Kiểm định hệ số tương quan Pearson

 

Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.

Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan biến phụ thuộc là ý định sử dụng phần mềm và các biến độc lập khác tương đối cao, sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến ý định sử dụng (IT). Nhưng hệ số tương quan giữa các biến  độc lập dao  động từ 0.248  đến 0.504  điều này chúng ta cần xem xét vai trò của các biến độc lập trên trong mô hình hồi quy tuyến tính bội.

Hệ số tương quan giữa các biến
		PU	AA	SI	MC	FC	IT
PU	Pearson Correlation	1.000	-.396	.306	-.221	.504	.556
	Sig. (2-tailed)		.000	.000	.007	.000	.000
	N	147.000	147	147	147	147	144
AA	Pearson Correlation	-.396	1.000	-.049	.268	-.248	-.208
	Sig. (2-tailed)	.000		.560	.001	.002	.012
	N	147	147.000	147	147	147	144
SI	Pearson Correlation	.306	-.049	1.000	-.182	.353	.579
	Sig. (2-tailed)	.000	.560		.028	.000	.000
	N	147	147	147.000	147	147	144
MC	Pearson Correlation	-.221	.268	-.182	1.000	-.300	-.351
	Sig. (2-tailed)	.007	.001	.028		.000	.000
	N	147	147	147	147.000	147	144
FC	Pearson Correlation	.504	-.248	.353	-.300	1.000	.498
	Sig. (2-tailed)	.000	.002	.000	.000		.000
	N	147	147	147	147	147.000	144
IT	Pearson Correlation	.556	-.208	.579	-.351	.498	1.000
	Sig. (2-tailed)	.000	.012	.000	.000	.000
	N	144	144	144	144	144	170.000