9. Cấu trúc của luận văn
3.4. Phân tích hệ số tương quan Pearson
Người ta sử dụng 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 chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là trạng thái 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
58
rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.
Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa.
Cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tương quan pearson > 0.3.
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung bình) với:
X1 (Dịch vụ thư viện) đại diện cho A1, A2, A3, A6, A7, A13 X2 (Bộ sưu tập tài liệu) đại diện cho B1, B2, B3, B6, B7 X3 (Nguồn lực thư viện) đại diện cho C1, C2, C3, C4
X4 (Thái độ và cách phục vụ của cán bộ thư viện) đại diện cho D1, D3, D4
Y (Đánh giá chung) đại diện cho E1, E2, E3, E4 Trong đó:
X1, X2, X3, X4 là các biến độc lập Y là biến phụ thuộc
Gọi phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa của mô hình có dạng như sau: Y = β0 + β1X1 + β1X2 + β1X3 + β1X4
Thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson:
Bảng 3.14: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson
Correlations X1 X2 X3 X4 Y X1 Pearson Correlation 1 .245 .247 .222 .318 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300
59 X2 Pearson Correlation .245 1 .230 .228 .346 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 X3 Pearson Correlation .247 .230 1 .303 .302 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 300 300 300 300 300 X4 Pearson Correlation .222 .228 .303 1 .146 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001 N 300 300 300 300 300 Y Pearson Correlation .318 .346 .302 .146 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .001 N 300 300 300 300 300
(Chi tiết xin xem Phụ lục 4)
Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 do vậy các cặp biến đều tương quan và có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, hệ số tương quan của cặp biến độc lập X3 và X4 tương tác nhau cũng khá lớn (0.303) nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến hiện tượng tự tương quan của các biến độc lập.