Theo Hair và cộng sự (2006), các biến sau khi đã được xử lý đánh giá độ tin cậy của thang đo nhằm định lượng lại và rút gọn còn một tập k biến quan sát nhưng vẫn có thể giữ được thông tin và nội dung từ tập biến ban đầu.
Phân tích tương quan Pearson
Nếu Sig. < 0,05 thì có tương quan, khi đó r tiến càng gần 1 thì tương quan càng mạnh và càng tiến gần về 0 thì tương quan càng yếu. Ở mô hình hồi quy, phân tích mối quan hệ tương quan giữa các biến kiểm định có thể giúp nhận biết được dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan Person được dùng với mục đích đo lường mức độ chặt chẽ quan hệ tuyến tính, nếu VIF <10 có nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến đối với biến độc lập đó và ngược lại.
Thông qua việc sử dụng SPSS, tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy nhằm mục đích thống kê để ước lượng được phương trình đề xuất phù hợp nhất với các tập hợp của biến phụ thuộc và biến độc lập. Ta có, nếu chỉ số Adjusted R Square càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mô hình càng yếu. Đối với giá trị Sig. của kiểm định F để kiểm định độ phù hợp của mô trình hồi quy, nếu Sig.
< 0,05 thì mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được. Mặt khác, giá trị Sig. ở kiểm định t sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu giá trị Sig. của biến độc lập nhỏ hơn 0,05 thì biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc; ngược lại nếu giá trị Sig. > 0,05 thì biến độc lập đó không có sự tác động đến biến phụ thuộc.
Phân tích ANOVA
Phân tích phương sai ANOVA dùng để kiểm định các giả thuyết trung bình của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm 5% của Từ điển Kinh tế học theo Nguyễn Văn Ngọc. Qua hai bước kiểm định gồm: Levene test dùng kiểm định phương sai bằng nhau giữa các nhóm và ANOVA test.