Trước khi kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính, cần phải xem xét mối tương quan giữa các biến của mô hình. Phân tích ma trận tương quan Pearson s d ng h sử ụ ệ ố tương quan Pearson (Pearson correlation coeffcient, kí hiệu là r) để ợ lư ng hóa mức độ chặt chẽ m i quan hệ tuyến tính giữa m i biến đố ỗ ộc lậ ảp nh hưởng đến biến phụ thuộc (Kết quả học tập) và giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ s ố tương quan Pearson (r) s ẽnhận giá tr t ị ừ −1 đến 1. N u r > 0 cho biế ết m t ộ sự tương quan dương giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị c a biủ ến này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia và ngược lại. Nếu r < 0 cho biết một sự tương quan âm giữa hai bi n, nghế ĩa là nếu giá trị ủa biến này tăng thì sẽ c làm gi m giá tr cả ị ủa biến kia và ngược lại.
Giá trị r = +1 ho c r = 1 cho th y dặ − ấ ữ liệu hoàn toàn phù h p v i mô hình ợ ớ tuyến tính. Giá tr tuyị ệt đối của r càng cao thì mức độ tương quan ữa hai biế gi n càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính gi a hai bi n. ữ ế
Tuy nhiên, cũng c n phầ ải lưu ý đến d u hi u cấ ệ ủa hiện tượng đa cộng tuy n n u ế ế giữa các biến độ ập có tương quan mạnh với nhau. Khi phân tích Pearson, các biến c l độc lập và biến phụ thuộc được xem xét như nhau.
Có nhiều quy t c, kinh nghiắ ệm khác nhau đề ngh mị ức độ tương quan theo giá tr tuyị ệt đ i r, trong đó quy tố ắc Evans (1996) được sử ụ d ng ph biổ ến như sau:
23
0.00 0.19 – 0 4% – Tương quan rất yếu
0.20 0.39 – 4 16% – Tương quan yếu
0.40 0.59 – 16 36% – Tương quan đáng kể
0.60 0.79 – 36 64% – Tương quan mạnh
0.80 1 – 64 100% – Tương quan rất mạnh
Bảng 21: K2. ết qu ả phân tích tương quan
QD HI AT RR KS TK QD Pearson Correlation 1 .448** .489** -.046 .621** .602** Sig. (2-tailed) .000 .000 .580 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 HI Pearson Correlation .448** 1 .482** -.097 .391** .302** Sig. (2-tailed) .000 .000 .240 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 AT Pearson Correlation .489** .482** 1 .140 .452** .429** Sig. (2-tailed) .000 .000 .087 .000 .000 N 149 149 149 149 149 149 RR Pearson Correlation -.046 -.097 .140 1 .100 .225** Sig. (2-tailed) .580 .240 .087 .226 .006 N 149 149 149 149 149 149 KS Pearson Correlation .621** .391** .452** .100 1 .566** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .226 .000 N 149 149 149 149 149 149 TK Pearson Correlation .602** .302** .429** .225** .566** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .006 .000 N 149 149 149 149 149 149
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
2.6.1.1.Yếu tố S h u ích ự ữ
Hệ số tương quan giữa y u t S h u ích(HI) v chính nó là 1 có ngh a là y u t ế ố ự ữ ới ĩ ế ố Sự hữu ích tương quan tuyệt đối với chính nó.
H sệ ố tương quan giữa biến độ ậc l p HI v i bi n phớ ế ụ thuộc QD là 0.448 là mối liên hệ khá chặt chẽ.
24
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p HI v i biớ ến độ ậc l p: AT là 0.482 là m i h ố ệ khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan gi a biữ ến độ ậc l p HI v i các biớ ến độc lập KS và TK lần lượt là 0.391 và 0.302 là m i liên h khá y u. ố ệ ế
Hệ số tương quan giữa biến độc lập HI và biến độc lập RR là -0.097 là mối liên hệ chặt chẽ.
Sig = 0.000 < 0.05 nên bi n Hế I có tương quan với các biến QD, AT, KS, TK.
Sig = 0.580 > 0.05 nên bi n HI không cế ó tương quan với biến RR.
2.6.1.2.Yếu tố Nhận thức An Toàn
Hệ số tương quan giữa yếu tố AT với chính nó là 1 có nghĩa là AT tương quan tuyệt đối với chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p AT v i bi n phớ ế ụ thuộc QD là 0.489 là mối liên hệ khá chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p AT v i các biớ ến độ ậc l p HI, KS, TK lần lượt là 0.482; 0.452; 0.566 => Mối liên h ệchặt ch . ẽ
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p AT v i bi n c l p RR là 0.140 là m i liên ớ ế độ ậ ố hệ y u. ế
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến AT có tương quan với các biến QD, HI, KS, TK.
Sig = 0.87 > 0.05 nên bi n ế AT không có tương quan với bi n RR. ế
2.6.1.3.Yếu t ốnhận thứ ủc r i ro
Hệ số tương quan giữa y u t RR v i chính nó là 1 có nghế ố ớ ĩa là RR có tính tương quan tuyệt đối với chính nó.
H sệ ố tương quan giữa bi n RR v i bi n phế ớ ế ụ thuộc QD là -0.46 là m i liên h ố ệ chặt chẽ.
25
Hệ số tương quan giữa bi n RR v i biế ớ ến độ ậc l p HI là 0.97 là m i liên hố ệ chặt chẽ.
Hệ số tương quan giữa bi n RR ế vơi biến độ ậc l p KS và TK lần lượt là 0.100; 0.225 là mối liên hệ ế y u.
Sig dao động 0.06 đến 0.580> 0.05 nên biến RR không có tương quan với các biến còn l ại.
2.6.1.4.Yếu tố Nhận thức kiểm soát hành vi
Hệ số tương quan giữa y u t KS v i chính nó là 1 có ngh là KS có tính tuyế ố ớ ĩa ệt đố ới v i chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p KS v i bi n phớ ế ụ thuộc QD là 0.621 là mối liên hệ chặt ch . ẽ
Hệ số tương quan giữa biến KS với các biến AT và TK lần lượt là 0.452; 0.566 là mối liên hệ khá ch t ch . ặ ẽ
Hệ số tương quan gi a bi n KS v i các bi n HI và RR lữ ế ớ ế ần lượt là 0.391; 0.100 là mối liên hệ y u. ế
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến KS có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS.
Sig = 0.06 > 0.05 nên biến KS không có tương quan với bi n RR. ế
2.6.1.5.Yếu tố Nhóm tham kh o ả
Hệ số tương quan gi a y u t TK v i chính nó là 1 có nghữ ế ố ớ ĩa là TK có tính tương quan tuyệt đố ới v i chính nó.
Hệ số tương quan giữa biến độ ậc l p TK v i bi n phớ ế ụ thuộc QD là 0.602 là mối liên hệ chặt ch . ẽ
Hệ số tương quan giữa bi n TK v i các bi n AT và ế ớ ế KS lần lượt là 0.429; 0.566 là mối liên hệ khá ch t ch . ặ ẽ
26
Sig = 0.000 < 0.05 nên biến TK có tương quan với các biến QD, HI, AT, KS.
2.6.1.6. Kết luận
Qua sự phân tích tương quan gi a các nhóm y u t , chúng ta có th k t lu n: Các ữ ế ố ể ế ậ yếu tố có s mự ối liên hệ tương quan đều ch t ch . Các bi n c a m i nhóm trong h sặ ẽ ế ủ ỗ ệ ố tương quan đều mạnh trừ các nhóm yếu tố bao gồm biến HI với KS, biến HI với TK có mối liên hệ y u. ế
Những biến đều tương quan với nhau v i s Sig = 0.000 < 0.05. ớ ố Nhưng số sig của biên độ ập RR dao động 0.06 đếc l n 0.580 > 0.05 thể hiện không có sự tương của biến RR với nh ng bi n khác. Vì thữ ế ế sau khi phân tích tương quan, quyết định lo i b ạ ỏ thang đo Nhận thức rủi ro kh i mô hình nghiên c u. ỏ ứ