PHẦN I. THIẾT LẬP MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5 Kiểm định các yếu tố của mô hình
3.5.2. Phân tích hồi quy
Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
Phân tích hồi quy không phải chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được. Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và sự chẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được không đáng tin cậy nữa [2;211] . Vì vậy, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị, trong phần này sẽ tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy bao gồm các giả định sau:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến - Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư Không có hiện tượng 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 này là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc; làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định mức ý nghĩa trong khi hệ số R square vẫn khá cao [2;235] .
Trong mô hình hồi quy bội này giả định giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này sẽ được kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến [2;252] .
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Bảng 3.16: Kiểm định đa cộng tuyến
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến Mô hình
B Độ lệch
chuẩn Beta
t Mức ý nghĩa
Tolerance VIF (Constant) -9.052E-17 .045 .000 1.000
Đánh giá thực
hiện công việc .414 .048 .413 8.554 .000 .990 1.010
Lãnh đạo .371 .048 .370 7.692 .000 .995 1.005
Đồng nghiệp .184 .049 .183 3.779 .000 .987 1.013
Thu nhập .251 .050 .242 5.012 .000 .992 1.008
1
Bản chất công
việc .336 .058 .278 5.747 .000 .985 1.016
a. Biến phụ thuộc: thỏa mãn
Bảng trên cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation factor) có giá trị gần bằng 1 (nhỏ hơn 10) chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi
Hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi có thể làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), từ đó làm cho kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi quy [2;226] .
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Hình 3.3: Đồ thị phân tán Scatterplot
Đồ thị phân tán ở biểu đồ cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
Các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách khảo sát khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định [2;228] . Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot để khảo sát phân phối của phần dư.
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Hình 3.4: Biểu đồ tần số Histogram
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Như vậy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, nên có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 3.5: Đồ thị P-P plot
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Biểu đồ P-P plot cũng cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư
Nguyên nhân hiện tượng này có thể là do các biến có ảnh hưởng không được đưa hết vào mô hình do giới hạn và mục tiêu nghiên cứu, chọn mối liên hệ tuyến tính mà lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến..., các lý do này có thể dẫn đến vấn đề tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mô hình hồi quy tuyến tính như hiện tượng phương sai thay đổi. Đại lượng thống kê Dubin – Watson có thể dùng để kiểm định tương quan này. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2.
Bảng 3.17: Kiểm định Durbin-Watson
Thống kê thay đổi Mô
hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước
lượng
R 2 thay đổi
F thay
đổi df1 df2
Mức ý nghĩa F thay đổi
Durbin- Watson 1 .744 a .553 .541 .63039138 .553 47.971 5 194 .000 1.991 a. Dự báo: (Constant), bản chất công việc, thu nhập, lãnh đạo, đánh giá thực hiện cv, đồng nghiệp
b. Biến phụ thuộc: thỏa mãn
Bảng trên cho kết quả giá trị d bằng 1.991 xấp xỉ gần bằng 2, nghĩa là có thể chấp nhận giả định không có tương quan giữa các phần dư.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: đánh giá thực hiện công việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, thu nhập, bản chất công việc.
Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những biến có mức ý nghĩa <0.05.
Kết quả phân tích hồi quy như sau:
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
Bảng 3.18: Mô hình tóm tắc sử dụng phương pháp Enter Thống kê thay đổi Mô
hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước
lượng
R 2 thay đổi
F thay
đổi df1 df2
Mức ý nghĩa F thay đổi
Durbin- Watson 1 .744 a .553 .541 .63039138 .553 47.971 5 194 .000 1.991 a. Dự báo: (Constant), bản chất công việc, thu nhập, lãnh đạo, đánh giá thực hiện cv, đồng nghiệp
b. Biến phụ thuộc: thỏa mãn
Bảng 3.19: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số
chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến Mô hình
B Độ lệch
chuẩn Beta
t Mức ý nghĩa
Tolerance VIF
(Constant) -9.052E-17 .045 .000 1.000
Đánh giá thực
hiện công việc .414 .048 .413 8.554 .000 .990 1.010
Lãnh đạo .371 .048 .370 7.692 .000 .995 1.005
Đồng nghiệp .184 .049 .183 3.779 .000 .987 1.013
Phúc lợi .251 .050 .242 5.012 .000 .992 1.008
1
Bản chất công
việc .336 .058 .278 5.747 .000 .985 1.016
a. Biến phụ thuộc: thỏa mãn
Với kết quả hồi quy này ta thấy tất cả các biến đều có mối tương quan thuận chiều với “thỏa mãn công việc” của người lao động. Riêng hằng số của phương trình hồi quy rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê nên ta sẽ không đưa hằng số vào phương trình hồi quy.
Mô hình hồi quy có 5 biến có mức ý nghĩa <0.05 đó là các biến: đánh giá thực hiện công việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, thu nhập, bản chất công việc. Với hệ số R 2 hiệu chỉnh bằng = 0.541 có nghĩa là có khoảng 54.1% phương sai của sự thỏa mãn được giải thích bởi 5 biến độc lập: đánh giá thực hiện công việc, lãnh đạo, đồng
nghiep do wn load thyj uyi pl aluan van full moi nhat z z vbhtj mk gmail.com Luan van retey thac si cdeg jg hg
nghiệp, thu nhập, bản chất công việc. Trong các biến trên không có hiện tượng đa cộng tuyến (do tất cả các giá trị VIF của các biến đều nhỏ).
Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa mức độ thỏa mãn trong công việc với các yếu tố: đánh giá thực hiện công việc, lãnh đạo, đồng nghiệp, thu nhập, bản chất công việc, được thể hiện qua phương trình sau:
Sự thỏa mãn trong công việc = 0.414 đánh giá thực hiện công việc
+ 0.371 lãnh đạo + 0.336 bản chất công việc + 0.251 thu nhập + 0.184 đồng nghiệp.