5. Kết cấu của luận văn
4.4.1Phân tích tương quan hệ số Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông
tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Trong quá trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích tương quan hệ số Pearson
Tương quan HA DU TT DC HH G TC HA 1.000 .023 .025 -.017 -.015 .060 -.049 DU .023 1.000 .065 .006 -.132 -.143 -.201 TT .025 .065 1.000 .162 -.051 .072 -.101 DC -.017 .006 .162 1.000 .014 .239 -.118 HH -.015 -.132 -.051 .014 1.000 .138 -.212 G .060 -.143 .072 .239 .138 1.000 -.161 TC -.049 -.201 -.101 -.118 -.212 -.161 1.000
Như vậy, giữa các biến độc lập với nhau có sự tương quan tuyến tính yếu đều có hệ số Pearson <0,3 do đó thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.