6. Kết cấu của đề tài:
2.9.1.2. Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson là để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến định lƣợng. Kiểm tra biến phụ thuộc và biến độc lập xem có tƣơng quan với nhau không, nếu hai biến tƣơng quan với nhau thì có hệ số tƣơng quan Pearson |r| > 0,1. Kiểm tra giữa 2 biến độc lập, có sự tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bảng 2.32. Bảng ma trận tƣơng quan theo hệ số Pearson
TAN STA REL SKI SIJ
TAN Pearson Correlation 1 .582** .688** .633** .694**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 618 618 618 618 618
STA Pearson Correlation .582** 1 .725** .709** .585**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 618 618 618 618 618
REL Pearson Correlation .688** .725** 1 .679** .633**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 618 618 618 618 618
SKI Pearson Correlation .633** .709** .679** 1 .587**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 618 618 618 618 618
SIJ Pearson Correlation .694** .585** .633** .587** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 618 618 618 618 618
Nguồn: Tác giả phân tích bằng phần mềm SPSS16
Ma trận trên (Bảng 2.12) cho thấy mối tƣơng quan giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng của người lao động) với 4 biến độc lập (Cơ sở vật chất, nhân viên, độ tin cậy và kỹ năng) đều lớn hơn 0.1, cao nhất là cơ sở vật chất = 0.694 và thấp nhất là
nhân viên = 0.585. Nhƣ vậy, ta có thể kết luận 4 biến độc lập (Cơ sở vật chất, nhân viên, độ tin cậy và kỹ năng) có thể đƣa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc (Sự hài lòng của người lao động). Ngoài ra, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đều có r>0.5, nên tất cả 4 biến này đều đƣợc xem là các biến độc lập trong các mô hình hồi quy tiếp theo. Do sự tƣơng quan chặt của các biến này, nên các kiếm định đa công tuyến sẽ đƣợc chú ý.