Bộ dữ liệu PROCESS: áp lực công việc, kiệt sức và hiệu quả làm việc của kế toán viên (mô hình JD-R), 320 quan sát

Khảo sát mô phỏng kế toán viên tại doanh nghiệp và công ty dịch vụ kế toán trong mùa quyết toán thuế. Bộ dữ liệu gồm 320 quan sát mô phỏng, 4 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên PROCESS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình Nhu cầu - Nguồn lực công việc JD-R (Bakker và Demerouti, 2007). Áp lực công việc mùa quyết toán gây kiệt sức, kiệt sức làm giảm hiệu quả làm việc; quan hệ đồng nghiệp tốt là nguồn lực làm giảm tác động tiêu cực này.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,87 đến 0,90, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là \(\beta\) chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Kiệt sức nghề nghiệp: các biến trong mô hình giải thích 51,7% biến thiên của kiệt sức nghề nghiệp. Nhân tố tác động mạnh nhất là áp lực công việc (\(\beta = 0{,}719\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Hiệu quả công việc: các biến trong mô hình giải thích 56,8% biến thiên của hiệu quả công việc. Nhân tố tác động mạnh nhất là kiệt sức nghề nghiệp (\(\beta = -0{,}583\)), tiếp theo là áp lực công việc (\(\beta = -0{,}213\)). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Áp lực công việc → Kiệt sức nghề nghiệp → Hiệu quả công việc ≈ -0,419 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên PROCESS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

\(R^2_{\text{hc}} = 0{,}563\), các biến độc lập giải thích 56,3% biến thiên của hiệu quả công việc. Kiểm định \(F = 206{,}726\) với Sig. \(< 0{,}001\), mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. \(\text{Durbin-Watson} = 2{,}113\) nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

\(\text{VIF}_{\max} = 2{,}072\) (dưới 5), đa cộng tuyến ở mức chấp nhận được. KSNN có \(\text{Beta} = -0{,}583\), Sig. \(< 0{,}001\) nên có tác động ngược chiều đến HQCV; APCV có \(\text{Beta} = -0{,}215\), Sig. \(< 0{,}001\) nên có tác động ngược chiều đến HQCV.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa:

Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: KSNN > APCV.

Đọc output PROCESS

Model 4 (APCV → KSNN → HQCV): tác động gián tiếp \(= -0{,}4607\), khoảng tin cậy bootstrap 95% [-0,5483; -0,3768] không chứa 0, vai trò trung gian của KSNN được xác nhận. Tác động trực tiếp \(c' = -0{,}2366\) (\(p < 0{,}001\)), đây là trung gian một phần. Model 1: hệ số tương tác Int_1 (\(\text{KSNN} \times \text{DNG}\)) \(= 0{,}0615\), \(p = 0{,}208\), chưa xác nhận vai trò điều tiết.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 25 trở lên và PROCESS v4
• Lĩnh vực: Kế toán
• Định dạng: file .zip, khoảng 148 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.