v. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Xem xét mối tương quan tuyến tính của các biến thành phần
Mục tiêu của phân tích tương quan là tính toán ra độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số. Mặc dù phân tích tương quan không chú ý đến mối liên hệ nhân quả như phân tích hồi quy, nhưng hai phân tích này có mối liên hệ chặt chẽ và phân tích tương quan được xem như là công cụ bổ trợ hữu ích cho phân tích hồi quy. [16]
Trước tiên chúng ta xem qua mối tương quan tuyến tính giữa các thành phần của sự thỏa mãn thù lao và sự gắn kết với tổ chức thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Các giả thuyết H0 của kiểm định này cho rằng không có tương quan giữa 2 biến (tức các hệ số không có ý nghĩa thống kê). Chúng ta sẽ xem xét với
độ tin cậy 95% các giá trị p-value (mức ý nghĩa Sig) có < 0.05 hay không? Nếu Sig < 0.05 thì ta có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa. Ngược lại, nếu Sig > 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết H0. Tức là hệ số tương quan tuyến tính giữa 2 biến là không có ý nghĩa.
Mức
lương Các phúc lợi lương Tăng Cơ chế lương
Gắn kết bằng cảm xúc Gắn kết bằng hành vi Gắn kết vì khan hiếm việc làm Gắn kết bằng thái độ Mức lương Hệ số tương quan 1.000 .490 .539 .507 .384 .395 .081 .256
Mức ý nghĩa (Sig) .000 .000 .000 .000 .000 .200 .000 Các phúc lợi Hệ số tương quan 1.000 .428 .550 .473 .289 .011 .303 Mức ý nghĩa (Sig) .000 .000 .000 .000 .857 .000 Tăng lương Hệ số tương quan 1.000 .478 .354 .348 .123 .238 Mức ý nghĩa (Sig) .000 .000 .000 .050 .000 Cơ chế lương Hệ số tương quan 1.000 .539 .291 .070 .207
Mức ý nghĩa (Sig) .000 .000 .270 .001 Gắn kết bằng cảm xúc Hệ số tương quan 1.000 .304 -.013 .322 Mức ý nghĩa (Sig) .000 .837 .000 Gắn kết bằng hành vi Hệ số tương quan 1.000 .314 .324 Mức ý nghĩa (Sig) .000 .000 Gắn kết vì khan hiếm việc làm thay thế Hệ số tương quan 1.000 .230 Mức ý nghĩa (Sig) .000 Gắn kết bằng
thái độ Hệ số tương quan
1.000
Mức ý nghĩa (Sig)
Bảng 3-5: Ma trận kiểm định hệ số tương quan Pearson của các biến nhân tố.
Xem xét các hệ số tương quan giữa 4 biến thành phần của sự thỏa mãn thù lao qua bảng 3-5, ta thấy các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là chấp nhận được vì các giá trị đều nằm trong mức trung bình từ 0.428 đến 0.550 [16]. Phép kiểm định tương quan Pearson với tất cả các giá trị Sig < 0.05 cũng đã cho thấy các tương quan này phản ánh một hiệp biến thiên thật sự trong tổng thể đám đông chứ không phải do tình cờ ngẫu nhiên trong mẫu khảo sát.
Tương tự khi xem xét mối quan hệ tương quan giữa 4 biến thành phần của sự gắn kết với tổ chức ở bảng 3-5, ta thấy hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến thành phần là không cao, đặc biệt đối với biến gắn kết vì khan hiếm việc làm (thành phần phụ của gắn kết bằng hành vi) có hệ số tương quan rất thấp với 3 biến thành phần còn lại. Điều này là phù hợp như đã được đề cập trong phần cơ sở lý thuyết. Ở chương 1, nghiên cứu của Vandenberghe & Tremblay đã cho thấy mối tương quan yếu giữa các biến thành phần trong thang đo Meyer vì hệ số tương quan có giá trị từ 0.2 đến 0.4. Và điều này cũng giải thích cho lý do tại sao ta không cần nghiên cứu mô hình giả thuyết tác động của Sự thoả mãn thù lao đến biến gắn kết vì khan hiếm việc làm.
Cuối cùng, khi xem xét mối tương quan giữa từng biến của sự gắn kết với tổ chức đến các biến của sự thỏa mãn thù lao, ta thấy gắn kết bằng cảm xúc có hệ số tương quan trung bình với các biến của sự thỏa mãn thù lao (0.384, 0.473, 0.354, 0.539). Tiếp theo là gắn kết bằng hành vi cũng có hệ số tương quan chút ít với các biến của sự thỏa mãn thù lao (0.395, 0.289, 0.348, 0.291). Kế đến biến gắn kết bằng thái độ cũng có hệ số tương quan yếu với các biến của sự thỏa mãn thù lao (0.256, 0.303, 0.238, 0.207). Cuối cùng, gắn kết vì khan hiếm việc làm không hề tương quan với các biến của sự thỏa mãn thù lao.
Như mô hình giả thuyết nghiên cứu của đề tài, biến gắn kết vì khan hiếm việc làm thay thế sẽ không được xem xét trong mô hình hồi quy bội vì bản thân biến này không tương quan với các thành phần của sự thoả mãn thù lao. Do đó ta chỉ sẽ xem xét tác động đến 3 biến chính của gắn kết với tổ chức thông qua các mô hình hồi quy tuyến tính sau.
Tập hợp 4 biến độc lập của các mô hình gồm có: PL (Pay Level - Mức lương), Be
(Benefits - Các phúc lợi), PR (Pay Raises - Tăng lương), và SA (Structure/Administration
- Cơ chế lương). Ta sẽ lần lượt xem xét và kiểm định lần lượt 3 mô hình hồi quy tuyến tính
của 3 biến phụ thuộc là các thành phần của sự gắn kết với tổ chức được biểu diễn bởi 4 biến độc lập nói trên.
Mô hình hồi quy 1: Xem xét tác động của 4 biến độc lập nói trên đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng cảm xúc - AC. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
-Phương trình 3-1: AC = β10+ β11* PL + β12* Be + β13* PR + β14* SA [3-1]
Mô hình hồi quy 2: Xem xét tác động của 4 biến độc lập nói trên đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng hành vi - CC. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
-Phương trình 3-2: CC = β20+ β21* PL + β22* Be + β23* PR + β24* SA [3-2]
Mô hình hồi quy 3: Xem xét tác động của 4 biến độc lập nói trên đến biến phụ thuộc là gắn kết bằng thái độ - NC. Ta có phương trình hồi quy dự kiến sau:
-Phương trình 3-3: NC = β30+ β31* PL + β32* Be + β33* PR + β34* SA [3-3]