.2 Đ nh gi độ tin cậ của thang đo thông qua hệ ốC onbach’ Alpha
3.2.4.1 Xây dựng ma trận tương quan giữa biến ộc lập và biến hồi quy
Phân tích tương quan sử dụng hệ số Pearson để kiểm tra các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng (khoảng/ tỷ lệ) nhằm xem xét mối quan hệ giữa chúng và phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Khi thấy các biến có sự tương quan chặt chẽ với nhau thì cần quan tâm đến vấn đề đa cộng khi phân tích hồi quy.
Bảng 3.10: Ma trận hệ số Pearson giữa các hái niệm nghiên cứu
Correlations
FAC1 FAC2 FAC3 FAC4 FAC5 FAC6 FAC7 QĐ FAC1 Pearson Correlation 1
Sig. (2-tailed)
N 158
FAC2 Pearson Correlation .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000
N 158 158
FAC3 Pearson Correlation .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000
N 158 158 158
FAC4 Pearson Correlation .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000
N 158 158 158 158
FAC5 Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000
N 158 158 158 158 158
FAC6 Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
N 158 158 158 158 158 158
FAC7 Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 N 158 158 158 158 158 158 158 QĐ Pearson Correlation .005** .013** -.056 .061** -.040 .205** -.003 1 Sig. (2-tailed) 0 0 .486 0 .617 .010 .973 N 158 158 158 158 158 158 158 158 (Nguồn: Tác giả tự xử lý và tổng hợp bằng phần mềm SPSS 16.0)
Từ kết quả phân tích hệ số tương quan ở bảng 3.10, ta thấy tại mức ý nghĩa 0.01:
- Độ tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc QĐ với bốn biến độc lập (FAC1; FAC2; FAC4; FAC6) nằm ở mức cao (r trong khoảng từ 0.005 đến 0.205) với sig. đều bằng 0.000. Giá trị Sig. của các biến FAC3= 0.486; FAC5= 0.617; FAC6= 0.973 (lớn hơn 0.01) nên yếu tố này khơng có ý nghĩa về mặt thống kê và bị loại ra khỏi mơ hình nghiên cứu.
- Hệ số tương quan Pearson giữa các biến độc lập FAC1; FAC2; FAC4; FAC6 với nhau rất nhỏ nên sơ bộ không thấy hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến này.
Như vậy, sau khi phân tích ma trận hệ số tương quan, tác giả sẽ sử dụng biến độc lập FAC1; FAC2; FAC4; FAC6 đưa vào mơ hình nghiên cứu để giải thích cho biến phụ thuộc QĐ trong mơ hình hồi quy.