Đánh Giá Và Kiểm Định Mức Độ Phù Hợp Của Mô Hình Bảng 4.11. Độ Phù Hợp Của Mô Hình


Việc phân tích phương sai trích, cho thấy phương sai trích đạt giá trị 73,477%, giá trị này khá cao, như vậy 73,477% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố, các thang đo được rút ra và chấp nhận. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 1 với eigenvalue = 2,204.

Nhìn chung, sự phù hợp trong phân tích nhân tố EFA nhân tố Sự hài lòng với công việc được đảm bảo để thực hiện phân tích hồi quy, nhân tố Sự hài lòng với công việc đóng vai trò là biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.9. Kết quả phân tích nhân tố khám phá




STT


EFA

KMO &

Bartlett's Test


Sig.

Phương sai trích


Ghi chú


1


Các biến độc lập


0,781


0,000


81,687

Tất cả các biến đều có

ý nghĩa thống kê


2


Các biến phụ thuộc


0,708


0,000


73,477

Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê



Nguồn: Kết quả phân tích dự liệu bằng SPSS

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 121 trang tài liệu này.

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã thu được kết quả cuối cùng bao gồm 8 nhóm nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc.

4.5. PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN CÁC BIẾN

Để tiến hành phân tích tương quan, tác giả tiến hành tính giá trị trung bình cộng của các biến độc lập và phụ thuộc trên cơ sở đã phân loại và sắp xếp lại nhóm các yếu tố sau kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố.

Bảng 4.10. Tổng hợp thang đo sau khi phân tích EFA


TT

Tên nhân tố

Số biến

1

Hiệu quả công việc

LD1, LD2, LD3, LD4

2

Cơ hội đào tạo và thăng tiến

TT1, TT2, TT3, TT4

3

Thu nhập

PL1, PL2, PL3

4

Đồng nghiệp

DN1, DN2, DN3

5

Môi trường làm việc

MT1, MT3, MT4



6

Sự đảm bảo công việc

DB1, DB2, DB3

7

Bản chất công việc

CV1, CV2, CV3

8

Văn hóa tổ chức

VH1, VH2, VH3

9

Sự hài lòng với công việc

HL1, HL2, HL3

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kết quả phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập có sự tương quan với nhau hay không trước khi đi vào chạy mô hình hồi quy.

Căn cứ trên kết quả phân tích tương quan (phụ lục 3) các biến, ta thấy giá trị Sig của nhân tố Đồng nghiệp và Văn hóa tổ chức lần lượt là 0,980 và 0,242 đều lớn hơn 0,05 (tức 5%), điều này cho thấy 2 nhân tố này không có ý nghĩa thống kê trong việc phân tích tương quan, hay nói cách khác mối tương quan giữa nhân tố Đồng nghiệp với nhân tố Sự hài lòng với công việc và giữa nhân tố Văn hóa tổ chức với nhân tố Sự hài lòng với công việc không có ý nghĩa về mặt tương quan. Do đó tác giả tiến hành loại bỏ 2 nhân tố này và thực hiện phân tích tương quan lần 2.

Căn cứ vào kết quả phân tích tương quan lần 2 (Phụ lục 3) ta thấy, các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc đều có nghĩa thống kê trong việc phân tích tương quan với nhân tố HL Sự hài lòng với công việc, điều đó thể hiện qua giá trị Sig. của các nhân tố LD Đánh giá hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là 0,000; 0,000; 0,001; 0,001; 0,000 và 0,015 đều nhỏ hơn 0,05 (tức 5%).

Thêm vào đó, các giá trị Pearson Correlation đều lớn hơn 0, phản ánh mối quan hệ dương (tác động dương) giữa các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc, điều này hoàn toàn phù hợp với các giả thuyết đưa ra cho mô hình. Cụ thể, các giá trị Pearson Correlation của các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc với nhân tố HL Sự hài lòng với công việc là: 0,351; 0,392; 0,687; 0,438; 0,278 và 0,184.


Như vậy, việc phân tích mô hình hồi quy chỉ được thực hiện với 6 nhân tố độc lập LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến nhân tố phụ thuộc HL Sự hài lòng với công việc

4.6. PHÂN TÍCH HỒI QUY

4.6.1. Đánh giá và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình Bảng 4.11. Độ phù hợp của mô hình



R


R2

R2 hiệu chỉnh

F thay đổi


df1


df2

Sig F thay

đổi

Durbin Watson

Giá

trị

0,748

0,615

0,601

87,650

6

237

0,000

1,930

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình có R2 = 0,615 và R2 hiệu chỉnh = 0,601. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 61,5%, hay nói một cách khác 61,5% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lòng với công việc được giải thích bởi các yếu tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc.

Tiếp theo, tác giả kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F thông qua phân tích phương sai.

Bảng 4.12. Phân tích phương sai



STT

Chỉ tiêu

Tổng bình

phương

Bậc tự do

Trung bình

bình phương

F

Mức ý

nghĩa

1

Tương quan

27,985

6

4,664

87,650

0,000

2

Phần dư

8,940

227

0,053



3

Tổng

36,925

233




Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS


Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 87,650 để kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy nhằm xem xét biến Sự hài lòng với công việc có quan hệ tuyến tính với các biến độc lập và với mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mô hình, tức là sự kết hợp của các biến có trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.

Tóm lại, mô hình hồi quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

4.6.2. Kết quả mô hình hồi quy Bảng 4.13. Tổng hợp kết quả hồi quy


Model


Hệ số chưa chuẩn hóa


Std.

Hệ số đã chuẩn hóa


t Sig.


Đa cộng tuyến



B Error Beta Tolerance VIF


1

(Constant)

1.265

.580


2.184

.030



Hiệu quả công việc

.160

.085

.119

1.903

.000

.796

1.257

Cơ hội đào tạo và thăng

.156

.067

.128

2.359

.019

.777

1.286


tiến








Thu nhập

.193

.088

.186

2.201

.000

.910

1.099

Môi trường làm việc

.051

.020

.046

2.604

.001

.817

1.223

Sự đảm bảo công việc

.159

.075

.104

2.119

.004

.505

1.981

Bản chất công việc

.063

.024

.062

2.634

.000

.490

2.040

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS

Kết quả phân tích các hệ số hồi quy tuyến tính cho thấy giá trị Sig. tổng thể của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 5%, điều này chứng tỏ các yếu tố này đều có ý nghĩa 95% trong mô hình và đều có tác động đến Sự hài lòng với công việc. Cụ thể, các giá trị Sig. của các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng


tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là: 0,000; 0,019; 0,000; 0,001; 0,004 và 0,000.

Như vậy, phương trình hồi quy của mô hình thể hiện mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng với công việc là:

HL = 1,265 + 0,160*LD + 0,156*TT + 0,193*PL + 0,051*MT + 0,159*DB + 0,063*CV

Mức ý nghĩa: 5%

Từ phương trình hồi quy cho thấy Sự hài lòng với công việc có quan hệ tuyến tính đối với các nhân tố LD Hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc.

Mức độ ảnh hưởng cao nhất đến sự gắn kết với công việc đó là nhân tố thu nhập (TL có hệ số b chuẩn hóa = 0,186, tác động cùng chiều), tiếp đến là nhân tố cơ hội đào tạo và thăng tiến (TT có b chuẩn hóa = 0,128, tác động cùng chiều), nhân tố Đánh giá hiệu quả công việc (LD có b chuẩn hóa = 0,119, tác động cùng chiều), kế đến là, nhân tố Sự đảm bảo công việc (DB có b chuẩn hóa = 0,104, tác động cùng chiều), nhân tố Bản chất công việc (CV có b chuẩn hóa = 0,062, tác động cùng chiều) và cuối cùng là nhân tố Môi trường làm việc (MT có b chuẩn hóa = 0,046, tác động cùng chiều).

Bảng 4.14. Mức độ tác động các nhân tố


Yếu tố

Mức độ tác động (1- mạnh nhất)

Hiệu quả công việc

3

Cơ hội đào tạo và thăng tiến

2

Thu nhập

1

Môi trường làm việc

6

Sự đảm bảo công việc

4

Bản chất công việc

5

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS


4.6.3. Kiểm tra đa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan và phân phối chuẩn phần dư

4.6.3.1. Kiểm tra đa cộng tuyến

Có nhiều cách để phát hiện đa cộng tuyến như: Hệ số R2 lớn nhưng t nhỏ, tương quan cặp các biến giải thích cao, hồi quy phụ, sử dụng hệ số phóng đại phương sai - VIF (Hoàng Ngọc Nhậm và cộng sự, 2008). Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số VIF, nếu VIF > 10 thì có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả cho thấy, hệ số VIF của các biến đều nằm trong mức cho phép (hệ số VIF của các biến độc lập LD Đánh giá hiệu quả công việc, TT Cơ hội đào tạo và thăng tiến, PL Tiền lương phúc lợi, MT Môi trường làm việc, DB Sự đảm bảo công việc, CV Bản chất công việc lần lượt là 1,257; 1,286; 1,099; 1,223; 1,981; 2,040 cho thấy mô hình không bị đa cộng tuyến), và độ chấp nhận của biến lớn hơn 0,1 nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.

Bảng 4.15. Kiểm tra đa cộng tuyến


Nhân tố

Thống kê đa cộng tuyến


Độ chấp nhận của biến

Hệ số VIF

Hiệu quả công việc

0,796

1,257

Cơ hội đào tạo và thăng tiến

0,777

1,286

Thu nhập

0,910

1,099

Môi trường làm việc

0,817

1,223

Sự đảm bảo công việc

0,505

1,981

Bản chất công việc

0,490

2,040

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS

4.6.3.2. Kiểm tra tự tương quan

Kiểm định Durbin – Watson được thực hiện nhằm kiểm định về giả định về tính độc lập của sai số (không có tự tương quan). Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d = 1,930 nằm trong vùng chấp nhận, nghĩa là không có tự tương quan chuỗi bậc nhất hay nói cách khác là không có tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).


4.6.3.3. Kiểm định 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 hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, tác giả quyết định khảo sát phân phối của phân dư bằng việc xây dựng biểu đồ tần số các phần dư histogram.

Hình 4 1 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Nguồn Kết quả phân tích 1

Hình 4.1. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SPSS

Dựa vào hình trên, ta có thể thấy rằng, biểu đồ có dạng hình chuông, giá trị trung bình là -3,12.10^-15 gần bằng 0 và giá trị độ lệch chuẩn (0,983) gần bằng 1. Như vậy, có thể kết luận phân phối của phần dư là xấp xỉ chuẩn.

4.7. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT TRUNG BÌNH TỔNG THỂ

4.7.1. Kiểm định sự hài lòng của nhân viên theo “Giới tính”

Để kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên theo “Giới tính” (nam, nữ), ta thực hiện kiểm định t. Đầu tiên chúng ta kiểm định phương sai của hai nhóm nhân viên thuộc hai giới tính khác nhau (Nam, nữ) bằng kiểm định F. Ta thấy p = 0.573 > 0.05, như vậy phương sai của 2 nhóm bằng nhau. Do đó ta sẽ đọc kết quả kiểm định t ở phần dòng trên có p = 0.696 > 0.05, kết luận rằng 2 trung bình đám đông giống nhau, nghĩa là không có sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên theo giới tính (xem bảng 4.16).


Bảng 4.16. Kiểm định t về sự hài lòng theo “Giới tính”


Kiểm định Levene cho sự giống nhau giữa các phương

sai


Kiểm định t cho sự giống nhau giữa các trung bình


Hài lòng


F


Mức ý nghĩa (sig)


T


df

Mức ý nghĩa (2

chiều)


Độ lệch trung bình


Độ lệch sai số chuẩn

Độ tin cậy 95% của độ lệch chuẩn





Cận

dưới

Cận

trên

Phương sai bằng

nhau


.327


.573


-.267


335


.696


-0.0172


0.065


-0.1735


0.1077

Phương sai khác

nhau




-.272


324.726


.699


-0.0183


0.062


-0.1372


0.1106

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ SPSS

4.7.2. Kiểm định sự hài lòng của nhân viên theo “Chức vụ”

Ta có p (F) = 0.187 > 0.05, ta chấp nhận hai phương sai của hai nhóm bằng nhau. Do đó, ta sẽ đọc kết quả kiểm định t ở phần dòng trên có p = 0.001 < 0.05, kết luận hai trung bình nhóm khác nhau, nghĩa là có sự khác biệt về sự hài lòng của nhân viên đối với sự hài lòng của nhân viên theo chức vụ và cấp quản lý có sự hài lòng cao hơn nhân viên.

.....

⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 05/08/2022