2.4 .1Phân tích các đặc trưng của mẫu
2.4.2 .Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
2.4.3.1. Kiểm định hệ số tương quan
- Phân tích tương quan nhằm mục đích xác định mối liên hệ giữa các biến nhằm để tham khảo cho quyết định có nên tiến hành hồi quy hay khơng. Nếu tương quan tuyến tính theo đường thẳng thì nên tiến hành hồi quy. Hệ số tương quan giữa các biến càng lớn chứng tỏ giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính đang sử dụng.
Bảng 2.14. Kết quả phân tích tương quan Pearson
CV CT
HL Pearson 0,624 0,524 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000
N 148 148
Mối tương quan có mức ý nghĩa 0.01 (2-phía)
DT 0,545 0,000 148 L 0,597 0,000 148 TT 0,440 0,000 148 HL 1 148 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
- Qua kết quả phân tích tương quan Pearson, các hệ số tương quan Pearson cho ta thấy được rằng mối liên hệ giữa biến phụ thuộc HL và các biến độc lập CV, CT, DT, L, TT là mối liên hệ tuyến tính và theo chiều thuận. Theo ma trận tương quan, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Mức độ thỏa mãn công việc” và các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với biến độc lập Đào tạo là lớn nhất, đạt 0,624 và hệ số tương quan với Cấp trên là thấp nhất, chỉ đạt 0,440.
- Bên cạnh đó, kết quả tương quan Pearson cho phép ta kiểm định cặp giả thuyết: H0: Khơng có mối liên hệ nào giữa 2 biến
H1: Giữa 2 biến có mối liên hệ
- Với mức ý nghĩa 0.01, giá trị Sig. của các nhân tố CV, CT, DT, L, TT đều bằng 0.000 < 0.01. Vì vậy chúng ta có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Điều đó đồng nghĩa với việc giữa nhân tố CV, CT, DT, L, TT và HL có mối liên hệ với nhau.
- Phân tích hệ số tương quan Pearson xác định mối liên hệ để tham khảo cho quyết định có nên làm hồi quy khơng. Qua kết quả nhận được, chúng ta nhận thấy các biến độc lập CV, CT, DT, L, TT và biến phụ thuộc có mối tương quan, có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình và quyết định hồi quy để làm rõ mức độ tương quan .