6. Kết cấu của luận văn
4.6. Phân tích tương quan
Như đã đề cập trong mục 3.5 của cùng luận văn này, trước khi phân tích hồi quy bội tác giả tiến hành phân tích tương quan để xem xét các mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau và các biến độc lập với các biến phụ thuộc kết quả được trình bày trong bảng 4.15:
Bảng 4.15: Ma trận tương quan giữa các biến
Correlationsa
TRU CIS REL WEB EFF SAT
TRU Pearson Correlation 1 ,253** ,148* ,142* ,178** ,432**
Sig. (2-tailed) ,000 ,028 ,035 ,008 ,000
CIS Pearson Correlation ,253** 1 ,305** ,164* ,186** ,609**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,014 ,005 ,000
REL Pearson Correlation ,148* ,305** 1 ,107 ,137* ,489**
Sig. (2-tailed) ,028 ,000 ,112 ,042 ,000
WEB Pearson Correlation ,142* ,164* ,107 1 ,064 ,296**
Sig. (2-tailed) ,035 ,014 ,112 ,343 ,000
EFF Pearson Correlation ,178** ,186** ,137* ,064 1 ,343**
Sig. (2-tailed) ,008 ,005 ,042 ,343 ,000
SAT Pearson Correlation ,432** ,609** ,489** ,296** ,343** 1
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed). a. Listwise N=221
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Nhìn trong bảng 4.15 ta có nhận xét: 5 nhân tố độc lập đều có sự tương quan với nhân tố Sự hài lòng doanh nghiệp (thấp nhất là 0,296) và chúng đều có ý nghĩa ở mức 1% hoặc 5% nên ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến Sự hài lòng doanh nghiệp. Mặc dù hầu hết hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao (trừ biến REL và biến CIS có tương quan với nhau khá mạnh); nhưng nhiều biến có tương quan ở mức 1% hoặc 5% điều này khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập này trong mô hình hồi qui tuyến tính bội ta xây dựng được.
Như vậy, sau khi kiểm định Pearson thì giữa các biến độc lập với nhau và các biến này đều thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.