Hệ số Pearson cho ta biết được mức độ chặc chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữabiến độc lập với biến phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau, hệ số tương quan lấy mức độ quan hệ cao nhất là 1 (100%) và thấp nhất là 0 (0%)
Nếu mối quan hệ tương quan Pearson giữa biến độc lập với biến phụ thuộc càng lớn càng tốt
Nếu mới quan hệ tương quan Pearson giữa các biến độc lập với nhau càng lớn thì có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hổi qui có hệ số tương quan Pearson > 0.3 (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.)
Theo kết quả thu được ở bảng (phụ lục 3) ta thấy độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc khá lớn, riêng hệ số Pearson của biến NS = -0.19, Sig = 0.726 > 0.05 và hệ số Pearson TT = - 0.040, Sig = 0.470 > 0.05 nên có thể kết luận 2 nhân tố này tương quan yếu với nhân tố quyết định và cần lưu ý 2 nhân tố này khi chạy hồi quy.
Nhận thấy mức độ giải thích của các biến độc lập với biến phụ thuộc là khá cao, giải thích mạnh nhất cho biến phụ thuộc là biến CH với mức độ giải thích
0.514 và giải thích yếu nhất là biến GC với mức độ giải thích là 0.382. hệ số tương quan ở một sốcặp biến độc lập là khá thấp đều nhỏ hơn 0.3 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến và đủ điều kiện để đưa vào phân tích hồi quytiếp theo.
Như vậy sau khi phân tích Pearson thì tác giả vẫn giữ nguyên 6 nhân tố NS, TT , DT, CH, GC, TH, QD để đưa vào chạy hồi quy.
67