CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Thành phần sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA là các biến được giữ lại sau khi phân tích độ tin cậy thang đo, bao gồm 1 biến phụ thuộc với 2 biến thành phần và 5 biến độc lập với 42 biến thành phần. Các biến phụ thuộc và độc lập sẽ được phân tích nhân tố khám phá riêng biệt với nhau, nghĩa là phân tích
38
chung cho các biến của biến phụ thuộc và phân tích chung cho tất cả các biến của tất cả các biến độc lập.
4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc như sau.
Bảng 4. 2. Kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0,500
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi-Square 86,821
df 1
Sig. 0,000
Bảng 4. 3. Kết quả phương sai trích biến phụ thuộc
Yếu tố
Eigenvalues ban đầu Eigenvalues trích
Tổng
Phương sai
%
Phương sai
tích lũy % Tổng
Phương sai
%
Phương sai tích lũy %
1 1,503 75,155 75,155 1,503 75,155 75,155
2 0,497 24,845 100,000
Từ kết quả Bảng 4.2 cho thấy hệ số KMO đạt 0,500 (vừa đạt giá trị yêu cầu) và giá trị Sig. của kiểm định Bartlett đạt 0,000 < 0,05 (đạt yêu cầu), từ Bảng 4.3 cho thấy 2 biến thành phần của biến phụ thuộc gộp thành 1 nhân tố (có giá trị Eigenvalue > 1,00) với tổng phương sai trích đạt 75,155% > 50% (đạt yêu cầu) nên các biến này được đưa vào phân tích ở các bước tiếp theo. Kết quả chi tiết được trình bày ở Bảng 1, 2, 3 của Phụ lục 4.
4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá yếu tố độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho 5 biến độc lập với 42 biến thành phần. Vì kết quả phân tích có một số biến không đạt yêu cầu nên bị loại bỏ,
39
do đó, lần phân tích này được gọi là “Lần 1” để phân biệt với lần phân tích lại ngay sau đó, được gọi là “Lần 2”.
Trong lần phân tích nhân tố thứ nhất, kết quả hệ số KMO đạt 0,767 > 0,50 và giá trị Sig. của kiểm định Bartlett đạt 0,000 < 0,05, phân tích nhân tố phân thành 12 yếu tố (có giá trị Eigenvalue > 1,00) với tổng phương sai trích 76,169%
> 50% (đạt yêu cầu). Kết quả chi tiết được trình bày ở Bảng 4, 5 của Phụ lục 4.
Tuy nhiên, có 4 biến thành phần có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,50 (không đạt yêu cầu, kết quả chi tiết trình bày ở Bảng 7 của Phụ lục 4). Đó là, MT2 “NH có chính sách tuyển dụng nhân viên và nhân viên tín dụng rõ ràng”, TTKS7 “Việc lưu trữ hồ sơ, chứng từ chỉ có những người có thẩm quyền mới được tiếp cận các thông tin này”, TT4 “Việc trao đổi thông tin giữa các cấp được thực hiện qua mạng nội bộ” và TT8 “Thông tin truyền thông cảnh báo rủi ro tín dụng đến lãnh đạo được duy trì thường xuyên”. Xem xét lại giá trị nội dung của cả 4 biến này đối với thang đo tương ứng, nhận thấy nếu loại khỏi thang đo của nó thì tất cả những biến còn lại vẫn đảm bảo bao quát toàn bộ giá trị nội dung của thang đo. Tác giả quyết định loại bỏ 4 biến này và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá EFA cho 38 biến còn lại.
Kết quả phân tích lại nhân tố khám phá EFA như sau:
Bảng 4. 4. Kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett yếu tố độc lập
Hệ số KMO 0,755
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi-Square 7690,352
df 703
Sig. 0,000
Kết quả Bảng 4.4 cho thấy, hệ số KMO đạt 0,755 > 0,50 (đạt yêu cầu) và giá trị Sig. của kiểm định Bartlett đạt 0,000 < 0,05 (đạt yêu cầu). Do đó, phân tích nhân tố EFA là thích hợp và có ý nghĩa.
40
Bảng 4. 5. Kết quả phương sai trích
Yếu tố
Eigenvalues ban đầu Eigenvalues trích Eigenvalues xoay
Tổng
Phương sai %
Phương sai
tích lũy % Tổng
Phương sai %
Phương sai
tích lũy % Tổng
Phương sai %
Phương sai tích lũy %
1 8.794 23.143 23.143 8.794 23.143 23.143 3.156 8.306 8.306
2 4.106 10.806 33.950 4.106 10.806 33.950 3.116 8.201 16.506
3 2.766 7.279 41.228 2.766 7.279 41.228 3.024 7.959 24.465
4 2.284 6.010 47.238 2.284 6.010 47.238 3.006 7.912 32.377
5 2.156 5.674 52.912 2.156 5.674 52.912 2.542 6.689 39.066
6 1.807 4.756 57.668 1.807 4.756 57.668 2.436 6.411 45.477
7 1.615 4.251 61.919 1.615 4.251 61.919 2.422 6.375 51.851
8 1.390 3.657 65.576 1.390 3.657 65.576 2.407 6.335 58.186
9 1.318 3.467 69.044 1.318 3.467 69.044 2.382 6.268 64.455
10 1.239 3.260 72.303 1.239 3.260 72.303 2.111 5.554 70.009
11 1.062 2.795 75.098 1.062 2.795 75.098 1.934 5.089 75.098
12 .999 2.630 77.728
… … … …
38 .065 .171 100.000
Từ kết quả Bảng 4.5 cho thấy, phân tích nhân tố có 11 nhân tố có Eigenvalues > 1,00 với tổng lượng phương sai trích tích lũy đạt 75,098% > 50%
(đạt yêu cầu), nghĩa là 38 biến được phân thành 11 nhóm nhân tố có thể giải thích được 75,098% sự biến thiên của mô hình.
41
Bảng 4. 6. Ma trận xoay nhân tố
Biến Yếu tố Mã hóa
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
GS5 0,789 F1: Giám
GS8 0,721 sát
GS7 0,636
GS6 0,580
TTKS8 0,861 F2:
TTKS nội bộ
ĐG6 0,726
TTKS1 0,631
ĐG4 0,608
TTKS5 0,843 F3: Thủ
tục kiểm soát
TTKS6 0,690
TTKS4 0,600
TT3 0,546
TTKS3 0,527
MT4 0,763 F4: MT
MT3 0,670
MT5 0,663
MT7 0,647
MT9 0,604
ĐG1 0,831 F5:
ĐGRR
ĐG2 0,782
ĐG3 0,563
MT6 0,819 F6:
Thông tin tín dụng
GS3 0,722
MT1 0,694
TT5 0,832 F7:
Thông tin
TT6 0,708
GS1 0,855 F8: Giám
sát thông
TT2 0,599 tin
GS4 0,597
TTKS9 0,712 F9:
Truyền thông
TT1 0,691
TT7 0,579
42
TT9 0,504
ĐG7 0,665 F10: GS
tín dụng
ĐG5 0,632
TTKS2 0,531
MT10 0,823 F11:
NLKSNB
MT11 0,715
Từ kết quả Bảng 4.6 cho thấy 38 biến phân thành 11 nhân tố với hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,50 (đạt yêu cầu). Mô hình sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA có sự điều chỉnh so với mô hình ban đầu về số nhân tố và thành phần.
4.4. Hiệu chỉnh mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA ở Bảng 4.6, thang đo được hiệu chỉnh như sau.
Bảng 4. 7. Kết quả hiệu chỉnh thang đo
Nội dung biến Ký
hiệu
Hiệu chỉnh Chất lượng các cảnh báo rủi ro tín dụng của kiểm toán nội bộ sau mỗi
đợt kiểm toán
GS5 F1: Giám sát Tính kịp thời của cảnh báo rủi ro tín dụng trong NH của Ủy ban quản
lý tín dụng
GS8 Chất lượng của các báo cáo tự đánh giá, tự chấn chỉnh của NH về hoạt động tín dụng
GS7 Chất lượng các cảnh báo rủi ro tín dụng của kiểm tra nội bộ sau mỗi đợt kiểm toán
GS6 NH thực hiện các biện pháp để đảm bảo an toàn cho thông tin trên hệ thống máy tính, có hệ thống sao lưu phòng trường hợp mất cắp
TTKS8 F2:
TTKS noi Mức độ linh hoạt về lãi suất tín dụng đối với khách hàng trên cơ sở bo
phân loại khách hàng khi xem xét cấp tín dụng
ĐG6 Tính hiệu lực trong kiểm soát tín dụng từ thực hiện theo quy trình tín
dụng nội bộ NH
TTKS1 Tính cập nhật của các quy định về ngành nghề kinh doanh ĐG4
43
Tính hiệu lực của cơ chế phê duyệt tín dụng theo nguyên tắc kiểm soát “4 mắt”
TTKS5 F3: Thủ tục kiểm soát Tính hiệu lực của cơ chế kiểm soát chuyển nhóm nợ tự động được
định dạng trước trong hệ thống công nghệ thông tin NH
TTKS6 Tính hiệu lực trong kiểm soát tín dụng từ thực hiện theo quy định nội
bộ về đảm bảo nợ vay
TTKS4 Ban lãnh đạo NH luôn được cung cấp kịp thời và đầy đủ các thông
tin bên ngoài NH về hoạt động tín dụng
TT3 Tính hiệu lực trong kiểm soát tín dụng từ thực hiện theo quy định nội bộ về xếp hạng tín dụng đối với khách hàng cá nhân
TTKS3
NH có kế hoạch cụ thể, rõ ràng chính sách đào tạo đối với nhân viên MT4 F4: MT NH có kế hoạch cụ thể, rõ ràng chính sách đào tạo đối với lãnh đạo MT3
NH có chính sách lương, thưởng, kỷ luật rõ ràng, cụ thể MT5 NH có quy định cụ thể và thể chế hóa bằng văn bản rõ ràng chức
năng, trách nhiệm của cán bộ quản lý và từng nhân viên
MT7 Bộ phận kiểm soát nội bộ thực hiện được chức năng kiểm soát rủi ro
tín dụng tại NH
MT9 Quy trình soát xét chất lượng tín dụng có khả năng dự báo sớm những
thay đổi về tình hình tài chính, khả năng trả nợ của các bên đối tác
ĐG1 F5:
ĐGRR Tính kịp thời của các thông tin cảnh báo rủi ro khi có sự thay đổi bất
lợi trong môi trường kinh doanh
ĐG2 Tính kịp thời của các thông tin cảnh báo rủi ro khi có sự thay đổi bất
lợi hoạt động tín dụng
ĐG3 NH có chính sách cụ thể về luân chuyển cán bộ, nhân viên theo định
kỳ
MT6 F6:
Thông tin tín dụng NH gặp gỡ trực tiếp, giải quyết khiếu nại, thắc mắc của khách hàng,
tư vấn cho khách hàng
GS3 Lãnh đạo NH chấp hành tốt các quy định kiểm soát tín dụng tại NH MT1 NH thực hiện cách thức để tiếp cận ý kiến khách hàng về vi phạm,
sai sót của cán bộ, nhân viên (hộp thư góp ý, đường dây nóng, bộ phận chăm sóc khách hàng…)
TT5 F7:
Thông tin
44
Các quy định, chính sách tín dụng nội bộ được thông tin, truyền thông đến nhân viên bằng văn bản kịp thời, rõ ràng, cụ thể
TT6
NH thực hiện giám sát suốt quá trình cho vay GS1 F8: Giám sát thông tin Ban lãnh đạo NH luôn được cung cấp kịp thời và đầy đủ các thông
tin bên trong NH về hoạt động tín dụng
TT2 NH có các biện pháp xử lý kịp thời đảm bảo quyền lợi cho khách hàng
GS4 NH thường xuyên kiểm tra, đối chiếu theo kế hoạch và đột xuất các hoạt động tín dụng
TTKS9 F9:
Truyền thông Hệ thống báo cáo của NH được xây dựng kịp thời, khoa học, đúng
đối tượng
TT1 Các quy định, chính sách tín dụng nội bộ được thông tin, truyền thông đến nhân viên được thể hiện dưới dạng bảng câu hỏi và trả lời về nội dung cần kiểm soát tín dụng rõ ràng, cụ thể
TT7
Thông tin truyền thông cảnh báo rủi ro tín dụng đến nhân viên được duy trì thường xuyên
TT9
NH có các tiêu chí cảnh báo sớm nợ có vấn đề ĐG7 F10: GS tín dụng Tính cập nhật của các quy định liên quan đến quản lý rủi ro tín dụng ĐG5
Tính hiệu lực trong kiểm soát tín dụng từ thực hiện theo quy định nội bộ về xếp hạng tín dụng đối với khách hàng doanh nghiệp
TTKS2 Trình độ, năng lực chuyên môn của kiểm toán nội bộ MT10 F11:
Năng lực KSNB Trình độ, năng lực chuyên môn của bộ phận kiểm tra, kiểm soát nội
bộ NH
MT11
Từ Bảng 4.7 cho thấy:
• Yếu tố F1 bao gồm các biến GS5, GS6, GS7, GS8 giữ nguyên tên yếu tố cũ
“Giám sát”;
• Yếu tố F2 bao gồm các biến ĐG4, ĐG6, TTKS1, TTKS8 với tên mới là
“Thủ tục kiểm soát nội bộ”;
• Yếu tố F3 bao gồm các biến TTKS3, TTKS4, TTKS5, TTKS6 và TT3 vẫn giữ nguyên tên yếu tố cũ “Thủ tục kiểm soát”;
45
• Yếu tố F4 bao gồm các biến MT3, MT4, MT5, MT7, MT9 giữ nguyên tên yếu tố cũ “Môi trường kiểm soát”;
• Yếu tố F5 bao gồm các biến ĐG1, ĐG2, ĐG3 vẫn giữ nguyên tên yếu tố cũ
“Đánh giá rủi ro”;
• Yếu tố F6 bao gồm các biến MT1, MT6 và GS3 với tên yếu tố mới là
“Thông tin tín dụng”;
• Yếu tố F7 bao gồm các biến TT5 và TT6 với tên mới là “Thông tin”;
• Yếu tố F8 bao gồm các biến TT2, GS1, GS4 với tên mới là “Giám sát thông tin”;
• Yếu tố F9 bao gồm các biến TTKS9, TT1, TT7, TT9 với tên mới là “Truyền thông”;
• Yếu tố F10 bao gồm các biến ĐG5, ĐG7 và TTKS2 với tên mới là “Giám sát tín dụng”;
• Yếu tố F11 bao gồm các biến MT10 và MT11 với tên mới là “Năng lực kiểm soát nội bộ”.
Từ đó, tác giả hiệu chỉnh lại các giả thuyết nghiên cứu như sau:
▪ Giả thuyết H1: Yếu tố F1 “Giám sát” (ký hiệu GS) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là GS có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, sự giám sát của NH càng cao, càng kỹ càng thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng tốt. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Ayagre và cộng sự (2014).
▪ Giả thuyết H2: Yếu tố F2 “Thủ tục kiểm soát nội bộ” (ký hiệu TTKSNB) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là TTKSNB có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể
46
nói, những thủ tục được áp dụng, quy định trong nội bộ NH cho quá trình KSNB càng rõ ràng, cụ thể thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này phù hợp với các kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Trương Nguyễn Tường Vy (2018).
▪ Giả thuyết H3: Yếu tố F3 “Thủ tục kiểm soát” (ký hiệu TTKS) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là TTKS có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, những thủ tục, quy định chung của Ngân hàng Nhà nước cho quá trình KSNB càng phức tạp, chi tiết thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao.
Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018).
TTKS phân biệt với TTKSNB, trong đó, TTKS là những quy định, thủ tục chung mà mọi NH phải đáp ứng trong quá trình KSNB, còn TTKSNB là những quy định, thủ tục của riêng NH chủ quản ban hành và được áp dụng trong toàn hệ thống KSNB của NH đó.
▪ Giả thuyết H4: Yếu tố F4 “Môi trường kiểm soát” (ký hiệu MT) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là MT có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, NH xây dựng nên môi trường đào tạo, làm việc cho nhân viên, lãnh đạo càng cụ thể, rõ ràng thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Trương Nguyễn Tường Vy (2018), Ayagre và cộng sự (2014).
▪ Giả thuyết H5: Yếu tố F5 “Đánh giá rủi ro” (ký hiệu ĐGRR) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là ĐGRR có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, việc đánh
47
giá càng tốt những rủi ro có thể gặp phải trong quá trình KSNB của NH sẽ càng giúp cho tính hiệu lực hệ thống KSNB cải thiện. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018).
▪ Giả thuyết H6: Yếu tố F6 “Thông tin tín dụng” (ký hiệu TTTD) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là TTTD có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, khi NH càng thực hiện việc luân chuyển cán bộ, nhân viên thì tính hiệu lực hệ thống KSNB sẽ càng cao. Kỳ vọng này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Trương Nguyễn Tường Vy (2018).
▪ Giả thuyết H7: Yếu tố F7 “Thông tin” (ký hiệu TT) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là TT có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, nếu NH càng thực hiện tiếp cận ý kiến khách hàng thông qua hoạt động tín dụng của cán bộ, nhân viên thì tính hiệu lực hệ thống KSNB sẽ càng cao. Kỳ vọng này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Trương Nguyễn Tường Vy (2018).
▪ Giả thuyết H8: Yếu tố F8 “Giám sát thông tin” (ký hiệu GSTT) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là GSTT có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, việc giám sát thông tin càng tốt thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này cũng phù hợp với nghiên cứu của Yakubu và cộng sự (2017).
▪ Giả thuyết H9: Yếu tố F9 “Truyền thông” (ký hiệu TRTHONG) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là TRTHONG có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, việc tăng cường hệ thống truyền thông, quảng bá cho NH thì tính hiệu lực
48
hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Loan (2018), Trương Nguyễn Tường Vy (2018).
▪ Giả thuyết H10: Yếu tố F10 “Giám sát tín dụng” (ký hiệu GSTD) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là GSTD có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH). Hay có thể nói, NH càng chú ý giám sát, kiểm soát tín dụng thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Trương Nguyễn Tường Vy (2018).
▪ Giả thuyết H11: Yếu tố F11 “Năng lực kiểm soát nội bộ” (ký hiệu NLKSNB) được kỳ vọng mang dấu dương (+), nghĩa là NLKSNB có ảnh hưởng đồng biến (tác động tích cực) đến tính hiệu lực hệ thống KSNB (HH).
Hay có thể nói, năng lực của NH trong KSNB càng được nâng cao thì tính hiệu lực hệ thống KSNB càng cao. Kỳ vọng này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của Yakubu và cộng sự (2017).
Mô hình hồi quy bội mô tả điều chỉnh như sau:
HHi = β0 + β1GS + β2TTKSNB + β3TTKS + β4MT+ β5ĐGRR + β6TTTD + β7TT + β8GSTT + β9TRTHONG + β10GSTD + β11NLKSNB + 4.5. Kết quả kiểm định
4.5.1. Kiểm định tương quan và đa cộng tuyến
Bảng 4.8. Kết quả phân tích tương quan
GS TTKS NB
TTKS MT ĐGRR TTTD TT GSTT TRTHO NG
GSTD NLKS NB
HH
GS Hệ số Pearson 1 Sig.
Hệ số Pearson 0,000 1
49
Sig. 1,000
TTK S
Hệ số Pearson 0,000 0,000 1
Sig. 1,000 1,000
MT Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 ĐGR
R
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 TTT
D
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
TT Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 GST
T
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
TRTH ONG
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
GST D
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 NLK
SNB
Hệ số Pearson 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 Sig. 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
HH Hệ số Pearson 0,206 -0,207 0,170 0,114 0,403 -0,083 -0,137 0,213 0,349 0,112 0,079 1 Sig. 0,000 0,000 0,003 0,048 0,000 0,154 0,018 0,000 0,000 0,052 0,171
Ma trận hệ số tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau và giữa biến phụ thuộc với biến độc lập thông quan độ lớn của hệ số tương quan Pearson và mức ý nghĩa của nó. Các biến độc lập phải không tương quan với nhau, trong khi các biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc là yêu cầu cho phân tích hồi quy. Tuy nhiên, mối tương quan lớn có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ là cho các biến có mối quan hệ, ràng buộc với nhau dẫn tới các hệ số hồi quy sau khi ước lượng không còn chính xác nữa. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến. Nếu hệ số: