Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố (EFA), mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với với 8 biến độc lập: F1 (Pro: thăng tiến), F2 (Co: đồng nghiệp), F3 (Sup: lãnh đạo), F4 (Train: đào tạo), F5 (Ben: phúc lợi), F6 (Pay: tiền lương), F7 (Work: bản chất công việc), F8 (Pre: áp lực do thay đổi trong tổ chức) và 1 biến phụ thuộc Ti (Turnover intention: dự định nghỉ việc)
Giá trị nhân tố từ F1 đến F8 và Ti là trung bình các biến quan sát thuộc thành phần nhóm đó. Kết quả của phân tích hồi quy được dùng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, các biến độc lập và phụ thuộc sẽ được xem xét mối tương quan tuyến tính với nhau.
Bảng 4.12 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến Ma trận hệ số tương quan F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 Ti F1 1 .462** .614** .599** .380** .512** .380** -.189** -.249** F2 .462** 1 .504** .161* 0.06 .231** .452** -.320** -.312** F3 .614** .504** 1 .500** .206** .249** .329** -.231** -.189** F4 .599** .161* .500** 1 .511** .401** .307** 0.032 -0.123 F5 .380** 0.06 .206** .511** 1 .468** .127* -0.035 -.316** F6 .512** .231** .249** .401** .468** 1 .316** -0.084 -.438** F7 .380** .452** .329** .307** .127* .316** 1 -.230** -.276** F8 -.189** -.320** -.231** 0.032 -0.035 -0.084 -.230** 1 .426** Ti -.249** -.312** -.189** -0.123 -.316** -.438** -.276** .426** 1 **. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.01
*. Tương quan ở mức ý nghĩa 0.05
Nguồn: xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả
Qua kết quả phân tích hệ số tương quan được thể hiện ở bảng 4.12 cho thấy giữa các biến độc lập từ F1 đến F8 (ngoại trừ biến F4 “đào tạo”) và biến phụ thuộc (Ti) đều có tương quan với nhau, điều này chứng tỏ chúng có quan hệ tuyến tính với nhau nên điều kiện hồi quy là chấp nhận được.