CHƯƠNG III KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. Ket quả nghiên cứu
3.2.2. Phân tích tương quan giữa biến độc lập và phụ thuộc
Trước khi tiến hành hồi quy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, ta phải xét sự tương quan giữa các nhân tố. Điều này có nghĩa, nhân tố độc lập và phải có tương quan với nhân tố phụ thuộc. Trong bài khóa luận này, để xác định độ tương quan, ta tính trung bình cộng của các biến (bao gồm cả biến độc lập và phụ thuộc) rồi tiến hành hồi quy
Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhân giá trị từ (-1, 1). Nếu r<0 nghĩa rằng có một mối tương quan nghịch giữa 2 nhân tố, còn nếu r>0 nghĩa rằng tương quan
thuận, nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia. Và significant của kiểm định Pearson phải <0.05. Ta có giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0, do đó, ta có 2 trường hợp sau:
- Nếu Sig. này bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau. Hệ số tương quan càng lớn tương quan càng chặt.
- Nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tương quan với nhau.
Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến. Các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và do đó sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
Bảng 3.20. Tương quan giữa các biến trong mô hình (phụ lục trang 66) Như vậy có thể thấy, đối với mô hình hồi quy thứ nhất khi AI là biến phụ thuộc, thì PB có tương quan dương với AI và PR có tương quan âm với AI. Trong khi đó, với mô hình hồi quy (2) và (3) thì các biến độc lập đều có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, các kết quả sig<0.05 đều thỏa mãn nên các biến trên đều có ý nghĩa thống kê.