QD VT SP KG XH DV
**. Tương quan với mức ý nghĩa bằng 0.01 (hai bên)
Bảng phân tích cho thấy sig tương quan Pearson của các biến độc lập với các biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Chứng tỏ có mối liên hệ tuyến tính giữa 5 biến độc lập là VT, SP, KG, XH, DV với biến phụ thuộc QD để được tiếp tục đưa vào phân tích hồi quy. Trong đó, giữa biến VT và QD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.733 và tương quan yếu nhất là giữa biến XH với biến QD với hệ số r đạt 0.321.
31
Bên cạnh đó, khi phân tích hồi quy cũng cần chú ý hệ số VIF để kiểm tra được vấn đề đa cộng tuyến của các biến. Vì theo kết quả phân tích tương quan Pearson, các biến độc lập đều có hệ số này lớn hơn 0.3 và các giá trị Sig. đều < 0.001, đồng nghĩa các biến này có khả năng tương quan với nhau.
5.5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi xem xét sự tương quan Pearson giữa 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, dữ liệu tiếp tục được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội theo phương pháp “Enter”. Dựa trên lý thuyết được tổng hợp và mô hình nghiên cứu đề xuất, ta có phương trình hồi quy như sau:
QĐ = β1 + β2.VT + β3.SP + β4.KG + β5.XH + β6.DV + ei
Trong đó, β1 là hằng số hồi quy và β2, β3, β4, β5, β1 là hệ số của các biến độc lập.
5.5.1. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Qua bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy ta thấy: