Hệ số Beta trong bảng Coefficients của mô hình hồi quy phản ánh hệ số hồi quy chuẩn hóa, được sử dụng để đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Giá trị Beta cho biết khi biến độc lập thay đổi một độ lệch chuẩn thì biến phụ thuộc sẽ thay đổi bao nhiêu độ lệch chuẩn, trong điều kiện các biến khác không đổi. Do đó, biến độc lập có hệ số Beta càng lớn về giá trị tuyệt đối thì mức độ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc càng mạnh, và sự thay đổi của biến này sẽ tạo ra biến động rõ rệt hơn ở biến phụ thuộc. Cách diễn giải chi tiết chỉ số này được trình bày trong các tài liệu hướng dẫn Cách phân tích và đọc kết quả hồi quy trong đa biến trong SPSS.
Trong khi đó, giá trị Mean phản ánh mức điểm trung bình mà các đáp viên đánh giá cho một biến quan sát trên thang đo Likert. Thông qua Mean, nhà nghiên cứu có thể xác định xu hướng đánh giá của mẫu nghiên cứu là ở mức trung lập, thấp hơn trung lập hay cao hơn trung lập, từ đó suy luận mức độ đồng ý, hài lòng hoặc chấp thuận của đáp viên đối với nội dung được đo lường.
Một cách hiểu thường gặp là cho rằng biến có hệ số Beta cao thì sẽ có giá trị Mean cao trong mô hình hồi quy? Tuy nhiên, cách diễn giải này không chính xác về mặt phương pháp luận.
– Cụ thể, Mean là một chỉ số mô tả mang tính nội tại của từng biến hoặc từng câu hỏi riêng lẻ. Nó phản ánh mức độ đồng ý hoặc không đồng ý, hài lòng hoặc không hài lòng của đáp viên đối với nội dung của biến đó. Mean cao cho thấy đa số đáp viên có xu hướng đồng thuận với phát biểu được đưa ra, trong khi Mean thấp thể hiện xu hướng không đồng thuận. Chỉ số này không phản ánh mối quan hệ giữa biến đang xét với các biến khác trong mô hình.
– Ngược lại, hệ số Beta là một chỉ số thể hiện mối quan hệ liên kết giữa hai biến, cụ thể là mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Beta đo lường xu hướng biến động của toàn bộ dữ liệu của một biến trong mối tương quan với xu hướng biến động của biến khác, và không phụ thuộc vào các giá trị mô tả nội bộ như Mean, Mode, Min hay Max của từng biến riêng lẻ.
Tóm lại, Mean phản ánh một giá trị trung bình mang tính nội bộ của một biến đơn lẻ, còn Beta phản ánh một mối quan hệ tác động giữa các biến trong mô hình hồi quy. Hai khái niệm này thuộc hai nhóm chỉ số khác nhau và không tồn tại mối quan hệ nhân quả trực tiếp, do đó không thể suy luận rằng Mean cao sẽ dẫn đến Beta cao hoặc ngược lại.
Chúng ta tiến hành phân tích một ví dụ nghiên cứu cụ thể như sau.
Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là bộ dữ liệu khảo sát thực tế về mức độ hài lòng của nhân viên đang làm việc tại một doanh nghiệp trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Sau khi thực hiện phân tích tương quan Pearson, kết quả cho thấy biến Đồng nghiệp không có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê với biến Sự hài lòng. Do đó, năm biến độc lập còn lại được lựa chọn để đưa vào mô hình hồi quy đa biến nhằm đánh giá mức độ tác động đến sự hài lòng của nhân viên.
Vấn đề đặt ra là liệu giá trị trung bình (Mean) và hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) có mối liên hệ với nhau khi xem xét mức độ ảnh hưởng của các biến hay không.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mức độ tác động của các biến độc lập đến Sự hài lòng được sắp xếp theo thứ tự giảm dần như sau.
- Biến có mức độ ảnh hưởng mạnh nhất là Mối quan hệ với lãnh đạo và cấp trên (LD), cho thấy sự thay đổi của biến này dẫn đến sự thay đổi đáng kể trong mức độ hài lòng của nhân viên.
- Đứng thứ hai là Cơ hội đào tạo và thăng tiến (DT).
- Tiếp theo là Lương, thưởng và phúc lợi (TN) với mức độ ảnh hưởng đứng thứ ba.
- Biến Bản chất công việc (CV) có mức độ tác động đứng thứ tư.
- Cuối cùng, Điều kiện làm việc (MT) là biến có mức độ ảnh hưởng thấp nhất, trong đó sự thay đổi của biến này chỉ tạo ra sự thay đổi rất nhỏ đối với Sự hài lòng của nhân viên.
Từ kết quả trên, câu hỏi tiếp tục được đặt ra là liệu giá trị Mean và hệ số Beta có mối tương quan với nhau khi đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến hay không.
Để làm rõ vấn đề này, nghiên cứu tiến hành xem xét giá trị trung bình điểm đánh giá của các đáp viên đối với các biến quan sát thuộc hai yếu tố có mức độ tác động mạnh nhất và mạnh thứ hai trong mô hình hồi quy.
– Mức độ đồng ý trung bình đối với các biến quan sát thuộc nhóm LD chủ yếu dao động trong khoảng từ 2.7 đến 2.9, thấp hơn điểm trung vị 3 của thang đo Likert. Kết quả này cho thấy nhân viên tại công ty chưa đồng thuận với các nhận định liên quan đến năng lực của cấp trên, mức độ hỗ trợ của lãnh đạo đối với nhân viên, sự ghi nhận đóng góp cũng như tính công bằng trong cách đối xử của lãnh đạo đối với người lao động.
– Ngược lại, mức điểm đồng ý trung bình của các biến quan sát thuộc nhóm DT đều vượt trên điểm trung vị 3. Trong đó, hai biến DT1 và DT2 nhận được mức độ đồng ý rất cao từ phía nhân viên, với điểm đánh giá xấp xỉ 4.5 trên thang đo Likert 5 mức; hai biến còn lại là DT3 và DT4 cũng có điểm trung bình tương đối cao, gần đạt mức 4. Điều này phản ánh rằng nhân viên nhìn chung đồng ý với các quan điểm liên quan đến việc được đào tạo, phát triển kỹ năng, được tạo điều kiện thăng tiến cũng như đảm bảo tính công bằng trong cơ hội phát triển nghề nghiệp.
Dựa trên kết quả phân tích hệ số Beta kết hợp với giá trị trung bình của các biến, có thể rút ra một số hàm ý quản trị quan trọng. Biến Lãnh đạo có vai trò đặc biệt quan trọng đối với sự hài lòng của nhân viên khi sở hữu hệ số Beta cao nhất trong mô hình. Tuy nhiên, thực tế mối quan hệ giữa lãnh đạo và nhân viên lại chưa đạt được hiệu quả tích cực. Nhân viên cảm nhận sự thiếu hỗ trợ từ cấp trên, chưa được đối xử công bằng và cho rằng năng lực cũng như tầm nhìn của đội ngũ lãnh đạo còn hạn chế. Đây là vấn đề cần được ưu tiên giải quyết trong công tác quản trị nhân sự nhằm cải thiện mức độ hài lòng của nhân viên, nhất là khi biến Lãnh đạo có mức độ tác động mạnh nhất đến sự hài lòng tổng thể. Do đó, công ty cần xây dựng các kế hoạch cụ thể nhằm cải thiện mối quan hệ giữa lãnh đạo và người lao động.
Biến Đào tạo có hệ số Beta cao thứ hai, cho thấy mức độ ảnh hưởng đáng kể của yếu tố này đối với sự hài lòng của nhân viên. Với điểm đánh giá trung bình của các tiêu chí thuộc nhóm DT đều ở mức trên 4, có thể nhận định rằng công ty đang thực hiện tương đối hiệu quả các hoạt động đào tạo và tạo cơ hội thăng tiến cho nhân viên. Vì vậy, các chính sách và chương trình đào tạo hiện hành cần tiếp tục được duy trì và phát huy trong thời gian tới.
Trong quá trình phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, người nghiên cứu có thể gặp phải các vấn đề như số lượng biến bị loại bỏ lớn hoặc các tiêu chí kiểm định thống kê không đạt yêu cầu. Phạm Lộc Blog cung cấp dịch vụ xử lý dữ liệu SPSS với chi phí hợp lý và thời gian thực hiện nhanh chóng, nhằm hỗ trợ người nghiên cứu thu được kết quả phân tích phù hợp và tối ưu hóa thời gian thực hiện nghiên cứu.
KẾT LUẬN:
Kết quả phân tích cho thấy không tồn tại mối quan hệ tương quan giữa giá trị Mean và hệ số Beta. Hai khái niệm này mang bản chất độc lập và không nên được diễn giải theo hướng biến có mức độ ảnh hưởng cao thì đồng thời phải có giá trị Mean lớn hoặc ngược lại. Hệ số Beta phản ánh mức độ quan trọng của biến độc lập trong mô hình hồi quy; do đó, bất kể giá trị Mean cao hay thấp, cũng như mức độ đồng thuận hay không đồng thuận của người trả lời đối với các tiêu chí đo lường, biến độc lập đó vẫn có thể là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng.