GTCN GCHV GCTT PUCX DATI CLCN GTCN Hệ số tương quan 1 .211* .510** .387** .280** .278** Sig. (2-tailed) .014 .000 .000 .001 .001 N 135 135 135 135 135 135 GCHV Hệ số tương quan .211* 1 .000 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed) .014 1.000 1.000 1.000 1.000 N 135 135 135 135 135 135 GCTT Hệ số tương quan .510** .000 1 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 1.000 N 135 135 135 135 135 135
PUCX Hệ số tương quan .387** .000 .000 1 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
DATI Hệ số tương quan .280** .000 .000 .000 1 .000 Sig. (2-tailed) .001 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
CLCN Hệ số tương quan .278** .000 .000 .000 .000 1
Sig. (2-tailed) .001 1.000 1.000 1.000 1.000
N 135 135 135 135 135 135
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến GTCN (biến phụ thuộc) với các biến độc lập CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI. Hệ số tương quan giữa các biến đều lớn hơn 0.3. Nhìn sơ bộ, ta có thể kết luận các biến độc lập có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến GTCN, các giá trị Sig. đều nhỏ (< 0.05).
Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI khơng có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét lại trong phần phân tích hồi quy tuyến tính dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.2.2 Phân tích hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp giữa thành phần CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI với GTCN tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Như vậy thành phần CLCN, PUCX, GCTT, GCHV, DATI là biến độc lập – Independents và GTCN là biến phụ thuộc – Dependent sẽ được đưa vào chạy hồi quy cùng một lúc. Kết quả nhận được cho thấy mức ý nghĩa Sig. rất nhỏ 0.00 và hệ số xác định R2 = .610 (hay R2 hiệu chỉnh = .595) chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình (bảng 3.14). Nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 59.5%. Nói cách khác khoảng 59.5% khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc.