4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.1. Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy
Phân tích tương quan tuyến tính Pearsonsẽ được thực hiện trước khi phân tích
hồi quynhằmkiểm tra mối tương quan tuyến tính cho 6 biến với 1 biến phụ thuộc
và 5 biến độc lập. Mô hình hồi quy tốt là mô hình có hệ số tương quan giữa các biến
phụ thuộc và các biến độc lập lớn, thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau và điều này cũng chỉ ra rằng phân tích hồi quy là phù hợp.
Ở mô hình này chúng ta sẽ xem xét mối quan hệ giữa từng biến đôc lập với
biến phụ thuộc và chính giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 2.13: Ma trận hệ số tương quan HH PV DU DC TC CLDV Đánh giá chung Tương quan Pearson 0,359 0,701 0,613 0,495 0,281 1
Theo ma trận hệ số tương quan, sig. của cả 5 biến đều bằng 0,000 nhỏ hơn
0,05 nghĩa là biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với cả 5 biến độc lập. Khi
sig. đều nhỏ hơn 0.05, chúng ta xem xét đến hệ số tương quan Pearson để đánh giá
mức độ tương quan mạnh/yếu giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Từ kết quả
trên nhận thấy rằng, hệ số tương quan của “Chất lượng dịch vụ” và “Năng lực phục
vụ” là cao nhất. Tiếp đến là ‘Khả năng đáp ứng”, “Sự đồng cảm” và “Phương tiện
hữu hình”. Thấp nhất là “Tính đáng tin cậy”. Tuy nhiên, giữa các biến độc lập cũng
có quan hệ với nhau (Bảng hệ số tương quan - Phụ lục 14) nên chúng ta cần chú ý
xem xét các biến giữ lại trong mô hình hồi quy tuyến tính có xảy ra hiện tượng đa
cộng tuyến không (là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau).