CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
4.1 Thực trạng độ tin cậy BCTC của các cơng ty có vốn đầu tƣnƣớc ngoài
4.1.3 Phân tích tƣơng quan giữa các biến
Hệ số tƣơng quan – ký hiệu r: đƣợc dùng để đo lƣờng mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu của tác giả. Tác giả xác định tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm xác định mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến.Giá trị tuyệt đối của r càng cao thì mức độ tƣơng quan giữa hai biến sẽ càng lớn.
• |r| < 0,2: tƣơng quan tuyến tính rất yếu hoặc khơng có tƣơng quan tuyến tính. • |r| = 0,2 – 0,4: tƣơng quan tuyến tính yếu
• |r| = 0,4 – 0,6: Có tƣơng quan tuyến tính • |r| = 0,6 – 0,8: Tƣơng quan tuyến tính mạnh • |r| > 0,8: Tƣơng quan tuyến tính rất mạnh • |r| = 1: tƣơng quan tuyến tính đạt mức tuyệt đối
1 .6475904 .0262579 .5943866 .6973686 0 .3524096 .0262579 .3026314 .4056134 X5
Proportion Std. Err. [95% Conf. Interval] Proportion estimation Number of obs = 332
Trƣờng hợp tƣơng quan tuyến tính giữa các cặp biến độc lập lớn, nghĩa là cao hơn 0,5, thì có thể dẫn đến hiện tƣợng đa cộng tuyến, hoặc khi tiến hành kiểm định đa cộng tuyến, nếu xảy ra phƣơng sai VIF ≥ 5 thì sẽ ảnh hƣởng đến kết quả nghiên cứu định lƣợng.
Ma trận kết quả hệ số tƣơng quan giữa các biến đƣợc trình bày trong bảng 4.3 nhƣ sau:
Hình 4.3 Ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến trong mơ hình
Phân tích mối quan hệ giữ biến phụ thuộc và biến độc lập trong mơ hình.Có thể thấy từ bảng kết quả, có thể thấy các biến độc lập và biến phụ có quan hệ tuyến tính với nhau. Tƣơng quan giữa viến Y và X riêng biến X5 có hệ số tƣơng quan khá cao, điều này cho thấy độ mạnh về tƣơng quan tuyến tính giữa Y và các biến X cịn lại khá yếu (r < 0,4). Trong đó, quy mơ cơng ty (biến X1) có mối quan hệ ngƣợc chiều đến biến phụ thuộc (Y), các biến cịn lại có mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc.Về mức độ tƣơng quan giữa từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mơ hình là yếu.