CSCH QH DKLV DG TH CN CNTT HL CSCH 1 .372** .308** .387** .137* .328** -.501** .651** QH .372** 1 .312** .351** .218** .155* -.372** .447** DKLV .308** .312** 1 .239** .180** .249** -.336** .436** DG .387** .351** .239** 1 .232** .272** -.439** .451** TH .137* .218** .180** .232** 1 .187** -.248** .309** CN .328** .155* .249** .272** .187** 1 -.396** .475** CNTT -.501** -.372** -.336** -.439** -.248** -.396** 1 -.765** HL .651** .447** .436** .451** .309** .475** -.765** 1
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả, 08/2013)
Bảng 4.7 trên cho thấy có mối tương quan giữa yếu tố sự hài lòng và các yếu tố khác là chính sách cơ hội, mối quan hệ, điều kiện làm việc, đánh giá cá nhân, thương hiệu doanh nghiệp, cảm nhận về công việc và đặc thù ngành nghề. Trong đó yếu tố đặc thù ngành nghề có tương quan mạnh nhất (-.765), và yếu tố thương hiệu doanh nghiệp có tương quan thấp nhất (.309).
4.4.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hồng Trọng và Mộng Ngọc (2009), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích. Mơ hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.