đồng nghiệp luôn chan hòa, thân thiện, đoàn kết | MOITRUONG5 | ||
Đồng nghiệp thoải mái, dễ chịu | MOITRUONG6 | ||
Công ty cung c ấp đầy đủ phương tiện máy móc, thiết bị phục vụ công việc | MOITRUONG7 | ||
8 | Chính sách quản trị | Các quy định, chính sách trong công ty luôn công bằng và nhất quán | CHINHSACH1 |
Nội quy công ty là phù hợp, không gây cản trở trong công việc | CHINHSACH2 | ||
Quy trình làm việc rò ràng | CHINHSACH3 | ||
Chức năng, nhiệm vụ của các bộ phận không bị chồng chéo | CHINHSACH4 | ||
Công ty có quy chế, quy định thưởng phạt nghiêm minh | CHINHSACH5 | ||
Nhân viên hài lòng về các ho ạt động hỗ trợ của công ty (căntin, bãi gửi xe,…) | CHINHSACH6 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Ảnh hưởng của văn hóa doanh nghiệp đến lòng trung thành của nhân viên công nghệ thông tin trong các ngân hàng thương mại cổ phần - 5 -
Ảnh hưởng của văn hóa doanh nghiệp đến lòng trung thành của nhân viên công nghệ thông tin trong các ngân hàng thương mại cổ phần - 6 -
Kết Quả Phân Tích Cronbach Alpha Lần 1 Của Các Biến -
Ảnh hưởng của văn hóa doanh nghiệp đến lòng trung thành của nhân viên công nghệ thông tin trong các ngân hàng thương mại cổ phần - 9 -
Ảnh hưởng của văn hóa doanh nghiệp đến lòng trung thành của nhân viên công nghệ thông tin trong các ngân hàng thương mại cổ phần - 10 -
Xin Vui Lòng Cho Biết Tên Ngân Hàng Của Anh/chị Đang Làm Việc:
Xem toàn bộ 119 trang tài liệu này.
Lòng trung thành của nhân viên | Nhân viên mong muốn được làm việc ở công ty đến khi về hưu | TRUNGTHANH1 |
Nhân viên sẽ ở lại làm việc với công ty dù cho có nơi khác đề nghị lương bổng hấp dẫn hơn | TRUNGTHANH2 |
Nhân viên luôn làm việc hết mình vì tổ chức | TRUNGTHANH3 |
4.4 Phân tích hồi quy
Sau khi qua giai đo ạn phân tích nhân tố, có 8 nhân tố của văn hóa doanh nghiệp được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố là trung bình c ủa các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. P hân 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 H8.
Bảng 4.7: Mã hóa biến
Nhân tố | Mã hóa | |
1 | Giao tiếp | GIAOTIEP |
2 | Đào tạo và phát triển | DAOTAO |
3 | Chấp nhận rủi ro | RUIRO |
4 | Lương, thưởng và phúc lợi | TIENCONG |
5 | Cơ hội thăng tiến | THANGTIEN |
6 | Làm việc nhóm | LAMVIECNHOM |
7 | Môi trường làm việc | MOITRUONG |
8 | Chính sách quản trị | CHINHSACH |
9 | Lòng trung thành của nhân viên | TRUNGTHANH |
4.4.1 Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan biến phụ thuộc TRUNGTHANH với các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó TIENCONG tương quan cao nhất với
TRUNGTHANH (0.500). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến TRUNGTHANH.
Bảng 4.8: Tương quan giữa các biến trong mô hình
GIAO TIEP | DAO TAO | RUI RO | TIEN CONG | THANG TIEN | LAM VIEC NHOM | MOI TRUONG | CHINH SACH | TRUNG THANH | ||
GIAO TIEP | Pearson | 1 | ||||||||
DAO TAO | Pearson | .312** | 1 | |||||||
RUIRO | Pearson | .356** | .367** | 1 | ||||||
TIEN CONG | Pearson | .359** | .421** | .474** | 1 | |||||
THANG TIEN | Pearson | .422** | .476** | .490** | .476** | 1 | ||||
LAM VIEC NHOM | Pearson | .428** | .353** | .459** | .500** | .488** | 1 | |||
MOI TRUONG | Pearson | .346** | .358** | .379** | .439** | .427** | .501** | 1 | ||
CHINH SACH | Pearson | .345** | .461** | .394** | .605** | .461** | .493** | .464** | 1 | |
TRUNG THANH | Pearson | .320** | .432** | .437** | .500** | .430** | .461** | .358** | .487** | 1 |
4.4.2 Phân tích hồi quy
Sau khi mã hóa các biến đo lường và phân tích tương quan giữa các biến, 8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc để phân tích hồi quy. Phương pháp Enter được sử dụng và cho kết quả như sau:
Bảng 4.9: Kết quả các hệ số xác định của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn dự đoán | |
1 | 0.620a | 0.385 | 0.363 | 0.596 |
Kết quả cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa
0.05. Hệ số R2 điều chỉnh (adjusted R square) là 0.363. Như vậy, có khoảng 36.3% sự biến thiên c ủa lòng trung thành c ủa nhân viên được giải thích bởi 8 biến độc lập trong mô hình (có tính đến kích cỡ mẫu và số lượng biến độc lập trong mô hình), còn lại 63.7% lòng trung thành của nhân viên được giải thích bởi các yếu tố khác.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định tính phù hợp của mô hình
Tổng các bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | ||
1 | Phần hồi quy | 36.674 | 7 | 5.239 | 37.182 | 0.000a |
Phần dư | 44.244 | 314 | .141 | |||
Tổng cộng | 80.918 | 321 | ||||
- Biến dự đoán : (Hằng số), CHINHSACH, GIAOTIEP,RUIRO, DAOTAO,MOITRUONG, LAMVIECNHOM, THANGTIEN, TIENCONG. - Biến phụ thuộc: TRUNGTHANH | ||||||
Bảng 4.11: Hệ số hồi quy của mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Sai số chuẩn | Beta | Hệ số Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | .569 | .279 | 2.042 | .042 | |||
GIAOTIEP | .024 | .061 | .024 | .390 | .697 | .732 | 1.365 | |
DAOTAO | .143 | .059 | .153 | 2.447 | .015 | .678 | 1.475 | |
RUIRO | .122 | .057 | .137 | 2.133 | .034 | .644 | 1.552 | |
TIENCONG | .163 | .069 | .168 | 2.358 | .019 | .525 | 1.906 | |
THANG TIEN | .053 | .064 | .057 | .834 | .405 | .564 | 1.774 | |
LAMVIEC NHOM | .139 | .066 | .146 | 2.117 | .035 | .561 | 1.783 | |
MOI TRUONG | .000 | .076 | .000 | -.003 | .997 | .649 | 1.541 | |
CHINH SACH | .173 | .080 | .154 | 2.176 | .031 | .530 | 1.889 |
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin c ậy 95% và |t| > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến lòng trung thành của nhân viên. Kết quả hồi quy cho thấy có 5 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: (1) Đào tạo và phát triển, (2) Chấp nhận rủi ro, (3) Lương, thưởng và phúc lợi,
(4) Làm việc nhóm, (5) Chính sách quản trị. Còn lại 3 nhân tố Giao tiếp, Cơ hội thăng tiến và Môi trường làm việc không đ ạt yêu c ầu (sig. > 0.05).
Trong kết quả ở bảng hệ số hồi quy trên, hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta (ký hiệu β) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động vào lòng trung thành của nhân viên. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn thì biến đó tác động đến biến phụ thuộc càng cao.
4.4.3 Kiểm tra các giả định hồi quy
4.4.3.1 Giả định phương sai phần dư không đổi và quan hệ tuyến tính
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra. Ta có thể vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) 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. Đồ thị Scatterplot bên dưới cho thấy phần dư 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 giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Do đó, mô hình hồi quy phù hợp.
Hình 4.1: Đồ thị Scatterplot
4.4.3.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư. Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean=9.59E-15) và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.983 tức là gần bằng 1. Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị Histogram
4.4.3.3 Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung c ấp cho mô hình những thông tin r ất giống nhau, và r ất khó tách rời ảnh hưởng c ủa từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh
hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF c ủa một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình MLR (Hair & cộng sự, 2006 trích trong
Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên, trong thực tế khi hệ số VIF lớn hơn 2 thì cũng cần cân nhắc trong khi diễn giải hệ số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy (Bảng 4.11), hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.365 đến 1.906 (tất cả đều nhỏ hơn 2). Vì vậy có thể kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.