tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận
hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Dựa vào bảng 4.9, ta thấy hệ số tương quan giữa nhân tố hợp tác với 5 biến độc lập cao (thấp nhất là 0.408). Sơ bộ ta có thể kết luận năm biến độc lập TRU,
POW, MAT, CUL, FRE có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến COL. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng hơi cao (thấp nhất là 0.247).
Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay không.
Bảng 4.9 Hệ số tương quan giữa các nhân tố
Correlations
TRU POW MAT CUL FRE COL
TRU Pearson Correlation 1 .382** .443** .436** .247** .609** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
POW Pearson Correlation .382** 1 .518** .549** .323** .679** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
MAT Pearson Correlation .443** .518** 1 .632** .284** .687**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
CUL Pearson Correlation .436** .549** .632** 1 .286** .686** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
FRE Pearson Correlation .247** .323** .284** .286** 1 .408** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
COL Pearson Correlation .609** .679** .687** .686** .408** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 205 205 205 205 205 205
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).