kiểm soát, tính hòa đồng, hạnh phúc đều < 0,05, đồng thời giá trị tuyệt đối của phần dư khác 0. Có thể kết luận, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.21: Bảng kiểm định Spearman các nhân tố với trị tuyệt đối phần dư
Ma trận hệ số tương quan
DC | KS | HD | HP | CT | |||
Spearman's rho | DC | Correlation Coefficient | 1 | 0,143* | 0,021 | 0,025 | -0,308** |
Sig. (2-tailed) | , | 0,015 | 0,721 | 0,674 | 0,000 | ||
KS | Correlation Coefficient | 0,143* | 1 | 0,227** | 0,023 | -0,421** | |
Sig. (2-tailed) | 0,015 | , | 0,000 | 0,690 | 0,000 | ||
HD | Correlation Coefficient | 0,021 | 0,227** | 1 | 0,115 | -0,368** | |
Sig. (2-tailed) | 0,721 | 0,000 | , | 0,050 | 0,000 | ||
HP | Correlation Coefficient | 0,025 | 0,023 | 0,115 | 1 | -0,217** | |
Sig. (2-tailed) | 0,674 | 0,690 | 0,050 | 0, | 0,000 | ||
CT | Correlation Coefficient | -0,308** | -0,421** | -0,368** | - 0,217** | 1 | |
Sig. (2-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | , | ||
N | 291 | 291 | 291 | 291 | 291 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phân Tích Tương Quan Và Phân Tích Hồi Quy Đa Biến -
Bảng Thống Kê Mô Tả Nhân Tố”Khả Năng Tự Kiểm Soát” -
Bảng Kết Quả Phân Tích Thang Đo Tính Hòa Đồng Lần 1 -
Kiểm Định Giả Thuyết Về Trị Trung Bình Của Hai Tổng Thể -
Các Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Đáp Viên Tham Gia Thảo Luận Nhóm
Xem toàn bộ 124 trang tài liệu này.
*. Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa 0,05 (2 - Đuôi)
**. Hệ số tương quan tại mức ý nghĩa 0,01 (2 - Đuôi)
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS
4.3.3.2Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Để dò tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư ta sẽ dùng công cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram.
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Hình 4.1: Biểu đồ tần số Histogram căng thẳng trong công việc
Nhìn vào biểu đồ Histogram (hình 4.1) ta thấy phần dư có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (=0,993) có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ P-P Plot (hình 4.2) cho thấy rằng các biến quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng ở mô hình nên có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Hình 4.2: Biểu đồ P-P Plot
Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình trên không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mô hình.
4.3.3.3Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Kiểm tra giả định không có tương quan giữa các phần dư trong mô hình tác giả dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Nếu 1 <d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, với dữ liệu thống kê ta có được d = 1,725 (bảng 4.22) giả thuyết tự tương quan trong mô hình bị bác bỏ.
4.3.4 Đánh giá sự phù hợp của mô hình, kiểm định sự phù hợp của mô hình và hiện tượng đa cộng tuyến
4.3.4.1Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy dùng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh của mô hình là 40,2% thể hiện bốn biến độc lập trong mô hình giải thích 40,2 % biến thiên của biến phụ thuộc căng thẳng trong công việc. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là chấp nhận được.
Bảng 4.22: Đánh giá độ phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng | Durbin-Watson | |
1 | 0,641a | 0,411 | 0,402 | 0,43269 | 1,725 |
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS
4.3.4.2Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình tác giả sử dụng công cụ kiểm định F. Để có thể suy mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai Anova. Kết quả kiểm định trị thống kê F với giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với dữ liệu.
Bảng 4.23: Bảng kiểm định về sự phù hợp của mô hình hồi quy
Phân tích phương sai ANOVAa
Tổng phương sai lệch | Bận tự do | Bình phương tổng phương sai lệch | Kiểm định F | Mức ý nghĩa Sig. | ||
1 | Hồi quy | 37,295 | 4 | 9,324 | 49,801 | 0,000b |
Số dư | 53,545 | 286 | 0,187 | |||
Tổng | 90,840 | 290 |
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS
4.3.4.3Hiện tượng đa cộng tuyến
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa ta cần kiểm tra thêm về đa cộng tuyến. Để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến tác giả căn cứ trên độ chấp nhận của biến (tolerance) và hệ số VIF (bảng 4.19). Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (tolerance) khá cao gần bằng 1. Hệ số VIF nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giải thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
Mặt khác, biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị phần dư (trên trục tung) và giá trị dự đoán (trên trục hoành) của mô hình hồi quy cho thấy phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 và không tạo thành một hình dạng nào; vì vậy giả định liên hệ tuyến tính của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Hình 4.3: Biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị phần dư và giá trị dự đoán
4.3.5 Kết quả phân tích hồi quy và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Hệ số Beta chuẩn hóa dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố tác động đến căng thẳng trong công việc của nhân viên. Hệ số Beta chuẩn hóa của nhân tố nào càng cao thì nhân tố đó tác động đến căng thẳng trong công việc càng lớn.
Bảng 4.24: Kết quả phân tích hồi quy của mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | Giá trị t | Mức ý nghĩa (Sig.) | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Sai số chuẩn | Beta | Độ chấp nhận của biến | Hệ số phóng đại phương sai (VIF) | ||||
1 | Hằng số | 5,615 | 0,174 | 32,281 | 0,000 | |||
Tính đa cảm | -0,195 | 0,032 | -0,278 | -6,059 | 0,000 | 0,982 | 1,018 | |
Khả năng tự kiểm soát | -0,236 | 0,030 | -0,365 | -7,814 | 0,000 | 0,946 | 1,057 | |
Tính hòa đồng | -0,275 | 0,046 | -0,279 | -6,019 | 0,000 | 0,960 | 1,042 | |
Tình trạng hạnh phúc | -0,181 | 0,039 | -0,214 | -4,703 | 0,000 | 0,998 | 1,002 |
Nguồn: Xử lý dữ liệu SPSS Với kết quả được trình bày ở bảng 4.24, tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê Sig. = 0,000 < 0,05.Trong các nhân tố này, khả năng tự kiểm soát ảnh hưởng nhiều nhất đến căng thẳng trong công việc (hệ số Beta chuẩn hóa là -0,365), thứ nhì là tính hòa đồng (hệ số Beta chuẩn hóa là -0,279), tiếp theo là tính đa cảm (hệ số Beta chuẩn hóa là - 0,278) và cuối cùng là hạnh phúc (hệ số Beta chuẩn hóa là -0,214).
Nhân tố “tính đa cảm” tác động ngược chiều lên căng thẳng trong công việc với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa bằng -0,195. Có nghĩa là, nếu như ảnh hưởng của các nhân tốkhác đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán không đổi thì khi nhân tố tính đa cảm biến động 1 đơn vị sẽ tác động đến căng thẳng trong công việc của nhân kế toán biến động ngược chiều 0,195 đơn vị.
Nhân tố “tính hòa đồng”tác động ngược chiều lên căng thẳng trong công việc với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa bằng -0,275. Có nghĩa là, nếu như ảnh hưởng của cácnhân tốkhác đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán không đổi thì khi nhân tố tính hòa đồng biến động 1 đơn vị sẽ tác động đến
căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán biến động ngược chiều 0,275 đơn vị.
Nhân tố “khả năng tự kiểm soát”tác động ngược chiều lên căng thẳng trong công việc với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa bằng -0,236. Có nghĩa là, nếu như ảnh hưởng của các nhân tố khác đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán không đổi thì khi nhân tố khả năng tự kiểm soát biến động 1 đơn vị sẽ tác động đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán biến động ngược chiều 0,236 đơn vị.
Nhân tố “hạnh phúc” tác động ngược chiều lên căng thẳng trong công việc với hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa bằng -0,181. Có nghĩa là, nếu như ảnh hưởng của các nhân tố khác đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán không đổi thì khi nhân tố hạnh phúc biến động 1 đơn vị sẽ tác động đến căng thẳng trong công việc của nhân viên kế toán biến động ngược chiều 0,181 đơn vị.
Phương trình hồi quy như sau (các biến được sắp xếp theo thứ tự từ biến có Beta lớn nhất đến biến có Beta nhỏ nhất_theo hệ số Beta chưa chuẩn hóa)
Y = 5,615 – 0,275 * F3 – 0,236 * F2 – 0,195 * F1 – 0,181 * F4
Cẳng thẳng trong công việc = 5,615– 0,275 * Tính hòa đồng – 0,236* Khả năng tự kiểm soát– 0,195 * Tính đa cảm– 0,181 *Hạnh phúc
Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình trên không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Do đó, chúng ta có thể kết luận rằng các giả thuyết được chấp nhận bao gồm H1, H2, H3, H4.
Bảng 4.25: Bảng kết quả kiểm định giả thuyết
Kết quả kiểm định | |
Giả thuyết H1: Tính đa cảm tác động ngược chiều đến căng thẳng trong công việc. | Được chấp nhận p = 0,000 |
Giả thuyết H2: Khả năng tự kiểm soát tác động ngược chiều đến căng thẳng trong công việc. | Được chấp nhận p = 0,000 |
Giả thuyết H3: Tính hòa đồng tác động ngược chiều đến căng thẳng trong công việc. | Được chấp nhận p = 0,000 |
Giả thuyết H4: Hạnh phúc tác động ngược chiều đến căng thẳng trong công việc. | Được chấp nhận p = 0,000 |
Hình 4.4: Mô hình kết quả nghiên cứu
4.3.6 Kiểm định sự khác biệt
Sau khi phân tích hồi quy, đề tài nghiên cứu thực hiện kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân và loại hình doanh nghiệp để có chính sách giảm căng thẳng trong công việc với mỗi nhóm đối tượng.