Phân tích ma trận hệ số tương quan là bước phân tích rất quan trọng trước khi thực hiện phân tích hồi quy để xem các nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc có đủ điều kiện để phân tích hồi quy hay không.
Phân tích tương quan thể hiện mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các cặp biến được phân tích. Các hệ số tương quan sẽ nằm trong khoảng từ -1 đến 1 và đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến. Giá trị Prob thể hiện mức ý nghĩa thống kê cho các hệ số tương quan ước tính. Tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến trong mô hình.
Bảng 4.11 Hệ số tương quan thang đo ý định chọn trường Đại học
Correlations YD CHLV VCNL CT CM CP DT Pearson Correlation YD 1 0.416 0.433 0.45 0.614 0.437 0.332 CHLV 0.416 1 0.282 0.186 0.421 0.22 0.163 VCNL 0.433 0.282 1 0.267 0.458 0.247 0.252 CT 0.45 0.186 0.267 1 0.458 0.22 0.265 CM 0.614 0.421 0.458 0.458 1 0.39 0.292 CP 0.437 0.22 0.247 0.22 0.39 1 0.143 DT 0.332 0.163 0.252 0.265 0.292 0.143 1 Sig. (1-tailed) YD . 0 0 0 0 0 0 CHLV 0 . 0 0.002 0 0 0.005 VCNL 0 0 . 0 0 0 0 CT 0 0.002 0 . 0 0 0 CM 0 0 0 0 . 0 0 CP 0 0 0 0 0 . 0.012 DT 0 0.005 0 0 0 0.012 . N YD 250 250 250 250 250 250 250 CHLV 250 250 250 250 250 250 250 VCNL 250 250 250 250 250 250 250 CT 250 250 250 250 250 250 250 CM 250 250 250 250 250 250 250 CP 250 250 250 250 250 250 250
DT 250 250 250 250 250 250 250 Kết quả nghiên cứu cho thấy giữa các nhân tố có mối quan hệ với biến phụ thuộc ý định. Ở mức ý nghĩa = 0,01 (1%), biến phụ thuộc YD có mối tương quan với tất cả các nhân tố được thể hiện ở Bảng 4.8, trong đó tương quan giữa biến phụ thuộc “Ý định” và nhân tố DT (hệ số tương quan 0,332) là cao nhất, tiếp đến là nhân tố CT (hệ số tương quan 0,265); nhân tố CM (hệ số tương quan 0,292); nhân tố VCNL (hệ số tương quan 0,252); CHLV (Hệ số tương quan 0,163) và thấp nhất là nhân tố CP (hệ số tương quan 0,143).
4.6 Phân tích hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy tuyến tính bội để xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Khi phân tích hồi quy, kết quả sẽ cho thấy mức độ tác động của các nhân tố đến ý định chọn trường đại học công lập của học sinh THPT trên địa bàn Thành Phố Tây Ninh. Đồng thời cho biết mức độ tác động của các yếu tố và mức độ giải thích của chúng.
Cụ thể, phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập là: (1) Cảm nhận về chi phí (CP); (2) Cảm nhận về chương trình học (CT); (3) Cảm nhận về cơ sở vật chất và nguồn lực (VCNL); (4) Danh tiếng của trường Đại học (DT); (5) Chuẩn mực chủ quan (CM); (6) Cơ hội làm việc trong tương lai (CHLV) và biến phụ thuộc là ý định chọn trường đại học công lập của học sinh THPT trên địa bàn Thành Phố Tây Ninh. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các thang đo.
Mô hình được viết như sau:
YD = βo+β1*CP + β2*CT+ β3*VCNL + β4*DT+ + β5*CM+ β6*CHVL+ei
β0: Hằng số.
ei: Sai số.