2. .3 Phương pháp chọn mẫu
2.10.1.3 Ma trận tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với từng biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau. Vì nếu có bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẽ nào giữa các biến độc lập có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bội.
Bảng 2.2 : Ma trận hệ số tương quan Y (DLLV) CNNLD DDCV DDTC MTBN Y (DLLV) 1 .139 .447** .774** .106 CNNLD .139 1 -.171* -.004 .205** DDCV .447** -.171* 1 .402** -.121 DDTC .774** -.004 .402** 1 -.067 MTBN .106 .205** -.121 -.067 1
**. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.01 (2 - đuôi). *. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.0 (2 - đuôi).
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả)
Bảng ma trận tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập CNNLD, DDCV, DDTC, MTBN với biến phụ thuộc Y: DLLV khá cao và tương quan cùng chiều.
Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với từng biến độc lập ao động từ 0.106 đến 0.774 (mối tương quan từ thấp đến cao). Trên thực tế, với mức ý nghĩa 1%, giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là trong tổng thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc động lực làm việc của người lao động tại nhà hàng Le Champa - Resort & Spa Le Belhamy (Y) với các biến độc lập: cá nhân người lao động (CNNLD), đặc điểm công việc (DDCV), đặc điểm tổ chức (DDTC), môi trường bên ngoài (MTBN).
Xét mối tương quan giữa các biến độc lập, hệ số ao động từ -0.171 đến 0.402 nên trong tổng thể với mức ý nghĩa 1% thì có tồn tại mối tương quan từ mức tương quan quá thấp đến mức tương quan trung bình giữa các biến độc lập. Vấn đề này sẽ được xem xét kỹ lưỡng vai trò của các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (xem bảng 2.24).