Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 0,761
Kiểm định Bartlett's Hệ số Chi bình phương 196,200
Độ tự do 6
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Kết quả phân tích tại bảng 4.5 cho thấy hệ số hệ số 0,5 < KMO = 0,761 < 1. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa (Sig.) = 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát có tương quan tuyến tính với yếu tố đại diện.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo Động lực làm việc của nhân viên
Tên yếu tố Biến quan sát Yếu tố
1
Động lực làm việc của nhân viên (Y)
DLLV1 0,920
DLLV2 0,873
DLLV3 0,833
DLLV4 0,657
Bảng 4.6 cho thấy 4 biến quan sát thuộc thang đo Động lực làm việc của nhân viên khơng có sự thay đổi sau khi phân tích nhân tố khám phá.
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả thực hiện phân tích mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập để chứng tỏ chúng có mối quan hệ với nhau.
Mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc (Y) và từng biến độc lập (F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7, F8) thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có sự tương quan giữa hai biến. Nếu Sig. < 0,05 thì đủ cơ sở bác bỏ H0, nghĩa là hệ số tương quan giữa hai biến có ý nghĩa thống kê. Trái lại, nếu Sig. > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là hệ số tương quan giữa hai biến khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.7 cho thấy yếu tố Động lực làm việc của nhân viên (Y) có tương quan tuyến tính với các biến độc lập F1, F2, F4, F5, F6, F7 vì có Sig. < 0,05. Các biến F3, F8 có Sig. > 0,05 nên khơng có tương quan tuyến tính với biến độc lập Y.
Giữa các biến độc lập có hệ số tương quan xấp xỉ bằng 0 (tương ứng với Sig. gần bằng 1) nên giữa các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính, tức là khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson
F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 Y
F1 Hệ số tương quan Pearson 1 Sig. (2 đuôi)
F2 Hệ số tương quan Pearson 0,325 1
Sig. (2 đuôi) 0,000
F3 Hệ số tương quan Pearson 0,397 0,333 1
Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000
F4 Hệ số tương quan Pearson 0,267 0,299 0,221 1
Sig. (2 đuôi) 0,005 0,000 0,000
F5 Hệ số tương quan Pearson 0,145 0,243 0,189 0,212 1
Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000 0,000 0,000
F6 Hệ số tương quan Pearson 0,178 0,215 0,198 0,132 0,342 1
Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
F7 Hệ số tương quan Pearson 0,213 0,222 0,302 0,305 0,306 0,317 1 Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
F8 Hệ số tương quan Pearson 0,221 0,261 0,273 0,286 0,126 0,154 0,122 1 Sig. (2 đuôi) 0,001 0,023 0,031 0,000 0,027 0,032 0,000
Y Hệ số tương quan Pearson 0,592 0,265 0,002 0,336 0,355 0,276 0,266 -0,002 1 Sig. (2 đuôi) 0,000 0,008 0,982 0,000 0,000 0,005 0,007 0,983
4.6. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết sẽ được kiểm định thơng qua phân tích hồi quy. Phương trình hồi quy bội giúp xác định tác động của các yếu tố độc lập lên Động lực làm việc của nhân viên (biến phụ thuộc).
Kết quả hồi quy tại bảng 4.8 cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,603 = 60,3%, có nghĩa là mơ hình này giải thích được 60,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Động lực làm việc của nhân viên”. Giá trị thống kê F = 12,972 tại mức ý nghĩa (Sig.) = 0,00 < 0,05 nên có thể kết luận rằng mơ hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế.
Bảng 4.8: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ước lượng R2 thay đổi F thay đổi thay đổi Sig. F
0,794 0,630 0,603 0,716 0,630 12,972 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Kết quả hồi quy tại bảng 4.9 cho thấy có 6 biến độc lập F1, F2, F4, F5, F6, F7 có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn 0,01. Như vậy, các biến độc lập F1, F2, F4, F5, F6, F7 tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc Y với mức ý nghĩa 5%. Bảng 4.9: Các thơng số của mơ hình hồi quy bội
Biến
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị kiểm định Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 F1 0,592 0,071 0,781 8,305 0,000 0,763 1,311 F2 0,065 0,071 0,081 3,916 0,000 0,809 1,236 F3 0,002 0,071 0,003 0,031 0,975 0,816 1,225 F4 0,036 0,071 0,044 2,511 0,010 0,807 1,239 F5 0,155 0,071 0,206 2,177 0,032 0,688 1,453 F6 0,276 0,071 0,337 3,877 0,000 0,661 1,512 F7 0,266 0,071 0,335 3,733 0,000 0,617 1,621 F8 -0,002 0,071 -0,003 -0,300 0,976 0,699 1,431
Hai biến F3 và F8 có Sig. > 0,05 nên khơng có ý nghĩa về mặt thống kê, bị loại khỏi mơ hình hồi quy.
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy, để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot. Nhìn vào biểu đồ ta thấy, phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do đó, giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm. Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy, phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1. Đồ thị P-P plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 10). Do đó, khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Do đó, mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng theo phương trình trên khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
Kiểm định lý thuyết về phân phối chuẩn
Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn phần dư cho thấy: Độ lệch chuẩn 0,96 gần bằng 1 và Mean xấp xỉ bằng 0 (hình 4.1), do đó giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khi xây dựng mơ hình khơng vi phạm. Trung bình của phân phối bằng zero và có độ lệch chuẩn xấp sỉ bằng 1 (0.96)
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Biểu đồ P-P Plot (hình 4.2) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không vi phạm.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Kết quả hình 4.3 cho thấy, phần dư chuẩn hóa đã phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp.
Hình 4.3: Biểu đồ Scatterplot
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Như vậy, mơ hình nghiên cứu ở trên là phù hợp. Sáu yếu tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nghiên cứu được sắp xếp theo mức độ ảnh hưởng từ cao đến thấp như sau: (1) Cấp quản lý; (2) Đào tạo và thăng tiến; (3) Công việc thú vị; (4) Đồng nghiệp; (5) Thu nhập và phúc lợi; (6) Khen thưởng và công nhận.
Hai yếu tố “Tham gia lập kế hoạch” và “Thương hiệu và văn hóa doanh nghiệp” ảnh hưởng khơng có ý nghĩa đến động lực làm việc của nhân viên trong
nghiên cứu này.
4.7. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.10 cho thấy yếu tố Cấp quản lý có sig. = 0,000 < 0,05 do đó yếu tố “Cấp quản lý” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Đây cũng là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến động lực làm việc của nhân viên. Hệ số Beta = 0,781 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Cấp quản lý” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Điều đó có nghĩa là khi cấp quản lý càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận. Bảng 4.10: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Sig. Hệ số
Beta
Kết luận ở mức ý nghĩa 5% H1: Cấp quản lý có ảnh hưởng tích cực đến động
lực làm việc của nhân viên 0,000 0,781 Chấp nhận
H2: Thu nhập và phúc lợi có ảnh hưởng tích cực
đến động lực làm việc của nhân viên 0,000 0,081 Chấp nhận H3: Văn hóa và thương hiệu doanh nghiệp có ảnh
hưởng tích cực đến động lực làm việc của nhân viên 0,975 0,003 Bác bỏ H4: Chính sách khen thưởng và cơng nhận có ảnh
hưởng tích cực đến động lực làm việc của nhân viên 0,010 0,044 Chấp nhận H5: Đồng nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến động
lực làm việc của nhân viên 0,032 0,206 Chấp nhận
H6: Đào tạo và thăng tiến có ảnh hưởng tích cực
đến động lực làm việc của nhân viên 0,000 0,337 Chấp nhận H7: Cơng việc thú vị có ảnh hưởng tích cực đến
động lực làm việc của nhân viên 0,000 0,335 Chấp nhận H8: Tham gia lập kế hoạch có ảnh hưởng tích cực
đến động lực làm việc của nhân viên 0,976 -0,003 Bác bỏ
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Yếu tố Thu nhập và phúc lợi có sig. = 0,000 < 0,05 do đó yếu tố “Thu nhập và phúc lợi” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Hệ số Beta = 0,081 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Thu nhập và phúc lợi” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi thu nhập và phúc lợi càng tốt
thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận. Yếu tố Văn hóa và thương hiệu doanh nghiệp có sig. = 0,975> 0,05, do đó yếu tố “Văn hóa và thương hiệu doanh nghiệp” tương quan khơng có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Có nghĩa là mối quan hệ giữa văn hóa và thương hiệu doanh nghiệp với động lực làm việc của nhân viên là khơng có ý nghĩa. Vậy giả thuyết H3 bị bác bỏ.
Yếu tố Chính sách khen thưởng và cơng nhận có sig. = 0,010 < 0,05 do đó yếu tố “Chính sách khen thưởng và cơng nhận” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Hệ số Beta = 0,044 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Chính sách khen thưởng và công nhận” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi Chính sách khen thưởng và cơng nhận càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.
Yếu tố Đồng nghiệp có sig. = 0,032 < 0,05 do đó yếu tố “Đồng nghiệp” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Hệ số Beta = 0,206 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Đồng nghiệp” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi đồng nghiệp càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Yếu tố Đào tạo và thăng tiến có sig. = 0,000 < 0,05 do đó yếu tố “Đồng nghiệp” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Hệ số Beta = 0,337 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Đào tạo và thăng tiến” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi Đào tạo và thăng tiến càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H6 được chấp nhận.
Yếu tố Cơng việc thú vị có sig. = 0,000 < 0,05 do đó yếu tố “Cơng việc thú vị” tương quan có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Hệ số Beta = 0,335 > 0 cho thấy mối quan hệ giữa yếu tố “Công việc thú vị” và “Động lực làm việc” là mối quan hệ cùng chiều. Có nghĩa là khi Cơng việc thú vị càng tốt thì động lực làm việc của nhân viên sẽ gia tăng. Vậy giả thuyết H7 được chấp nhận.
Yếu tố Tham gia lập kế hoạch có sig. = 0,976 > 0,05 và hệ số Beta = - 0,003 ngược với kỳ vọng về dấu nên yếu tố “Tham gia lập kế hoạch” tương quan không
có ý nghĩa với biến độc lập Y với độ tin cậy 95%. Điều đó có nghĩa là mối quan hệ giữa tham gia lập kế hoạch với động lực làm việc của nhân viên là khơng có ý nghĩa. Vậy giả thuyết H8 bị bác bỏ.
4.8. Kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc theo đặc điểm cá nhân
Mục 4.4 này sẽ kiểm định sự khác biệt về động lực làm việc theo đặc điểm cá nhân của CB-CNV. Kiểm định giá trị trung bình của mẫu độc lập (Independent Sample T-test) được sử dụng để kiểm định sự khác biệt này.
4.8.1. Kiểm định về sự khác biệt theo giới tính
Kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem giữa CB-CNV “nam” và CB-CNV “nữ” ai có động lực làm việc cao hơn. Bảng 4.11 cho thấy, mức ý nghĩa trong kiểm định Levene = 0,74 > 0,05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai đối với động lực làm việc của CB-CNV nam và CB-CNV nữ.
Bảng 4.11: Kiểm định sự khác biệt động lực làm việc theo yếu tố giới tính
Kiểm định Levene về sự bằng nhau của
phương sai Kiểm định sự bằng nhau của trung bình
F Mức ý nghĩa t df Mức ý nghĩa Sự khác biệt trung bình Sự khác biệt độ lệch chuẩn Giả định phương sai
bằng nhau 0,11 0,74 0,90 59,0 0,37 0,22 0,25 Không giả định
phương sai bằng nhau 0,90 57,9 0,37 0,22 0,25
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát (2016)
Tiêu chí khơng giả định phương sai bằng nhau (Equal variances not assumed) trong kiểm định T-test có mức ý nghĩa = 0,37 > 0,05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt ý nghĩa về trung bình động lực làm việc của CBNV nam và CBNV nữ tại Nhà máy phân bón Cửu Long. Điều đó có nghĩa là, ở mức ý nghĩa thống kê 5%, động lực làm việc của CB-CNV nam và nữ là như nhau.
4.8.2. Kiểm định về sự khác biệt theo độ tuổi
Tiến hành kiểm định sự khác biệt động lực làm việc giữa các độ tuổi (Dưới 30 tuổi; Từ 30 đến 45 tuổi; Trên 45 tuổi) để kiểm tra xem đối tượng nào có động lực làm việc cao hơn.
Bảng 4.12 cho thấy, mức ý nghĩa trong kiểm định Levene đều lớn hơn 0,05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai đối với động lực làm việc giữa các độ tuổi khác nhau. Tiêu chí khơng giả định phương sai bằng nhau (Equal variances not assumed) trong kiểm định T-test đều có mức ý nghĩa > 0,05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt ý nghĩa về trung bình động lực làm việc của CB-CNV có độ tuổi khác nhau tại Nhà máy. Điều đó có nghĩa là, ở mức ý nghĩa thống kê 5%, động lực làm việc của CB-CNV ở các độ tuổi khác nhau là như nhau.