(JS) cho kết quả: Hệ số tương quan Pearson = 0,878 > 0 (Bảng 4.19). Điều đó cho thấy hai biến (PSM) và (JS) có mối quan hệ thuận chiều. Nên kiểm định này là có ý nghĩa với độ tin cậy 99% thì cho kết quả Sig = 0,000 < 1%.
Bảng 4.19. Kiểm định tương quan giữa các biến Tương quan Tương quan
JP OC JS JP
Tương quan Pearson 1 ,848** ,887**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000
N 119 119 119
OC
Tương quan Pearson ,848** 1 ,825**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000
N 119 119 119
JS
Tương quan Pearson ,887** ,825** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000
N 119 119 119
PSM
Tương quan Pearson ,873** ,807** ,878**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000
N 119 119 119
**. Tương quan có ý nghĩa tại 0.01 level (2-tailed).
- Kiểm định tính độc lập của phần dư
Ta dùng đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) để kiểm định. Đại lượng d này có giá trị từ 0 đến 4. Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin - Watson người ta thường hay áp dụng quy tắc kiểm định đơn giản như sau:
Nếu 1 < d < 3 ta kết luận mơ hình khơng có tương quan; nếu 0 < d < 1 ta kết luận mơ hình có sự tương quan dương,
Nếu 3 < d < 4 ta kết luận mơ hình có sự tương quan âm.
Theo kết quả từ Bảng 4.20 ta có 1< d = 1,852 < 3, như vậy ta có thể nói rằng các phần dư này là độc lập với nhau và tính độc lập của phần dư đã được bảo đảm. Vậy chuỗi tương quan bậc nhất khơng có giữa các phần dư, giả định về tính độc lập của các sai số được đảm bảo.
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF) bằng 1, cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến (xem Bảng 4.22).
Như vậy, kết quả đều không bị vi phạm thông qua kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính. Do đó, mơ hình hồi quy là đáng tin cậy bởi các kết quả của nó mang lại. Các kết quả phân tích hồi quy được trình bày sau đây: