F1 F2 F3 F4 F5 Y
F1 Hệ số tương quan Pearson 1 Sig. (2 đuôi)
F2 Hệ số tương quan Pearson 0,231 1 Sig. (2 đuôi) 0,000
F3 Hệ số tương quan Pearson 0,253 0,332 1 Sig. (2 đuôi) 0,004 0,006
F4 Hệ số tương quan Pearson 0,226 0,237 0,301 1 Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000 0,000
F5 Hệ số tương quan Pearson 0,423 0,487 0,464 0,521 1 Sig. (2 đuôi) 0,000 0,000 0,000 0,000
Y Hệ số tương quan Pearson 0,141 0,123 0,049 0,541 0,289 1 Sig. (2 đuôi) 0,019 0,041 0,014 0,000 0,000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả (2016)
Mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc (Y) và từng biến độc lập (F1, F2, F3, F4, F5) thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng khơng có sự tương quan giữa hai biến. Nếu Sig. < 0,05 thì đủ cơ sở bác bỏ H0, nghĩa là hệ số tương quan giữa hai biến có ý nghĩa thống kê. Trái lại, nếu Sig. > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là hệ số tương quan giữa hai biến khơng có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.8 cho thấy yếu tố Sự gắn kết của nhân viên với tổ chức (Y) có tương quan tuyến tính với các biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5 vì có Sig. < 0,05. Giữa các biến độc lập có hệ số tương quan xấp xỉ bằng 0 (tương ứng với Sig. gần bằng 1) nên giữa các biến độc lập khơng có tương quan tuyến tính, tức là khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.6. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết sẽ được kiểm định thơng qua phân tích hồi quy. Phương trình hồi quy bội giúp xác định tác động của các yếu tố độc lập lên Sự gắn kết của nhân viên với tổ chức (biến phụ thuộc).
Kết quả hồi quy tại bảng 4.9 cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,593 = 59,3%, có nghĩa là mơ hình này giải thích được 59,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Sự gắn kết nhân viên với tổ chức”.
Giá trị thống kê F = 38,111 tại mức ý nghĩa (Sig.) = 0,00 < 0,05 nên có thể kết luận rằng mơ hình đưa ra phù hợp với dữ liệu thực tế.