CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.8. Phân tích tương quan
Ta có thể dùng kiểm định sự tự tương quan vì một số lý do dẫn đến sự tồn tại của phần dư đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa vào mơ hình, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến tính, sai số trong đo lường các biến… Các vấn đề này có thể dẫn đến tương quan chuỗi trong sai số và tương quan này gây ra tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì thế phải kiểm định xem có sự tự tương quan giữa các phần dư này không.
Các thang đo đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan
Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết . Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập , khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ . Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập . Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồ i quy như gây ra hiện tượng đa công tuyến.
Tác giả sử dụng phương pháp tương quan Pearson correlation coefficient nhằm đánh giá mối quan hệ tương quan giữa các biến trong mơ hình. Hệ số tương quan được ký hiệu là r và có giá trị trong khoảng -1 ≤ r ≤ +1.
Giá trị r > 0 thể hiện mối tương quan đồng biến giữa các biến phân tích và ngược lại giá trị r < 0 thể hiện mối quan hệ nghịch biến. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng các biến phân tích khơng có mối liên hệ với nhau.
| r | → 1: quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng chặt chẽ. | r | → 0: quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng yếu.