Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm định sự tương quan giữa các yếu tố.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson là phương pháp thường được dùng nhất để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giữa biến độc lập và biến phụ thuộc phải có tương quan thì các biến đó mới được đem vào để phân tích hồi quy.
Tuy nhiên, nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan bằng 1 trong trường hợp có tương quan tuyến tính đồng biến và -1 trong trường hợp tương quan tuyến tính nghịch biến. Các giá trị khác trong khoảng (-1,1) cho biết mức độ phụ thuộc tuyến tính giữa các biến. Nếu hệ số tương quan có giá trị gần bằng 0 thì giữa các biến càng ít có tương quan. Hệ số tương quan càng gần với -1 và 1 thì tương quan giữa các biến càng mạnh. Khi hệ số tương quan bằng 1 hay -1 thì tương quan là hoàn hảo (dự báo được chính xác giá trị của biến này khi có giá trị của biến kia). (Tabachnick & Fidell, 2007).
Kết quả phân tích tương quan của các biến trong mô hình được trình bày tại bảng 4.5.
Bảng 4.5. Phân tích hệ số tương quan Pearson
PRI PEV PFA EFF FUL SAT
PRI 1 PEV .354** 1 PFA .406** .568** 1 EFF .389** .403** .363** 1 FUL .401** .530** .461** .561** 1 SAT .518** .743** .626** .636** .669** 1 ** Tương quan đạt mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed).
Từ kết quả phân tích tương quan, có thể thấy rằng Sự hài lòng của khách hàng có tương quan tuyến tính chặt với 5 biến độc lập và có mức ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (Sự hài lòng) với các biến độc lập tương đối cao (thấp nhất là 0.518). Một số biến độc lập cũng có tương quan tương đối cao (hệ số tương quan cao nhất là 0.568, tương quan giữa 2 biến PFA và PEV), do đó khi thực hiện phân tích hồi quy bội cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến.