6. Cấu trúc của luận văn
3.7.1.Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient)
Hệ số tương quan Pearson Correlation Coefficient (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Hệ số tương quan r được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng. Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1. Nếu hệ số tương quan bằng 0 (hay gần bằng 0) có nghĩa là hai biến số không có liên hệ gì với nhau, ngược lại nếu hệ số tương quan bằng -1 hay 1 có nghĩa là hai biến số có một mối quan hệ tuyệt đối.
-1 ≤ r ≤ 1
Diễn giải hệ số tương quan (r ): (Fraenkel & Wallen, 2006) Từ ± 0.75 đến ± 1.0 : Có mối quan hệ rất chặt chẽ Từ ± 0.50 đến ± 0.75 : Có mối quan hệ chặt chẽ vừa phải Từ ± 0.25 đến ± 0.50 : Có mối quan hệ yếu
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính, giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Hệ số tương quan tuyến tính chỉ sử dụng để biểu thị mức độ chặt chẽ của liên hệ tương quan tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tương quan Pearson là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa 2 biến khoảng cách/tỷ lệ. Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan r được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trong đến sự thỏa mãn công việc của người lao động.
Theo các nhà nghiên cứu, kích cỡ mẫu tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2006). Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập 292 mẫu; vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r.
Để kiểm định giả thuyết theo nghiên cứu về mối quan hệ giữa sự thỏa mãn chung và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài này sử dụng phép kiểm định t của Student (T – Test) kết hợp với đồ thị phân tán (Scatterplots) tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.