YDINH NATION KSHV DCO1 DCO2 CCQ CSACH1 CSACH2
YDINH 1 .198** .428** .575** .590** .380** .169* .120 NATION .198** 1 .236** .354** .385** .134 .412** .388** KSHV .428** .236** 1 .522** .526** -.040 .140 .034 DCO1 .575** .354** .522** 1 .681** .218** .268** .147* DCO2 .590** .385** .526** .681** 1 .200** .310** .169* CCQ .380** .134 -.040 .218** .200** 1 -.041 .128 CSACH1 .169* .412** .140 .268** .310** -.041 1 .634** CSACH2 .120 .388** .034 .147* .169* .128 .634** 1 **. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2 phía).
*. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05 (2 phía).
Kết quả phân tích trong bảng cho thấy các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01) và (p < 0.05) ngoại trừ biến CSACH2. Cụ thể, hệ số tương quan giữa biến “ý định đi làm việc dài hạn ở nước ngoài” (YDINH) và “Đặc điểm nước sở tại” (NATION) là r = 0.198, với “Sự kiểm sốt hành vi có nhận thức” (KSHV) là r = 0.428, với “Động cơ bên trong” (DCO1) là r = 0.575, với “động cơ bên ngoài” (DCO2) là r = 0.590, với “Chuẩn chủ quan” (CCQ) là r = 0.380, với “Công ty hỗ trợ về vật chất” (CSACH1) là r = 0.169 (với p <0.05). Biến YDINH (Ý định đi làm việc dài hạn ở nước ngoài) và CSACH2 (Cơng ty hỗ trợ về tinh
thần) khơng có tương quan tại mức ý nghĩa 5%.
Qua kết quả phân tích tương quan cho thấy việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan cao nên cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối tương quan giữa các biến, tác giả tiến hành phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết.
4.4.2.1Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, các giả định sau cần được kiểm tra: Giả định liên hệ tuyến tính
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Phương sai của các phân phối phần dư là không đổi
Các phần dư có phân phối chuẩn
Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị phân tán giữa phần dư đã chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa cho thấy các giá trị được phân phối ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 (xem phụ lục 4).
b. Kiểm tra khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Trong phân tích tương quan ở trên, giữa các biến độc lập cũng có tương quan chặt chẽ với nhau, do đó sẽ dễ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi VIF > 10 (Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008). Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy các giá trị VIF của các biến độc lập trong khoảng 1.194 đến 2.199. Nghĩa là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.