Phân tích tương quan
Từ quá trình phân tích trên, các thang đo đã được đánh giá đạt yêu cầu tiếp tục được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết.
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính được xem là phù hợp nhất khi phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hai biến cần phân tích có mối liên quan chặt chẽ khi giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1. Để phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập cũng cần phân tích đồng thời tương quan giữa các biến độc lập với nhau vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy bội
Sau khi kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với nhau có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định hệ số xác định R2
hiệu chỉnh.
Căn cứ vào biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; kiểm tra giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 để kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).