Bảng 2.12: Tổng phương sai toàn bộ được giải thích (Total Variance
Explained)
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | Rotation Sums of Squared Loadings | |||||||
Total | % of variance | Cumulative % | Total | % of variance | Cumulative % | Total | % of varianc e | Cumulative % | |
1 | 5.903 | 28.110 | 28.110 | 5.903 | 28.110 | 28.110 | 2.536 | 12.077 | 12.077 |
2 | 2.549 | 12.138 | 40.247 | 2.549 | 12.138 | 40.247 | 2.487 | 11.845 | 23.922 |
3 | 2.185 | 10.405 | 50.652 | 2.185 | 10.405 | 50.652 | 2.474 | 11.781 | 35.703 |
4 | 1.757 | 8.366 | 59.018 | 1.757 | 8.366 | 59.018 | 2.283 | 10.872 | 46.575 |
5 | 1.386 | 6.601 | 65.619 | 1.386 | 6.601 | 65.619 | 2.158 | 10.276 | 56.851 |
6 | 1.329 | 6.327 | 71.946 | 1.329 | 6.327 | 71.946 | 2.126 | 10.122 | 66.974 |
7 | 1.075 | 5.120 | 77.066 | 1.075 | 5.120 | 77.066 | 2.119 | 10.093 | 77.066 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tỷ Lệ % Mức Độ Hài Lòng Về Các Tiêu Chí Đối Với Yếu Tố “Thu Nhập” -
Tỷ Lệ % Mức Độ Hài Lòng Về Các Tiêu Chí Đối Với Yếu Tố “Đào Tạo Và Thăng Tiến” -
Các Biến Quan Sát Độc Lập Được Sử Dụng Trong Phân Tích Nhân Tố Efa Đối Với Các Biến Độc Lập -
Một Số Giải Pháp Nhằm Nâng Cao Sự Hài Lòng Của Nhân Viên Lễ Tân Các Khách Sạn 4 Sao Ở Nha Trang -
Lê Thái Phong (2015), “Mối Liên Hệ Giữa Bản Chất Công Việc Và Sự Hài Lòng Về Công Việc Của Nhân Viên: Nghiên Cứu Tại Hà Nội” Tạp Chí Kinh Tế Đối -
Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Công Việc
Xem toàn bộ 114 trang tài liệu này.
(Nguồn: Xử lý từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết quả cho thấy 21 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 07 nhóm.
- Giá trị tổng phương sai trích = 77.066% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 07 nhân tố này giải thích 77.066% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 7 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.075> 1.
2.5.2. Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc
Hai biến quan sát của “Sự thỏa mãn chung” được phân tích theo phương pháp Principal components với phép quay Variamax. Các biến có hệ số tải nhân tố < 0.5 không đảm bảo được độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ.
Bảng 2.13: Các biến quan sát phụ thuộc được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA
Nhân tố | Diễn giải | |
1 | Sự thỏa mãn chung | Hài lòng khi làm việc tại khách sạn này |
2 | Sẽ ở lại làm việc tại khách sạn mặc dù có những nơi khác sẵn sàng trả mức lương cao hơn |
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s:
Bảng 2.14: Kiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụ thuộc
.500 | |
Bartlett's Test of Sphericity | 122.9 |
df | 3 |
Sig. | .000 |
(Nguồn: Xử lý từ số liệu điều tra của tác giả) Hệ số KMO = 0.5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 122.948 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05.
Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Bảng 2.15: Bảng Eigenvalues và phương sai trích đối với biến phụ thuộc
Eigenvalues khởi tạo (Initial Eigenvalues) | Tổng bình phương của hệ số tải nhân tố được trích (Extraction Sums of Squared Loadings) | |||||
Tổng | % của phương sai | Tỷ lệ % tích lũy | Tổng | % của phương sai | Tỷ lệ % tích lũy | |
1 | 1.637 | 81.835 | 81.835 | 1.637 | 81.835 | 81.835 |
2 | .363 | 18.165 | 100.000 |
(Nguồn: Xử lý từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết quả cho thấy 2 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 1 nhóm. Giá trị tổng phương sai trích = 81.835% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 81.835% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1.
Ma trận nhân tố:
Bảng 2.16: Ma trận nhân tố
Nhân tố | |
1 | |
Sẽ ở lại làm việc tại khách sạn mặc dù có những nơi khác sẵn sàng trả mức lương cao hơn | .905 |
Hài lòng khi làm việc tại Khách sạn này | .905 |
(Nguồn: Xử lý từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích ở trên xác định có 7 thang đo đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên lễ tân các khách sạn 4 sao và 1
thang đo đại diện sự hài lòng của nhân viên lễ tân các khách sạn 4 sao trên địa bàn thành phố Nha Trang, tỉnh Khánh Hòa.
2.6. Phân tích hồi quy đa biến
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng thành phần tác động đến sự hài lòng của nhân viên lễ tân. Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 7 biến độc lập: Thu nhập, phúc lợi, đào tạo và thăng tiến, tính chất công việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, điều kiện làm việc và một biến phụ thuộc: sự thỏa mãn chung. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 22.0. Kết quả hồi quy thu được như sau:
Bảng 2.17: Bảng tóm tắt thông tin hồi quy bằng phương pháp Enter
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin- Watson | |
1 | .817a | .668 | .658 | .47422 | 2.046 |
a. Predictors: (Constant), DKLV, LANHDAO, DAOTAOTT, PHUCLOI,
b. Dependent Variable: THOAMAN
Bảng 2.18: Phân tích phương sai của ước lượng bằng phương pháp Enter
ANOVAa
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
1 | Regression | 104.450 | 7 | 14.921 | 66.350 | .000b |
Residual | 51.949 | 231 | .225 | |||
Total | 156.400 | 238 |
a. Dependent Variable: THOAMAN
b. Predictors: (Constant), DKLV, LANHDAO, DAOTAOTT,
Bảng 2.19: Bảng ước lượng hệ số Beta của mô hình bằng phương pháp Enter
Unstandardi zed Coefficients | Standard ized Coefficie | Giá trị t | Mức ý nghĩa thống kê (Sig.) | Collinearity Statistics | ||||
B | Std. Error | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | (Constant) | -.404 | .237 | - | .090 | |||
THUNHAP | .291 | .038 | .382 | 7.747 | .000 | .592 | 1.688 | |
PHUCLOI | .164 | .031 | .217 | 5.259 | .000 | .844 | 1.185 | |
DAOTAOTT | .207 | .048 | .177 | 4.263 | .000 | .834 | 1.199 | |
CONGVIEC | .160 | .050 | .145 | 3.215 | .001 | .705 | 1.417 | |
LANHDAO | .109 | .048 | .094 | 2.249 | .025 | .817 | 1.223 | |
DONGNGHIE | .177 | .041 | .180 | 4.363 | .000 | .842 | 1.188 | |
DKLV | .084 | .035 | .107 | 2.358 | .019 | .703 | 1.421 | |
Biến phụ thuộc: THOAMAN – Sự thỏa mãn chung của nhân viên lễ tân các khách sạn 4 sao ở Nha Trang | ||||||||
(Nguồn: Xử lý từ số liệu điều tra của tác giả)
Dựa trên kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy, có 7 yếu tố có ý nghĩa về mặt thống kê. Từ mô hình phân tích hồi qui, có thể đi đến bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa là 5%.
Từ kết quả hồi quy cũng thấy, Adjusted R2mẫu = 0.658. Như vậy, 65.8%
sự thay đổi về sự hài lòng của nhân viên lễ tân các khách sạn 4 sao ở Nha Trang được giải thích bởi các biến độc lập của mô hình. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu thực tế.
Kết quả cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đều nhỏ hơn 10. Do đó, mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin Watson (1<d=2.046<3), như vậy mô hình hồi quy không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn: sử dụng biểu đồ tần số P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư. Dữ liệu có phân phối chuẩn nếu các quan sát thực tế tập trung sát đường chéo. Thông qua biểu đồ phân phối của phần dư P-P plot, cho thấy phần dư có phân phối chuẩn ( Phụ lục 6 ).
Qua đồ thị Scatter (Phụ lục 6) thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư, ta thấy các quan sát phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, phần dư và phần biến phụ thuộc không có mối liên hệ hay không có hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi.
Cột mức ý nghĩa thống kê (cột sig.) ở bảng trên cho thấy tất cả các biến đều có mức ý nghĩa thống kê <0.05. Như vậy 7 yếu tố trên đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của nhân viên lễ tân các khách sạn 4 sao ở Nha Trang.
Mức độ quan trọng đối với các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên lễ tân là khác nhau và được thể hiện thông qua tầm quan trọng của các hệ số Beta trong phương trình hồi quy:
Sự hài lòng chung = -0.404 + 0.291*THUNHAP + 0.164*PHUCLOI + 0.207*DAOTAOTT + 0.160*CONGVIEC + 0.109*LANHDAO + 0.177
*DONGNGHIEP + 0.084*DKLV
Hệ số Beta của biến nào càng lớn thì ảnh hưởng của nó càng quan trọng đến sự biến thiên của biến “ sự hài lòng chung”. Kết quả cho thấy hệ số beta của thu nhập là 0.291; hệ số beta của đào tạo và thăng tiến là 0.207; hệ số beta của phúc lợi là 0.164; hệ số beta của tính chất công việc là 0.160; hệ số beta của phong cách lãnh đạo là 0.109; hệ số beta của đồng nghiệp là 0.177 và hệ số beta của điều kiện làm việc là 0.084. Như vậy có thể thấy trong mô hình biến yếu tố thu nhập ảnh hưởng lớn nhất, thứ hai là yếu tố đào tạo và thăng tiến, tiếp theo là yếu tố đồng nghiệp, phúc lợi, công việc, lãnh đạo và cuối
cùng là điều kiện làm việc của nhân viên. Điều này có nghĩa là việc trả lương tương xứng với năng lực của nhân viên lễ tân và mức độ đầu tư cho chính sách đào tạo và thăng tiến cần thiết nên được xem xét trong thời gian tới thì nhân viên lễ tân sẽ hài lòng công việc ở mức độ cao.
2.7. Kiểm định ANOVA
Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu với biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
2.7.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Kết quả kiểm định phương sai giữa theo giới tính: (Xem phụ lục 4.1)
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có bằng nhau hay khác nhau giữa Nữ và Nam. Sig của thống kê Levene = 0.265 (>0.05), do đó có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng phương sai của hai nhóm là khác nhau. Vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.517 > 0.0, do đó có thể kết luận không có sự khác nhau về sự hài lòng công việc giữa nam và nữ.
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có bằng nhau hay khác nhau giữa Nữ và Nam. Sig của thống kê Levene = 0.265 (>0.05), do đó có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng phương sai của hai nhóm là khác nhau. Vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.517 > 0.0, do đó có thể kết luận không có sự khác nhau về sự hài lòng công việc giữa nam và nữ.
2.7.2. Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi
Kết quả kiểm định phương sai theo độ tuổi: (Xem phụ lục 4.2)
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có bằng nhau hay khác nhau giữa các nhóm tuổi hay không. Sig của thống kê Levene = 0.052 (> 0.05) do đó có thể bác bỏ giả thuyết cho rằng phương sai của hai nhóm là khác nhau. Vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.435> 0.05, do đó có thể kết luận không có sự khác nhau về sự hài lòng công việc giữa các độ tuổi.
2.7.3. Phân tích sự khác biệt theo trình độ học vấn
Kết quả kiểm định phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn: (Xem phụ lục 4.3)
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn hay không. Sig của thống kê Levene = 0.157 (>0.05) do đó có thể kết luận không có sự khác biệt về sự hài lòng công việc giữa các nhóm lao động có trình độ học vấn khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.288> 0.05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm trình độ học vấn.
2.7.4. Phân tích sự khác biệt theo thâm niên
Kết quả kiểm định phương sai theo thâm niên: (Xem phụ lục 4.4)
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có sự khác biệt theo thâm niên hay không. Sig của thống kê Levene = 0.312 (>0.05) do đó có thể kết luận không có sự khác biệt về sự hài lòng công việc giữa các nhóm lao động có thời gian làm việc khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.820> 0.05, như vậy với dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm lao động có thâm niên làm việc khác nhau.
2.7.5. Phân tích sự khác biệt theo vị trí công tác
Kết quả kiểm định phương sai theo vị trí công tác: (Xem phụ lục 4.5)
Kết quả này cho biết phương sai của sự hài lòng có sự khác biệt theo vị trí công tác hay không. Sig của thống kê Levene = 0.073 (>0.05) do đó có thể kết luận không có sự khác biệt về sự hài lòng công việc theo vị trí công tác.