Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần phải xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến. Điều này nhằm kiểm định giữa các biến có mối quan hệ tương quan tuyến tính với nhau và các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc.
Ta sử dụng hệ số tương quan Pearson1 (r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến.
Giả thuyết đặt ra cần phải kiểm định là:
Ho: Không có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
H1: Có mối quan hệ tuyến tính của các biến trong mô hình
Kết quả kiểm định sự tương quan như sau:
1Công thức của r như sau:
x y i i N i S S N Y Y X X r 1 1
Bảng 3.1: Kết quả kiểm định sự tương quan MĐKV ĐUKQT F1 F2 F3 F4 F5 Hệ số tương quan MĐKV ĐUKQT 1 .673** .576** .568** .550** .483** F1 1 .680** .597** .538** .445** F2 1 .557** .446** .417** F3 1 .427** .364** F4 1 .396** F5 1
*: Kiểm định mức giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05; **: kiểm định mức giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01.
Ma trận này cho ta biết mối tương quan giữa biến mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi (biến phụ thuộc) với các biến độc lập, cũng như sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Giả thuyết Ho bị bác bỏ với giá trị Sig rất nhỏ 0.000. Với mức ý nghĩa α=0,01 (độ tin cậy 99%), hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi và các biến độc lập mạnh, chẳng hạn: mức độ tương quan giữa các yếu tố thuộc về gia đình với chính nó là 1, giữa các yếu tố thuộc về gia đình với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,673; các yếu tố thuộc về nhà trường với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,576 và các yếu tố thuộc về nhà trường với các yếu tố thuộc về gia đình là 0,680. Ngoài ra, các yếu tố còn lại có mức độ tương quan với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi và các biến còn lại ở mức độ trung bình, chẳng hạn như: mục tiêu học tập với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,568; thời gian dành cho môn Tin học với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết quả thi là 0,550; phương pháp học môn tin với mức độ đáp ứng kỳ vọng kết
Sơ bộ ta có thể kết luận có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập và có thể đưa các biến độc lập vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
3.1.2. Phân tích hồi quy bội
Phân tích tương quan đã chứng minh được rằng, giữa các biến có mối tương quan với nhau, hệ số tương quan có giá trị thấp. Tuy nhiên, việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến là cần thiết, nhằm hạn chế những hậu quả nếu xảy ra hiện tượng này. Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Các hệ số VIF trong kết quả phân tích này khá nhỏ, từ 1,341 đến 2,391, (bảng Coefficients) cho thấy không hiện diện hiện tượng đa cộng tuyến của các biến tiếp tục đánh giá mô hình.