Phân tích tương quan Pearson để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để
kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải chú ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
Bảng 4.16 Ma trận tương quan giữa các biến
YĐNV LPL HLCV GKTC ALCV YĐNV 1 LPL 0.52 1 HLCV 0.37 0.17 1 GKT C 0.44 0.37 0.10 1 ALCV 0.54 0.23 0.35 0.18 1 Nguồn: Xử lý Excel
Từ kết quả được thể hiện trong bảng 4.13, ta có nhận xét như sau:
Đối với ma trận tương quan giữa các biến độc lập, biến Lương và phúc lợi có tương quan với 3 biến còn lại là HLCV, GKTC, ALCV với hệ số tương quan của biến Lương và phúc lợi với 3 biến nêu trên lần lượt là: 0.17 ; 0.37; 0.23.
Biến Gắn kết tổ chức tương quan chặt chẽ nhất với Lương và phúc lợi với hệ số 0.37.
Đối với ma trận tương quan giữa các biến độc lập, biến Hài lòng công việc có tương quan với 3 biến còn lại là GKTC, ALCV, LPL với hệ số tương quan của biến Hài lòng công việc với 3 biến nêu trên lần lượt là: 0.10 ; 0.35; 0.17.
Đối với ma trận tương quan giữa biến các độc lập và biến phụ thuộc cho thấy nhân tố Ý định nghỉ việc có sự tương quan cao với các biến LPL, HLCV, GKTC, ALCV, trong đó mạnh nhất với yếu tố Áp lực công việc có hệ số tương quan là 0.54 , tiếp đến là yếu tố Lương và phúc lợi hệ số tương quan đạt 0.52 , nhân tố Gắn kết tổ chức hệ số tương quan là 0.44 và cuối cùng với yếu tố Hài lòng công việc là 0.37.
Kết luận: Trong 4 biến ban đầu thì có cả 4 biến độc lập có quan hệ tương quan với biến phụ thuộc là các biến: LPL, HLCV, GKTC, ALCV. Do đó có 4 biến được đưa vào mô hình hồi quy để phân tích mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng đó là: Lương và phúc lợi (LPL), Hài lòng công việc (HLCV), Gắn kết tổ chức (GKTC), Áp lực công việc (ALCV).