64 Bảng 3 18 Bảng kết quả ma trận xoay (Rotated Component Matrix) Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 7 CS1 915 CS3 905 CS4 832 CS2 778 TM1 934 TM3 924 TM2 903 TM4 710 QH2 869 QH4 847 QH1[.]
64 Bảng 3.18: Bảng kết ma trận xoay (Rotated Component Matrix) Rotated Component Matrixa Component CS1 915 CS3 905 CS4 832 CS2 778 TM1 934 TM3 924 TM2 903 TM4 710 QH2 869 QH4 847 QH1 811 DN1 872 DN3 857 DN2 765 TD2 840 TD1 806 TD3 784 DT1 915 DT3 842 DT2 753 DK2 891 DK4 728 DK1 701 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in iterations Bảng ma trận xoay cho thấy yếu tố hội tụ 65 Sau q trình phân tích yếu tố, tác giả thu 07 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng chất lượng nguồn nhân lực Công ty TNHH MTV Nhiên liệu Hàng khơng Việt Nam (Skypec) 3.7.4 Phân tích tương quan Kiểm định hệ số tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính biến độc lập với biến phụ thuộc Giá trị hệ số tương quan Pearson nằm khoảng (-1, 1), hệ số tương quan cho biết hai biến khơng có mối liên hệ tuyến tính, hệ số tương quan > chứng tỏ hai biến có quan hệ chiều, cịn < hai biến có mối quan hệ nghịch chiều Nếu giá trị tuyệt đối hệ số tương quan Pearson chứng tỏ mức độ liên hệ tuyệt đối Giá trị Sig để kiểm định tương quan, Sig > 0.05 hai biến không tương quan Bảng 3.19: Kết phân tích tương quan Correlations DK Pearson Correlation DK Pearson Correlation QH DN CS TM CL 012 -.025 -.136 -.104 007 337 006 869 742 067 160 923 182 182 182 182 182 182 182 182 072 164* 045 088 117 031 594** 027 548 237 115 673 000 182 Sig (2-tailed) 337 N 182 182 182 182 182 182 182 -.202** 164* -.103 161* 117 118 325** Sig (2-tailed) 006 027 165 030 115 114 000 N 182 182 182 182 182 182 182 Pearson Correlation TD TD 072 -.202** Sig (2-tailed) N DT DT 182 66 Pearson -.103 Sig (2-tailed) 869 548 165 N 182 182 182 -.025 088 Sig (2-tailed) 742 237 030 000 N 182 182 182 182 -.136 117 117 248** Sig (2-tailed) 067 115 115 001 214 N 182 182 182 182 182 182 -.104 031 118 -.110 136 021 306** Sig (2-tailed) 160 673 114 141 067 777 000 N 182 182 182 182 182 182 182 182 007 594** 325** 527** 568** 393** 306** Pearson Correlation DN Pearson Correlation CS Pearson Correlation TM Pearson Correlation CL -.110 527** 045 Correlation QH 303** 248** 012 000 001 141 000 182 182 182 182 182 161* 303** -.092 136 568** 214 067 000 182 182 182 182 -.092 021 393** 777 000 182 182 Sig (2-tailed) 000 000 000 000 000 000 000 N 182 182 182 182 182 182 182 182 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) Từ bảng phân tích tương quan (xem Phụ lục 6) số đường chéo thể mối tương quan biến với nó, hệ số tương quan biến độc lập biến phụ thuộc khác giá trị có sig < 0.05 chứng tỏ với mức biến tố độc lập có tương quan dương với biến phụ thuộc 67 Sau phân tích tương quan xác định biến độc lập tương quan với biến phụ thuộc ta tiếp tục giữ biến độc lập phân tích hồi quy 3.7.5 Phân tích hồi quy 3.4.5.1 Kiểm tra đa cộng tuyến Trong mơ hình hồi quy, biến độc lập có quan hệ chặt với nhau, biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính, nghĩa biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với có tượng đa cộng tuyến, tượng biến độc lập mơ hình phụ thuộc lẫn thể dạng hàm số Ví dụ có hai biến độc lập A B, A tăng B tăng, A giảm B giảm… dấu hiệu đa cộng tuyến Nói cách khác hai biến độc lập có quan hệ mạnh với nhau, hai biến phải biến thực tế mơ hình nhà nghiên cứu lại tách làm biến Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển biến độc lập khơng có mối quan hệ tuyến tính với Để kiếm tra tượng đa cộng tuyến thông qua phương sai VIF Nếu hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) > có dấu hiệu đa cộng tuyến, điều khơng mong muốn Nếu VIF > 10 chắn có đa cộng tuyến Nếu VIF < 2: khơng bị đa cộng tuyến Model Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) DK 926 1.080 DT 943 1.060 TD 862 1.160 QH 773 1.294 DN 801 1.249 CS 848 1.180 TM 940 1.064