Page 84 - [Thang 03-2023] Ky 2

TÀI CHÍNH - Tháng 03/2024

giá chất lượng của mô hình nghiên cứu (Bảng 3).
BẢNG 3: CHỈ SỐ ĐÁNH GIÁ MSE thường được sử dụng trong các bài toán dự
Evaluation Metrics Value đoán và mô hình học máy để đánh giá hiệu suất của
MSE 0.191 mô hình. Giá trị MSE càng nhỏ, tức là giá trị dự
RMSE 0.437 đoán càng gần giá trị thực tế, và mô hình có hiệu
MAE/MAD 0.352 suất tốt hơn. Kết quả phân tích dữ liệu có giá sai số
MAPE 31.7% bình phương trung bình (MSE) là 0.191. Do đó, sự
R² 0.792 khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế trong
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý dữ liệu Jasp (2023) mô hình dự đoán là tương đối nhỏ.
Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) là
BẢNG 4: TẦM QUAN TRỌNG CỦA CÁC BIẾN PHỤ THUỘC một phép đo phổ biến trong các lĩnh vực như dự
Biến độc lập Hệ số hồi quy (β) báo, thống kê và học máy và được sử dụng để so
Hệ số chặn 0.018 sánh các mô hình dự đoán khác nhau. Giá trị RMSE
càng nhỏ, mô hình dự đoán càng chính xác. RMSE
FOR 0.323 của kết quả phân tích là 0.437. Do đó, mức độ chính
SWR 0.567 xác của mô hình dự đoán là tương đối tốt.
ROU 0.568 MAE/MAD được sử dụng rộng rãi trong nhiều

FLE 0.227 lĩnh vực như dự báo kinh tế, thống kê và học máy
Nguồn: Kết quả từ phần mềm xử lý dữ liệu Jasp (2023) để đánh giá mô hình dự đoán và so sánh hiệu suất
giữa các mô hình khác nhau. MAE/MAD càng thấp
78.24% sự biến thiên phương sai của dữ liệu. Các thì dự đoán càng chính xác. Một mô hình được xem
biến trong mỗi thang đo đều chia sẻ chung một khái là tốt nếu MAE/MAD của nó là nhỏ hơn 1.0. Kết quả
niệm. Tất cả các biến trong các thang đo đều có hệ phân tích có giá trị MAE/MAD là 0.352, khá nhỏ.
số tải (Factor Loading) > 0.5 thỏa yêu cầu phân tích Điều này chứng tỏ kết quả phân tích thể hiện mức
EFA của thang đo biến phụ thuộc. Do vậy, các thang độ chính xác cao.
đo mới này có cấu trúc giống với thang đo ban đầu Theo Blasco và cộng sự (2013), Lỗi phần trăm
nên tên thang đo được giữ nguyên khi đưa vào phân tuyệt đối trung bình (MAPE) dưới 10% cho thấy
tích trong bước tiếp theo. mức độ chính xác cao, trong khi MAPE từ 10% đến
Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc 20% cho thấy kết quả dự đoán tốt. MAPE dao động
Sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo biến từ 20% đến 50% cho thấy kết quả dự báo hợp lý. Tuy
phụ thuộc Sự gắn kết với công việc của nhân viên nhiên, MAPE trên 50% mang lại kết quả dự báo
văn phòng có hệ số KMO là 0.913, vì vậy dữ liệu không chính xác. Nghiên cứu mang lại giá trị MAPE
được coi là tốt thích hợp cho EFA. Kiểm định là 31.7%, tương đối nhỏ. Điều này chứng tỏ rằng
Bartlett’s của Sphericity cho thấy hệ số Sig. = 0.000 chênh lệch tỷ lệ phần trăm trung bình giữa giá trị dự
< 0.05 do đó kết luận giữa các biến quan sát trong đoán và giá trị thực tế là tương đối thấp, cho thấy
thang đo có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê. Kết kết quả dự báo ở mức hợp lý.
quả EFA cho thang đo biến phụ thuộc có số lượng Theo kết quả của nghiên cứu này, hệ số xác định
nhân tố được trích xuất là 1, vì chỉ có 1 nhân tố có (R²) là 0.742, chỉ ra rằng các biến độc lập có trong mô
giá trị riêng lớn hơn 1 (có giá trị riêng là 4.04). hình chiếm 79.2% các biến thể quan sát được trong
Tổng phương sai được giải thích bởi nhân tố là cạnh tranh kỹ thuật số.
67.61% > 50%. Điều này cho thấy 67.61% biến Kết quả hồi quy tuyến tính chính quy
thiên của dữ liệu được giải thích bởi một nhân tố. Bảng 4 trình bày kết quả hồi quy tuyến tính
Các biến quan sát được gom thành một nhân tố chính quy.
(sự gắn kết của nhân viên văn phòng), tất cả các Theo kết quả Bảng 4, ROU có ảnh hưởng cùng
biến trong thang đo đều có hệ số tải (Factor chiều và lớn nhất đến OSH, kế đến lần lượt là
Loading) > 0.5 thỏa yêu cầu phân tích EFA của SWR, FOR, FLE.
thang đo biến phụ thuộc. Phương trình hồi quy (1) như sau:

Phân tích hồi quy SH=0.018+0.323FOR+0.567SWR+0.568ROU+0.227FLE+e (1)
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Đánh giá chất lượng mô hình hồi quy
Nghiên cứu này sử dụng các chỉ số đánh giá bao Kết quả cho thấy, hệ số ω của McDonald cho tất
gồm MSE, RMSE, MAE/MAD, MAPE và R² để đánh cả các biến > 0.7 và hệ số tương quan biến-tổng lớn

83