4.2 Phân tích thành phần thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trong
4.2.3.1 Phân tích tương quan giữa các nhân tố bằng hệ số Pearson:
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r dao động trong khoảng từ 0 đến 1, càng tiến gần đến 1 thì mức độ tương quan tuyến tính giữa 2 biến định lượng càng lớn. Khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì giá trị tuyệt đối của r là 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, phương pháp này có 1 nhược điểm là chỉ đánh giá được 2 biến định lượng có tương quan tuyến tính hay khơng. Trong nhiều trường hợp, các biến định lượng có thể có tương quan phi tuyến tính thì phương pháp này khơng kiểm định được.
Kết quả ma trận tương quan trong bảng 4.22 cho thấy:
- Giá trị Sig. giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Điều
đó cho thấy, các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với biến phụ thuộc. Tuy nhiên, biến độc lập MT có giá trị Sig. = 0.641 > 0.05, nghĩa là biến MT khơng có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc HL. Do đó, ta khơng đưa biến này vào mô hình hồi quy.
Việc loại biến MT khỏi mơ hình hồi quy là phù hợp với thực tiễn tại quận Bình Thạnh hiện nay. Trong những năm gần đây, điều kiện làm việc của CBCC như: trụ sở, phòng ốc, các trang thiết bị phụ trợ… đã được lãnh đạo UBND quận Bình Thạnh nói chung và lãnh đạo UBND 20 phường nói riêng quan tâm, có kế hoạch bổ sung, thay mới, dần nâng cấp và hoàn thiện điều kiện làm việc để CBCC được hỗ trợ tối đa để hoàn thành nhiệm vụ. Do vậy, khi tác giả tiến hành khảo sát, đa phần CBCC đều trả lời ở mức độ hài lòng với điều kiện làm việc. Tuy yếu tố này góp phần ảnh hưởng đến sự hài lịng trong cơng việc của CBCC nhưng hiện nay nó
khơng cịn là yếu tố quan trọng, quyết định đến sự hài lịng trong cơng việc của CBCC.
- Với các giá trị Sig. giữa các biến độc lập thì giá trị Sig. càng lớn càng tốt.
Nếu giá trị Sig. > 0.05, điều này giải thích: giữa các biến độc lập không có mối tương quan và càng khơng có tính phụ thuộc giữa các biến.
- Kết quả kiểm tra hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập dao
động từ mức 0 đến 0.669. Hệ số tương quan dưới mức trung bình nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này có nghĩa các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc; đồng thời, các biến độc lập đạt giá trị phân biệt.
Bảng 4.22. Ma trận tương quan giữa các nhân tố
Correlations HL CV DT LD DN TN MT HL Pearson Correlation 1 .346** .479** .398** .390** .449** -.035 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .641 N 180 180 180 180 180 180 180 CV Pearson Correlation .346** 1 -.074 -.059 .032 .165* .115 Sig. (2-tailed) .000 .324 .428 .669 .026 .125 N 180 180 180 180 180 180 180 DT Pearson Correlation .479** -.074 1 .142 .426** .210** -.045 Sig. (2-tailed) .000 .324 .057 .000 .005 .553 N 180 180 180 180 180 180 180 LD Pearson Correlation .398** -.059 .142 1 .056 .426** -.077 Sig. (2-tailed) .000 .428 .057 .459 .000 .303 N 180 180 180 180 180 180 180 DN Pearson Correlation .390** .032 .426** .056 1 .183* -.018 Sig. (2-tailed) .000 .669 .000 .459 .014 .815 N 180 180 180 180 180 180 180 TN Pearson Correlation .449** .165* .210** .426** .183* 1 .042 Sig. (2-tailed) .000 .026 .005 .000 .014 .574 N 180 180 180 180 180 180 180 MT Pearson Correlation -.035 .115 -.045 -.077 -.018 .042 1 Sig. (2-tailed) .641 .125 .553 .303 .815 .574 N 180 180 180 180 180 180 180 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).