CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.3. Kết quả nghiên cứu
4.3.3.1. Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Dựa trên phương pháp đã được trình bày ở phần 3.3.2.4, tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Kết quả phân tích tương quan Pearson giữa các biến độc lập với nhau và giữa chúng với biến phụ thuộc được trình bày trong Bảng 4.14 cho thấy 6 biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc Chia sẻ tri thức. Hệ số tương quan dao động từ -0,331 đến 0,606 và đều có Sig. bằng 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ các biến độc lập có khả năng giải thích cao biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy đa biến mà tác giả chuẩn bị phân tích.
Bảng 4.14: Ma trận hệ số tương quan Pearson
f_CSTT f_GT f_CNTT f_KT f_LĐ f_CTTC f_NT f_CSTT r 1 0,562** 0,451** 0,436** 0,603** -0,331** 0,606** Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 f_GT r 1 0,200** 0,216** 0,273** -0,014** 0,432** Sig. 0,005 0,003 0,000 0,852 0,000 f_CNTT r 1 0,416** 0,366** -0,301** 0,189** Sig. 0,000 0,000 0,000 0,009 f_KT r 1 0,267** -0,372** 0,219** Sig. 0,000 0,000 0,002 f_LĐ r 1 -0,182* 0,386** Sig. 0,011 0,000 f_CTTC r 1 -0,111
f_CSTT f_GT f_CNTT f_KT f_LĐ f_CTTC f_NT
Sig. 0,126
f_NT r 1
Sig.
** Tương quan tại mức y nghĩa 0,01 (2-tailed). * Tương quan tại mức y nghĩa 0,05 (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu của tác giả)
Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều không quá cao. Với Sig.= 0,000 < 0,05, hệ số tương quan cao nhất là 0,432 < 0,7 nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Dormann, et al., 2012). Điều này chứng tỏ các biến độc lập đạt giá trị phân biệt, có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc.