YD HI RR XH CP SD GS TL YD 1 0,420** -0,580** 0,481** -0,548** 0,407** 0,434** 0,432** HI 0,420** 1 -0,102 0,081 -0,088 0,250** 0,072 0,164** RR -0,580** -0,102 1 -0,227** 0,489** -0,211** -0,326** -0,350** XH 0,481** 0,081 -0,227** 1 -0,205** 0,200** 0,324** 0,315** CP -0,548** -0,088 0,489** -0,205** 1 -0,172** -0,340** -0,349** SD 0,407** 0,250** -0,211** 0,200** -0,172** 1 0,140* 0,263** GS 0,434** 0,072 -0,326** 0,324** -0,340** 0,140* 1 0,463** TL 0,432** 0,164** -0,350** 0,315** -0,349** 0,263** 0,463** 1
Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng dữ liệu khảo sát
Kết quả cho thấy rằng:
- Giá trị sig giữa biến phụ thuộc YD với các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,5 do đó ta có thể kết luận có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
- Hệ số r Pearson Correlation tại các biến độc lập đều có giá trị /r/ >0,4, chứng tỏ các biến độc lập đều có sự tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc, cụ thể:
- Hệ số r Pearson Correlation tại biến RR và CP nhỏ hơn 0, chứng tỏ giữa biến độc lập YD và biến phụ thuộc RR và CP có mối tƣơng quan tuyến tính âm.
- Hệ số r Pearson Correlation tại các biến độc lập còn lại lớn hơn 0, chứng tỏ giữa biến độc lập YD và biến phụ thuộc HI, XH, SD, GS, TL có mối tƣơng quan tuyến tính dƣơng.
Ngồi ra, ở bảng trên cũng cho thấy giá trị sig giữa các cặp biến RR và CP là 0,489; GS và TL là 0,463 khá lớn so với giá trị 0,05 trong khi đó hệ số r Pearson Correlation lớn hơn 0,4 nên ta cần chú ý đến khả năng xảy ra hiện tƣợng đa cộng
tuyến giữa các cặp biến này. Tuy nhiên đây chỉ là nghi vấn cần đƣợc kiểm định sâu hơn ở các bƣớc tiếp theo.
4.4.2. Kiểm định mơ hình hồi quy bội
4.4.2.1. Kiểm định các giả định liên hệ tuyến tính
Đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn của mơ hình đƣợc sử dụng để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhìn vào đồ thị Scatterplot phần dƣ chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đƣờng tung độ 0 và tạo thành dạng đƣờng thẳng, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1 Biểu đồ Scatterplot
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy.
4.4.2.2. Kiểm định các giả định hiện tƣợng cộng đa biến giữa các biến độc lập
Theo tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011), hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor) dùng để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng. Nếu hệ số phóng đại phƣơng sai VIF > 2 thì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).