Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
QD2 0,890 QD1 0,886 QD3 0,873 Eigenvalues 2,338 Phƣơng sai trích 77,945 Cronbach’s alpha 0,858
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Tổng phƣơng sau trích đƣợc là 77,945% > 50%, chứng tỏ phần giải thích đƣợc rất cao. Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố đƣợc rút ra và Eigenvalue >1. Không có sự tách ra hay dịch chuyển của các nhân tố nên không có thay đổi về số nhân tố. Tóm lại, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho phép ta rút ra 1 nhân tố. Nhân tố này đƣợc đo lƣờng bởi 3 biến quan sát:
QD01: Doanh nghiệp tiếp tục đầu tƣ vào tỉnh Quảng Trị trong thời gian tới; QD02: Doanh nghiệp sẽ mở rộng quy mô đầu tƣ vào tỉnh Quảng Trị trong thời gian tới;
QD03: Doanh nghiệp sẽ giới thiệu các doanh nghiệp khác đầu tƣ vào tỉnh Quảng Trị.
Các yếu tố thành phần đo lƣờng mức độ đầu tƣ của doanh nghiệp nhƣ doanh nghiệp tiếp tục đầu tƣ vào tỉnh Quảng Trị trong thời gian tới; sẽ mở rộng quy mô đầu tƣ tỉnh Quảng Trị trong thời gian tới; Doanh nghiệp sẽ giới thiệu các doanh nghiệp khác đầu tƣ vào tỉnh Quảng Trị nên yếu tố này đƣợc gọi là Quyết định đầu tƣ của doanh nghiệp, ký hiệu QD.
2.4.2.4. Phân tích hồi quy đa biến
(1) Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy:
Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tƣơng quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (sig. <0,05), kết luận tƣơng quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
TRƯỜ NG ĐẠI HỌC KINH TẾ HU Ế
Phân tích hệ số tương quan Pearson
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tƣơng quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.