To test for the possible presence o

To test for the possible presence of multi collinearity problem, a correlation matrix was run among the five independent variables. As shown in Table 3, the intercorrelations among the five independent variables were rather low, ranging from 0.234 to 0.457. Thus, it was concluded that there were no reasons to be concerned as no high intercorrelations existed among these variables. However, the absence of high bivariate correlation does not imply lack of collinearity because the correlation matrix may not reveal collinear relationships involving more than two variables. Therefore, the tolerance values of the independent variables were assessed further while the regression analysis was run using the conventional tolerance value of 0.1 as the cut-off point for high multicollinearity (Hair et al. 1998). The analysis showed that all independent variables in the regression equation had high tolerance values ranging from 0.688 to 0.785 and the VIF values are all quite close to 1.0 (the highest was 1.454), indicating an absence of multicollinearity problem.

Kết quả (Việt) 1:

Để thử nghiệm cho sự hiện diện có thể đa collinearity vấn đề, một ma trận tương quan giữa các biến độc lập năm chạy. Như thể hiện trong bảng 3, intercorrelations giữa các biến độc lập năm là khá thấp, trải dài từ 0.234 đến 0.457. Vì vậy, nó đã được kết luận rằng đã có không có lý do để được quan tâm như không có intercorrelations cao tồn tại giữa các biến. Tuy nhiên, sự vắng mặt của mối tương quan bivariate cao không bao hàm sự thiếu collinearity vì ma trận tương quan có thể không tiết lộ mối quan hệ hoặc liên quan đến nhiều hơn hai biến. Vì vậy, các giá trị dung sai của các biến độc lập được đánh giá thêm trong khi phân tích hồi qui được điều hành sử dụng giá trị dung sai thông thường của 0,1 là điểm cắt cho cao multicollinearity (tóc et al. năm 1998). Các phân tích cho thấy rằng tất cả các biến độc lập trong phương trình hồi quy có giá trị cao khoan dung khác nhau, từ 0.688 để 0.785 và các giá trị VIF là tất cả khá gần 1.0 (cao nhất là 1.454), chỉ một sự vắng mặt của vấn đề multicollinearity.

Kết quả (Việt) 2:

Để kiểm tra sự hiện diện có thể có của vấn đề đa cộng tuyến, một ma trận tương quan đã được chạy trong những năm biến độc lập. Như thể hiện trong Bảng 3, intercorrelations trong những năm biến độc lập là khá thấp, dao động 0,234-0,457. Như vậy, có thể kết luận rằng không có lý do để lo ngại vì không intercorrelations cao tồn tại giữa các biến này. Tuy nhiên, sự vắng mặt của các mối tương quan hai biến cao không có nghĩa là thiếu cộng tuyến vì ma trận tương quan có thể không tiết lộ mối quan hệ cộng tuyến liên quan đến hơn hai biến. Do đó, các giá trị dung sai của các biến độc lập được đánh giá thêm khi các phân tích hồi quy được chạy bằng cách sử dụng giá trị khoan dung thường là 0,1 như là điểm cắt cho đa cộng tuyến cao (Tóc et al. 1998). Các phân tích cho thấy tất cả các biến độc lập trong phương trình hồi quy có giá trị khoan dung cao khác nhau 0,688-0,785 và các giá trị VIF là tất cả khá gần 1.0 (cao nhất là 1,454), cho thấy một sự vắng mặt của vấn đề đa cộng tuyến.