Sau khi phân tích nhân tố, có 03 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị của nhân tố là trung bình của các các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H3 như đã mô tả ở trên.
4.4.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, chúng ta phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính thì phân tích hồi quy được xem là phù hợp. Ngoài ra cũng cần phải lưu ý mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau, nếu tương quan mạnh thì phải lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra trong mô hình hồi quy chúng ta đang xem xét. Theo Bảng 4.4, ta thấy có tồn tại mối tương quan giữa biến phụ thuộc (kết quả hoạt động) với các biến độc lập (Mối quan hệ chính phủ, mối quan hệ xã hội và mối quan hệ đối tác) với mức ý nghĩa 1% (nhỏ hơn 0,01). Như vậy các biến độc lập có thể đưa vào mô hình để giải thích cho kết quả hoạt động của doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng đều tồn tại thấp nhất từ 0,227 đến cao nhất là 0,492 nên cần phải lưu ý trong quá trình phân tích hồi quy bội nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 4. 4 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến nghiên cứu
KQHD TIESGOV SOTIES TIESMANAGER Hệ số tương quan KQHD 1 0,492** 0,468** 0,492** TIESGOV 0,492** 1 0,308** 0,279** SOTIES 0,468** 0,308** 1 0,227** TIESMANAGER 0,492** 0,279** 0,227** 1 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả