C hính tơi Vợ tôi on tôi Bạn bè tô
3.6 Phân tích hồi qui tuyến tính bội 1 Xem xét ma trận hệ số tương quan
3.6.1 Xem xét ma trận hệ số tương quan
Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005, 203) cho rằng “Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội cũng là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Nếu có nhiều biến, cần phải xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến ñộc lập với biến phụ thuộc và chính giữa các
biến độc lập với nhau. Bạn hãy chú ý ñến bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẻ nào giữa các biến ñộc lập bởi vì những tương quan như vậy có thể ảnh
hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi qui bội, ví dụ như gây ra hiện tượng ña cộng tuyến”.
Ma trận này (xem bảng 3.4) cho thấy mối tương quan giữa biến XH - xu hướng tiêu dùng (biến phụ thuộc) với từng biến ñộc lập, cũng như tương quan
giữa các biến ñộc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến xu hướng tiêu dùng với các biến khác ñều lớn hơn 0.3 ngoại trừ biến KM (-0.009). Sơ bộ ta có thể
kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến xu
hướng tiêu dùng. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến ñộc lập với nhau ñều lớn hơn 0.3 (ngoại trừ hệ số tương quan giữa nhận biết thương hiệu với khuyến mại (0.118), giữa nhận biết với giá cả (0.276), chất lượng với khuyến mại (0.122) , ñộ bao phủ thương hiệu với khuyến mại (0.020), giữa giá cả với khuyến mại (0.087), giữa bao phủ với giá cả (0.162) nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi qui tuyến tính bội nhằm tránh hiện tượng ña cộng tuyến giữa các biến ñộc lập.
Bảng 3.4 Ma trận tương quan giữa các biến
Nhân tố NB CL KM BP GC XH NB 1 .489** .118* .449** .276** .475** CL .489** 1 .122* .336** .413** .500** KM .118* .122* 1 .020 .087 -.009 BP .449** .336** .020 1 .162** .469** GC .276** .413** .087 .162** 1 .324** XH .475** .500** -.009 .469** .324** 1