Biến PV CSVC NV CLDV GC TC XH PV Hệ số Pearson 1 0.601 0.623 0.582 0.372 0.503 0.476 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CSVC Hệ số Pearson 0.601 1 0.359 0.309 0.241 0.452 0.415 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 NV Hệ số Pearson 0.623 0.359 1 0.322 0.269 0.349 0.384 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CLDV Hệ số Pearson 0.582 0.309 0.322 1 0.222 0.320 0.247 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 GC Hệ số Pearson 0.372 0.241 0.269 0.222 1 0.178 0.226 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 TC Hệ số Pearson 0.503 0.452 0.349 0.320 0.178 1 0.416 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.000 XH Hệ số Pearson 0.476 0.415 0.384 0.247 0.226 0.416 1
Biến PV CSVC NV CLDV GC TC XH
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Nguồn: Tác giả sử dụng kết quả từ SPSS
Từ bảng 5.7 có được kết luận:
Tương quan khơng loại nhân tố nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Hệ số Pearson giữa biến phụ thuộc và biến độc lập đều lớn hơn 0 và tiến về 1 nên là tương quan dương. Biến độc lập NV và CSVC là hai biến có mối tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc PV hệ số r lần lượt là 0.623 và 0.601, biến GC và PV có mối tương quan yếu nhất với hệ số là 0.372.
Các cặp biến độc lập đều có mức tương quan khá yếu với nhau, như vậy, khả năng cao sẽ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
5.5 Phân tích hồi quy đa biến
Khác với tương quan Pearson, trong hồi quy các biến khơng có tính chất đối xứng như phân tích tương quan. Vai trị giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là khác nhau. Các tiêu chí phân tích hồi quy đa biến:
- Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ
giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy. R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 điều chỉnh (> 0,5) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. - Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mơ hình
hồi quy. Nếu sig nhỏ hơn 0.05, kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được.
- Trị số Durbin – Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc
nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). Durbin - Watson có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2, nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Theo Field (2009), nếu Durbin - Watson nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3, chúng ta cần thực sự lưu ý bởi khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Qiao (2011), thường giá trị Durbin - Watson nằm trong khoảng 1.5 – 2.5 sẽ
không xảy ra hiện tượng tự tương quan(Yahua Qiao ,2011).
- Giá trị sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi
quy. Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0.05 thì biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc.
- Hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến.
Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 nghĩa là đang có đa cộng tuyến xảy ra với biến độc lập đó. Khi đó, biến này sẽ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tuy nhiên, trên thực tế, nếu hệ số VIF > 2 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
- Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân
tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả mơ hình hồi quy có Sig kiểm định F = 0.00 < 0.05 (bảng 5.8), như vậy mơ hình hồi quy có ý nghĩa. R2 hiệu chỉnh là 0.680 = 68% (bảng 5.9). Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 68% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại 32% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên. Do sig kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 nên hồi quy khơng có nhân tố nào bị
loại bỏ. Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 10, như vậy khơng có đa cộng tuyến xảy ra (bảng 5.10). Hệ số Dubin-Watson = 2.076 (1< 2.076 < 3) nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan (bảng 5.9). Như vậy, kết quả nghiên cứu hồi quy đa biến là chấp nhận sáu giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6.