CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN MARKETING ĐỐI VỚI CÔNG TY

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM
VIỆN ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC
&
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Đề tài:

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG
TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN MARKETING
ĐỐI VỚI CÔNG TY

GVHD : Nguyễn Đình Thọ
Lớp : Đêm 1- K20
Nhóm Thực Hiện


STT Họ Tên MSHV
1 Nguyễn Thanh Luận 7701100056
2 Lê Huỳnh Quang Đức 7701100017
3 Phan Trung Thái 7701100104
4 Ngô Duy Hinh 7701100028
5 Bùi Ngọc Lan Anh 7701100004
6 Đinh Thị Thúy Lan 7701100047
7 Hồ Ngọc Thảo 7701100102
8 Lý Lệ Châu 7701100008
9 Nguyễn Phúc Minh Thư 7701100113
10 Đậu Cao Sang 7701100090
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học

Tp HCM, Tháng 08 năm 2012
2

Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU 4
1. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 4
2. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 4
3. GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU 4
4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 4
5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5
6. CÁC BƯỚC THỰC HIỆN PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU 6
PHẦN NỘI DUNG 7
1. ĐO LƯỜNG CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU BẰNG CÁC THANG ĐO 7
2 PHÂN TÍCH CRONBACH’S ALPHA 7
3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA 9
3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian 10
3.2 Phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho biến phụ thuộc 11
3.3 Phân tích PATH và kiểm định các giả thuyết 12
KẾT LUẬN 19

3
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
PHẦN MỞ ĐẦU
1. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Nhiệm vụ nghiên cứu là xem xét của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng
trung thành của nhân viên marketing đối với công ty. Cụ thể nghiên cứu này sẽ trả lời các
câu hỏi:
(1) Các yếu tố nào ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên marketing trong công
ty?
(2) Giữa mức độ hài lòng và lòng trung thành của nhân viên marketing có quan hệ
như thế nào?
(3) Quy mô công ty ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhân viên marketing với

công ty như thế nào.
2. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu là mức độ hài lòng và lòng trung thành của nhân viên
marketing đối với công ty. Đối tượng khảo sát là các nhân viên kinh doanh và nhân viên
marketing làm việc ở các doanh nghiệp trên địa bàn Thành Phố Hồ Chí Minh.
3. GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU
H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H2 : Sự hiểu biết về tổ chức, công ty càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H3 : Sự hài lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân
viên marketing đó càng cao và ngược lại.
H4 : Quy mô của càng lớn thì lòng trung thành của nhân viên marketing càng cao và
ngược lại.
4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng và lòng trung thành của
nhân viên Marketing, từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung thành của nhân viên và các
nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu như sau :
Mô hình PATH ban đầu được xây dựng với các biến :
(1) 2 biến độc lập - sự hiểu biết về Công ty; Mối quan hệ trong công việc
(2) 1 biến trung gian - sự hài lòng của nhân viên
(3) 1 biến phụ thuộc - lòng trung thành của nhân viên
(4) 1 biến kiểm soát – Quy mô công ty
4
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Hình 1: Mô hình nghiên cứu
5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Sử dụng phương pháp định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
và lòng trung thành của nhân viên Marketing. Từ các lý thuyết về sự hài lòng, lòng trung
thành của nhân viên và các nghiên cứu đã có, đề xuất mô hình nghiên cứu. Để kiểm định

được mô hình đưa ra, sử dụng một số thang đo có sẵn (sau khi đã hiệu chỉnh cho phù hợp
với nghiên cứu) : sử dụng thang đo Likert bảy mức độ để đo lường các yếu tố. Đánh giá độ
tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA, dung mô hình
PATH để phân tích hồi quy.
Số bảng khảo sát nhận được kết quả là 272 trong đó có 5 kết quả không hợp lệ còn lại
267 bảng
5
Mối
quan hệ
trong
công
việc
Mức độ
hài lòng
Lòng
trung
thành
Hiểu biết
về Công
ty
Quy mô
Công ty
H1
H2
H3
H4
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
6. CÁC BƯỚC THỰC HIỆN PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU
6
Xác định mô hình nghiên cứu và lựa

chọn thang đo
Lựa chọn các biến quan sát để đo
lường các khái niệm
Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích EFA
Phân tích Path
Thảo luận kết quả
Kết Luận
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
PHẦN NỘI DUNG
1. ĐO LƯỜNG CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU BẰNG CÁC THANG ĐO
2 PHÂN TÍCH CRONBACH’S ALPHA
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu cần phải kiểm tra độ tin cậy
của thang đo. Dựa trên các hệ số độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) và hệ số tương quan biến
tổng (Item –to – total correlation) giúp loại ra những biến quan sát không tham gia vào việc
mô tả khái niệm cần đo. Hệ số độ tin cậy khi không có thang đo (Cronbach’s alpha if Item
Deleted) giúp loại ra những biến quan sát nhằm nâng cao hệ số độ tin cậy (Cronbach’s
alpha if Item Deleted)
7
STT Khái
niệm
Ký
hiệu
Biến quan sát đo lường
1 Mối quan
hệ trong
công việc
V05
V06
V07

V08
- Tôi có nhiều tiếp xúc (contacts) trong kinh doanh
- Tôi có nhiều liên kết (connections) trong kinh doanh
- Tôi có mối quan hệ (relationships) trong kinh doanh
- Tôi có nhiều quen biết (acquaintances) trong kinh doanh
2 Sự hiểu
biết về tổ
chức,
công ty
V13
V14
V15
V16
- Sự hiểu biết về cung cách kinh doanh của công ty
- Sự hiểu biết về chính sách kinh doanh của công ty
-Sự hiểu biết về thủ tục kinh doanh của công ty
- Sự hiểu biết về cách thức vận hành công ty của công ty
3 Sự trung
thành của
nhân viên
V34
V35
V36
V37
- Thời gian làm việc với công ty
- Sự tin tưởng vào công việc hiện tại
- Sự tin tưởng vào nơi làm việc hiện tại
- Ý định tìm việc ở công ty khác
4 Sự hài
lòng của

nhân viên
V53
V54
V55
V56
V57
V58
V59
- Công việc hiện tại đảm bảo cho cuộc sống
- Có bạn bè tốt tại công ty
- Có đủ thời gian giải trí sao giờ làm việc
- Sự tôn trọng trong công ty
- Mức độ được thể hiện khả năng
- Điều kiện nâng cao chuyên môn
- Điều kiện phát huy tính sáng tạo
5 Quy mô
của công
ty
V62 - Số lượng nhân viên trong công ty
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Mối quan hệ trong công việc, Cronbach’s Alpha = .953
V05
.833 .953
V06
.908 .931
V07
.921 .927

V08
.878 .940
Sự hiểu biết về công ty, tổ chức, Cronbach’s Alpha = .868
V13
.694
.842
V14
.735
.826
V15
.723
.829
V16
.732
.826
Sự trung thành của nhân viên, Cronbach’s Alpha = .876
V34 .789 .821
V35 .759 .838
V36 .829 .804
V37 .615 .905
Sự hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.688
V53 .395 .654
V54 .377 .665
V55 .170 .818
V56 .530 .639
V57 .649 .599
V58 .598 .608
V59 .603 .608
Bảng 2.1: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Nhận xét:

- Ta thấy tất cả hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm đều lớn hơn 0,8
điều này được đánh giá tốt, thang đo đạt yêu cầu.
- Không có biến nào có hệ số tương quan biến tổng (Item –to – total correlation)
<0,3 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến trong cùng khái niệm đạt yêu cầu
- Ở khái niệm Sự trung thành của nhân viên biến đo lường V37 có hệ số Cronbach’s
Alpha nếu loại bỏ biến này tăng lên tuy nhiên ta không nên loại bỏ các biến này vì hệ sô
Cronbach’s Alpha chúng ta đã đạt yêu cầu lần lượt là .786 bên cạnh đó hệ số tương quan
tổng của biến này vẫn >0.3.
- Ở khái niệm sự hài lòng của nhân viên có biên đo lường V55 có hệ số tương quan
biến tổng là .170 <0.3 và khi loại bỏ biến này làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ .
688 lên .818 điều này chứng tỏ biến đo lường V55 đo lường khái niệm sự hài lòng của
nhân viên rất thấp ta loại bỏ biến này.
8
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Sựu hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.818
V53 .437 .826
V54 .355 .830
V56 .578 .792
V57 .774 .744
V58 .704 .760
V59 .683 .765
Bảng 2.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ biến V55
Ta thấy sau khi loại bỏ biến V55 thì hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên nhiều từ .688
lên .818 và các hệ số tương quan biến tổng các biến còn lại đều >0,3 đạt yêu cầu
3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng để xác định giá trị hội tụ
(convergent validity), độ giá trị phân biệt (discriminant validity),và đồng thời thu gọn các

tham số ước lượng theo từng nhóm biến. Tuy nhiên, ở bài làm này chỉ dùng EFA để kiểm
định giá trị thang đo chứ không dùng để rút gọn các tham số theo từng nhóm biến.
Ở bài này chúng tôi sử dụng phân tích EFA với phương pháp trích yếu tố Pricipal
axis factoring với phép quay Promax (kappa = 4) và điểm dừng khi trích các yếu tố có
Eigenvalues lớn hơn 1 đối với các biến quan sát đo lường 02 khái niệm thành phần tác
động đến mức độ hài lòng của nhân viên. Từ đó phát hiện ra các thứ nguyên (thành phần)
tiềm ẩn trong dữ liệu gốc. Việc chọn phép quay Promax sẽ phản ánh chính xác cấu trúc dữ
liệu tiềm ẩn hơn.
Sử dụng phương pháp trích nhân tố Pricipal components với phép xoay Varimax và
điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 với các biến quan sát đo lường
khái niệm lòng trung thành của nhân viên.
9
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và trung gian
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3
v05 .894
v06 .940
v07 .937
v08 .842
v13 .738
v14 .741
v15 .738
v16 .813
v53 .399
v54 .320
v56 .492
v57 .902

v58 .858
v59 .803
Bảng 3.1: Kết quả phân tích EFA đối với các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
- Ta thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trích được 3 nhân tố phù hợp với
mô hình nghiên cứu với nhân tố 1 – Mối quan hệ trong công việc, nhân tố 2 – Hiểu biết
công ty, tổ chức, nhân tố 3 – Mức độ hài lòng của nhân viên
- Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trong khoảng 0,7 – 0,95 điều này có nghĩa
chúng phản ánh phản ánh tốt các khái niệm đo lường của chúng ngoại trừ các biến V53,
V54 và V56 ở nhân tố 3.
- Đối với nhân tố 3 biến quan sát V53, V54 và V56 có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị
loại bỏ tuy nhiên khi xem xét lại nội dung của V56 chúng tôi thấy rằng biến quan sát này
đóng vai trò không thể thiếu trong việc đo lường khái niệm mức độ hài lòng của nhân viên
bởi yếu tố được tôn trọng ở công ty là một yếu tố khá quan trọng để một nhân viên hài lòng
với công việc.Vì vậy, chúng tôi quyết định giữ lại biến quan sát V56 và chỉ loại bỏ 2 biến
V53 và 54.
Tiến hành phân tích lại Cronbach’s Alpha sau khi loại bỏ 2 biến V53 và V54
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha
nếu loại bỏ biến
Sự hài lòng của nhân viên, Cronbach’s Alpha =.854
V56 .487 .889
V57 .789 .772
10
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
V58 .777 .777
V59 .746 .791
Bảng 3.2: Phân tích lại Cronbach’s Alpha sao khi loại bỏ 2 biến V53 và V54
Ta thấy sau khi loại bỏ 2 biến V53, V54 hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên từ 0,818
lên 0,854 và các biến còn lại cũng phản ánh tốt khái niệm Sự hài lòng của nhân viên

Thực hiện phân tích EFA lại sau khi loại bỏ 02 biến V53, V54
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3
v05 .889
v06 .945
v07 .938
v08 .846
v13 .761
v14 .762
v15 .755
v16 .823
v56 .414
v57 .856
v58 .891
v59 .821
Eigenvalues 5.920 2.015 1.287
Phương sai trích % 47.090 14.593 8.160
Cronbach’s Alpha .953 .868 .854
Sig. .000
KMO .880
Bảng3.3: Kết quả phân tích EFA sau khi loại bỏ 2 biến V53, V54
Nhận xét:
- Kiểm định Bartlett’s: Sig.=0,000<5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích
nhân tố trên có tương quan tổng thể với nhau.
- Hệ số KMO = 0,880 >0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên
cứu.
- Hệ số Cumlative % = 69,842% cho biết 3 nhân tố trên giải thích được 69,842%
biến thiên của dữ liệu
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1 đạt yêu cầu.

- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,4 đạt
yêu cầu
Như vậy, các thang đo đạt giá trị hội tụ.
3.2 Phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho biến phụ thuộc
11
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Biến
Thành phần
1
V34 .903
V35 .882
V36 .912
V37 .758
Eigenvalues 3.000
Phương sai trích % 75.003
Cronbach’s Alpha .876
Sig. .000
KMO .792
Bảng 3.4: Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Nhận xét:
- Kiểm định Bartlett’s: Sig.=0,000<5% cho thấy các biến quan sát trong phân tích
nhân tố trên có tương quan tổng thể với nhau.
- Hệ số KMO = 0,792 >0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên
cứu.
- Có một nhân tố được trích ra phù hợp với mô hình
- Tổng phương sai trích 75,033% giá trị đạt yêu cầu
- Giá trị hệ số Eigenvalues 3.000 lớn hơn 1 đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,4 đạt
yêu cầu

Như vậy, thang đo “Lòng trung thành của nhân viên” đạt giá trị hội tụ
3.3 Phân tích PATH và kiểm định các giả thuyết
3.3.1 Phân tích tương quan
Phân tích này giúp chúng ta xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố với nhau như thế
nào trước khi thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
Đầu tiên chúng ta sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến: mối liên hệ trong công việc
(LHTRONGCV), Hiểu biết về công ty, tổ chức (HBCTYTC) và Sự hài lòng trong công
việc (HL).
12
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Correlations
Su Hai Long
Lien he trong
cong viec
Hieu biet cong ty
to chuc
Su Hai Long Pearson Correlation 1 .349
**
.324
**
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 267 267 267
Lien he trong cong viec Pearson Correlation .349
**
1 .583
**
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 267 267 267
Hieu biet cong ty to chuc Pearson Correlation .324
**

.583
**
1
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 267 267 267
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 3.5: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến trung gian
Nhận xét:
- Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan
với biến trung gian với mức ý nghĩa 1%. Trong đó biến Liên hệ trong công việc
(LHTRONGCV) tương quan mạnh nhất với biến Hiểu biết về công ty, tổ chức
(HBCTYTC) (pearson = 0,583) và tương quan yếu nhất với biến Mức độ hài lòng trong
công việc (HL) (Pearson =0,324). Sự tương quan này cho thấy mối quan hệ chặt tuyến tính
giữa các biến giải thích được sự ảnh hưởng đến mô hình. Do đó, các biến độc lập này có
thể đưa vào phân tích hồi quy để giải thích kết quả của mô hình.
Phân tích mối tương quan giữa biến trung gian Sự hài lòng của nhân viên (SHL) và
biến phụ thuộc Lòng trung thành của nhân viên (LTT)
13
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Correlations
Long trung
thanh Su hai long
Long trung
thanh
Pearson
Correlation
1 .584
**
Sig. (2-tailed) .000
N 267 267

Su hai long Pearson
Correlation
.584
**
1
Sig. (2-tailed) .000
N 267 267
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 3.6: Phân tích tương quan giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
Nhận xét:
- Kết quả trên cho thấy giữa hai biên sày có mối quan tốt với nhau (Pearson =0,584)
nên chúng ta cũng có thể phân tích hồi quy để giải thích mô hình nghiên cứu.
3.3.2 Phân tích PATH
3.3.2.1 Phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến trung gian
Dùng phân tích hồi bội MLR bằng phương pháp Enter để phân tích cho biến độc lập
và biến trung gian
Model Summary
Mode
l R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 .379
a
.144 .137 3.82773
a. Predictors: (Constant), Hieu biet cong ty to chuc,
Lien he trong cong viec
Bảng 3.7: Phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến trung gian
Nhận xét:

Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh = 0,144 khác 0 nên ta kết luận có mối liên
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và R Square hiệu chỉnh =0,137 tức là với tập dữ
liệu mẫu này các biến độc lập giải thích được 13,7% sự thay đổi nhân tố “Sự hài lòng”.
Tiếp theo, ta phải kiểm định xem mô hình ta xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không, ta tiến hành phân tích ANOVA
14
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 650.403 2 325.201 22.196 .000
a
Residual 3868.009 264 14.652
Total 4518.412 266
a. Predictors: (Constant), Hieu biet cong ty to chuc, Lien he
trong cong viec
b. Dependent Variable: Su Hai Long
Bảng 3.8: Kết quả phân tích ANOVA giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
- Ta thấy F= 22,196 và hệ số Sig = 0,000 ta có thể kết luận với mức ý nghĩa 5% thì
giữa các biến độc lập và biến trung gian có quan hệ tuyến tính với nhau.
- Kiểm định hệ số beta của từng biến độc lập ảnh hưởng đến biến trung gian
Coefficients
a
Model
Unstandardized

Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 13.254 1.268 10.456 .000
Lien he trong
cong viec
.196 .057 .242 3.457 .001 .660 1.514
Hieu biet cong
ty to chuc
.177 .068 .183 2.613 .009 .660 1.514
a. Dependent Variable: Su Hai Long
Bảng 3.9: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy hệ số Sig. của Liên hệ công việc = 0,001 <0,05 nên chấp nhận giả thuyết
H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên marketing
càng cao và ngược lại, Sig. của Hiểu biết công ty, tổ chức =0,009<0,05 nên chấp nhận giả
thuyết H2: Sự hiểu biết về tổ chức, công ty càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại với mức ý nghĩa 5%. Từ tập dữ liệu với mức ý nghĩa 5%
cho thấy biến trung gian có thể được giải thích bởi các biến độc lập theo Phương trình sau:
Y
1
= 0,248X
1
+ 0183X
2
15

Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Kết quả cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) khá cao 0,660 VIF thấp 1,514<10. Do
vậy, có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này không đáng kể, không có hiện
tượng đa cộng tuyến.
3.3.2.2 Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
Dùng phân tích hồi quy đơn SLR bằng phương pháp Enter để phân tích cho biến
trung gian và biến phụ thuộc.
Model Summary
Mode
l R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 .584
a
.342 .339 4.26335
a. Predictors: (Constant), Su Hai Long
Bảng 3.10: Phân tích hồi quy giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
Nhận xét:
Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh =0,339 khác 0 nên ta kết luận có mối quan
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và biến trung gian giải thích 33,9% sự thay đổi
của biến phụ thuộc.
Tiếp theo, phải kiểm định lại mô hình xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không bằng phân tích ANOVA
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df

Mean
Square F Sig.
1 Regression 2499.340 1 2499.340 137.506 .000
a
Residual 4816.690 265 18.176
Total 7316.030 266
a. Predictors: (Constant), Su Hai Long
b. Dependent Variable: Long trung thanh
Bảng 3.11: Kết quả phân tích ANOVA giữa các biến trung gian và phụ thuộc
Nhận xét:
Ta thấy F=135,506 và hệ số Sig. = 0,000 nên chấp nhận giart thuyết H3: Sự hài
lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân viên marketing đó
càng cao và ngược lại với mức ý nghĩa là 5% tức là giữa biến trung gian và biến phụ thuộc
có quan hệ tuyến tính với nhau.
Kiểm định xem các hệ số beta của biến trung gian ảnh hưởng lên biến phụ thuộc
16
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Coefficients
a
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Consta
nt)
3.584 1.365 2.625 .009
Su Hai

Long
.744 .063 .584 11.726 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Long trung
thanh
Bảng 3.12: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy Sig. của biến Sự hài lòng =0 nên ta chấp nhận giá trị Beta = 0,584
Phương trình hồi quy: Y
2
= 0,584Y
1
Điều này cho thấy giữa Sự hai lòng của nhân viên với Lòng trung thành có mối
quan hệ với nhau và mối quan hệ này ở mức khá lớn (0,584) nó cho thấy người nhân viên
đã hài lòng với công việc thì tác động khá cao đến Lòng trung thành của nhân viên.
3.3.3 Phân tích sự phù hợp chung của mô hình
Sau khi phân tích 2 mô hình hồi quy đa biến, ta sẽ xét tiếp hệ số thích hợp tổng hợp
R
2
M
của mô hình
Ta có: R
2
M
= 1-(1-R
2
1
) (1-R
2
2
) = 1-(1-0,137) (1-0,339) = 0,4296

Hình 2 : Kết quả mô hình sau khi kiểm định
3.4. Phân tích hồi quy biến kiểm soát Quy mô công ty
Để đáng giá ảnh hưởng biến định tính Quy mô công ty đến Lòng trung thành chúng
tôi dùng kỹ thuật Dummy để phân tích.
17
Mối
quan hệ
trong
công
việc
Mức độ
hài lòng
Lòng
trung
thành
Hiểu biết
về Công
ty
+ 0,242
+ 0,183
+ 0,584
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Tiến hành mã hóa biến Dummy V62 thàng QUYMO
Quy mô của công ty Số lượng nhân viên Định tính QUYMO
Quy mô nhỏ ≤100 nhân viên 1 1
Quy mô lớn ≥100 nhân viên 2 0
Phân tích hồi quy với biến dummy QUYMO
Model Summary
Mode

l R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 .178
a
.032 .028 5.17041
a. Predictors: (Constant), Quy mo cong ty
Bảng 3.13: Kết quả phân tích hồi quy giữa các biến kiểm soát và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy rằng hệ số R Square hiệu chỉnh =0,028 khác 0 nên ta kết luận có mối quan
hệ giữa các biến trong tập dữ liệu mẫu này và biến trung gian giải thích 2,8% sự thay đổi
của biến phụ thuộc.
Tiếp theo, phải kiểm định lại mô hình xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có phù hợp
không bằng phân tích ANOVA
ANOVA
b
Model
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
1 Regression 231.758 1 231.758 8.669 .004
a
Residual 7084.272 265 26.733
Total 7316.030 266
a. Predictors: (Constant), Quy mo cong ty
b. Dependent Variable: Long trung thanh
Bảng 3.14: Kết quả phân tích các ANOVA giữa các biến độc lập và trung gian

Nhận xét:
Ta thấy F=135,506 và hệ số Sig. = 0,004 nên ta chấp nhận giả thuyết H4: Quy mô
của càng lớn thì lòng trung thành của nhân viên marketing càng cao và ngược lại với mức
ý nghĩa là 5% tức là giữa biến trung gian và biến phụ thuộc có quan hệ với nhau.
18
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
Kiểm định xem các hệ số beta của biến trung gian ảnh hưởng lên biến phụ thuộc
Coefficients
a
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardi
zed
Coefficien
ts
t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta
Toleranc
e VIF
1 (Consta
nt)
19.87
1
.371 53.530 .000
Quy mo
cong ty
-

2.090
.710 178 -2.944 .004 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Long
trung thanh
Bảng 3.14: Kết quả phân tích các hệ số hồi quy giữa các biến độc lập và trung gian
Nhận xét:
Ta thấy Sig. của biến Sự hài lòng =0,04 nên ta chấp nhận giá trị Beta = -0,178
Phương trình hồi quy: Y
2
= -178 Y
1
Điều này cho thấy giữa Quy mô công ty với Lòng trung thành có mối quan hệ với
nhau và mối quan hệ này ở mức không lớn (-0,178) và có mức tương quan nghịch với
nhau.
Hình 3 Kết quả mô hình sau khi kiểm định toàn bộ mô hình
KẾT LUẬN
Với kết quả phân tích như trên, chúng tôi nhận thấy được môi liên hệ giữa Hiểu biết
công ty, Mối liên hệ trong công việc có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng công việc và lòng
19
Quy mô
công ty
-0,178
Mối
quan hệ
trong
công
việc
Mức độ
hài lòng
Lòng

trung
thành
Hiểu biết
về Công
ty
+ 0,242
+ 0,183
+ 0,584
Tiểu Luận Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học
trung thành của nhân viên Marketing. Quy mô của công ty có ảnh hưởng đến lòng trung
thành của nhân viên Marketing nhưng sự ảnh hưởng không lớn.Cụ thể là:
H1: Mối quan hệ trong công việc càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H2 : Sự hiểu biết về tổ chức, công ty càng nhiều thì mức độ hài lòng của nhân viên
marketing càng cao và ngược lại.
H3 : Sự hài lòng của nhân viên marketing càng nhiều thì lòng trung thành của nhân
viên marketing đó càng cao và ngược lại.
H4 : Quy mô của càng lớn thì lòng trung thành của nhân viên marketing càng cao và
ngược lại.
Tuy nhiên đối với giả thuyết H4 mức độ ảnh hưởng không cao chỉ (- 0,178). Còn các giả
thuyết khác đều được phản ánh tốt.
20