CHƯƠNG 2 :CƠ SỞ LÝ THUYẾ T MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.4.5.3 Kiểm định giả thuyết khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc
(hiện tượng đa cộng tuyến)
Bảng 4.15: Ma trận hệ số tương quan (Correlations) - bước 3
Correlations
SAT F2 F3 F5 F6
SAT Pearson Correlation 1,000 0,751 0,635 0,519 0,531 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000
N 222 222 222 222 222
47 Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng
F2 Pearson Correlation 0,751 1,000 0,520 0,419 0,590 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 222 222 222 222 222 F3 Pearson Correlation 0,635 0,520 1,000 0,617 0,342 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 222 222 222 222 222 F5 Pearson Correlation 0,519 0,419 0,617 1,000 0,303 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 222 222 222 222 222 F6 Pearson Correlation 0,531 0,590 0,342 0,303 1,000 Sig. (1-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 222 222 222 222 222
Nguồn: Tác giả trích từ kết quả phân tích hồi quy với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 16.0
Trong ma trận tương quan (Correlations) từ Bảng 4.15: hệ số tương quan giữa SAT với F2, F3, F5, F6 cho thấy các thành phần của chất lượng dịch vụ hỗ trợ thuế đều tương quan thuận tương đối chặt với mức độ hài lịng của các doanh
nghiệp FDI, trong đĩ: Sự đồng cảm (0,751); Phương tiện vật chất (0,635); Sự đảm
bảo (0,519); Sự tin cậy (0,531). Cĩ thể kết luận các biến độc lập này cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho mức độ hài lịng của doanh nghiệp FDI.
Ma trận này cịn cho biết hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập: Thấp nhất là 0,303 (F6 và F5); Cao nhất là 0,617 (F3 và F5). Tuy nhiên, hệ số Pearson cao khơng cĩ nghĩa là giữa các biến này cĩ quan hệ nhân quả48.
Xem xét hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor)49 trong
bảng 4.12 - Bảng hệ số hồi quy của các biến độc lập đều rất thấp (cao nhất là
2,537) và nhỏ hơn 10. Do đĩ, cĩ thể khẳng định khơng cĩ mối tương quan giữa các biến độc lập trong phương trình (khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến).