Sai lầm khi nhận xét Beta mạnh thì Mean cao trong hồi quy!

Hệ số Beta trong bảng Coefficient ở hồi quy biểu thị cho hệ số hồi quy chuẩn hóa. Chỉ số này thể hiện mức độ tác động mạnh/yếu của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Biến độc lập tác động càng mạnh thì khi thay đổi nó sẽ tạo ra sự thay đổi rõ rệt với biến phụ thuộc. Hiểu rõ hơn về cách đọc chỉ số này tại bài viết Cách phân tích và đọc kết quả hồi quy trong đa biến trong SPSS.

Mean và Beta có tương quan nhau khi xét mức độ ảnh hưởng?

Trong khi đó, giá trị Mean thể hiện được mức điểm đánh giá của đáp viên trên thang đo Likert, giá trị ấy ở mức độ nào: trung gian, thấp hơn trung gian hay cao hơn trung gian.

Vậy thì, biến có sự ảnh hưởng mạnh lên biến phụ thuộc thì Mean sẽ cao? Chúng ta cùng đi vào phân tích ví dụ cụ thể sau nhé.

Mình có một file data khảo sát thực tế về mức độ hài lòng của nhân viên tại một công ty tại TP. Hồ Chí Minh. Sau bước tương quan Pearson, biến Đồng nghiệp được nhận định không có sự ảnh hưởng lên Sự hài lòng. Do vậy, 5 biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích hồi quy đa biến.

Mean và Beta có tương quan nhau khi xét mức độ ảnh hưởng?

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mức độ ảnh hưởng (tác động) của các biến như sau:
  • Mạnh nhất: Mối quan hệ với lãnh đạo và cấp trên (LD). Khi thay đổi biến này sẽ tạo ra sự thay đổi rõ rệt đến Sự hài lòng.
  • Mạnh thứ 2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến (DT).
  • Mạnh thứ 3: Lương, thưởng, phúc lợi (TN)
  • Mạnh thứ 4: Bản chất công việc (CV)
  • Mạnh thứ 5: Điều kiện làm việc (MT). Khi thay đổi biến này, sẽ tạo ra sự thay đổi rất ít đến Sự hài lòng.
Mean và Beta có tương quan nhau khi xét mức độ ảnh hưởng?

Cùng đi xem xét giá trị trung bình mức điểm đánh giá của đáp viên với các biến quan sát của 2 biến tác động mạnh nhất và mạnh thứ 2.

Mean và Beta có tương quan nhau khi xét mức độ ảnh hưởng?

- Mức điểm đồng ý với các biến quan sát của nhóm LD đa phần là ở mức điểm 2.7-2.9, dưới điểm trung gian 3 của thang đo Likert. Như vậy, nhân viên tại công ty đang không đồng ý với các quan điểm: cấp trên có năng lực, lãnh đạo hỗ trợ nhân viên, lãnh đạo ghi nhận đóp góp của nhân viên, đối xử công bằng với nhân viên,...

- Mức điểm đồng ý với các biến quan sát của nhóm DT đều trên điểm trung gian 3, trong đó biến quan sát DT1, DT2 được nhân viên đồng ý rất cao với điểm đánh giá gần 4.5/5 Likert, 2 biến DT3 và DT4 có điểm đánh giá cũng khá cao gần bằng 4. Như vậy, nhân viên đang khá đồng ý với quan điểm: được đào tạo kỹ năng, được tạo cơ hội thăng tiến, đảo bảo tính công bằng thăng tiến,...

Từ kết quả hệ số Beta và Mean chúng ta sẽ liên hệ tới hàm ý quản trị như sau. Biến Lãnh đạo đóng vai trò cực kỳ quan trọng (hệ số Beta cao nhất) đối với sự hài lòng của nhân viên. Tuy nhiên, mối quan hệ của lãnh đạo với nhân viên lại không thực sự tốt. Nhân viên đang nhận thấy không có sự hỗ trợ từ lãnh đạo cấp trên, không thấy mình được đối xử công bằng, nhân viên đánh giá lãnh đạo đang thiếu năng lực và tầm nhìn,... Đây là vấn đề cần được ưu tiên xem xét hàng đầu trong công tác nhân sự tại công ty để cải thiện sự hài lòng (bởi vì biến LD tác động mạnh nhất lên sự hài lòng), cần có kế hoạch cải thiện mối quan hệ giữa lãnh đạo và nhân viên. 

Biến Đào tạo có hệ số Beta cao thứ hai. Mức độ ảnh hưởng của biến này lên sự hài lòng cũng là khá lớn. Điểm đánh giá trung bình với các tiêu chí của biến DT ở mức trung bình trên 4, công ty đang làm khá tốt về công tác đào tạo và tạo cơ hội thăng tiến cho nhân viên. Do vậy, cần tiếp tục phát huy những chính sách, kế hoạch hiện tại.

Như vậy, giữa Mean và Beta không có mối tương quan với nhau. Đây là 2 khái niệm độc lập hoàn toàn, các bạn không được hiểu theo lối biến ảnh hưởng mạnh thì Mean phải cao và ngược lại. Beta thể hiện tầm quan trọng của biến độc lập, dù Mean cao hay Mean thấp, dù đáp viên có đồng ý hay không đồng ý với các tiêu chí của biến thì biến độc lập đó cũng là biến tác động mạnh nhất lên sự hài lòng.
Bài viết liên quan