Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức
độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cảđều được xem xét như nhau.
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao. Trong quá trình phân tích hối quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Bảng 3.10), ta thấy nhân tố PHONG CÁCH PHỤC VỤ có tương quan mạnh nhất với nhân tố SỰ TÍN NHIỆM (0,307). Kế tíếp, nhân tố SỰ THUẬN TIỆN có tương quan đáng kể với nhân tố TÍNH CẠNH TRANH VỀ GIÁ (0,258) và nhân tố HÌNH ẢNH DOANH NGHIỆP có tương quan nhiều nhất đến PHONG CÁCH PHỤC VỤ (0,260), trong khi SỰ HỮU HÌNH lại có tương quan nhiều nhất với nhân tố
PHONG CÁCH PHỤC VỤ (0,285).
Ngoài ra, nhân tố SỰ HÀI LÒNG cũng có sự tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 6 biến độc lập (PHONG CÁCH PHỤC VỤ, SỰ THUẬN TIỆN, SỰ TÍN NHIỆM, HÌNH
ẢNH DOANH NGHIỆP, SỰ HỮU HÌNH VÀ TÍNH CẠNH TRANH VỀ GIÁ). Như vậy, giữa các biến độc lập với nhau có sự tương quan tuyến tính yếu đều có hệ số Pearson <0,3 (ngoại trừ
56
cặp PHONG CÁCH PHỤC VỤ và SỰ TÍN NHIÊM) do đó thỏa điều kiện đểđưa vào phân tích hồi quy và tính đa cộng tuyến của hai biến PCPV và STN cần được chú ý đến.
Correlations PCPV STT STN HADN TCTG SHH SHL PCPV Pearson Correlation 1 ,214(*) ,307(**) ,260(**) ,178(*) ,285(**) ,620(**) STT Pearson Correlation ,214(*) 1 ,145 ,228(**) ,258(**) ,172(*) ,564(**) STN Pearson Correlation ,307(**) ,145 1 ,176(*) ,216(**) ,198(*) ,576(**) HADN Pearson Correlation ,260(**) ,228(**) ,176(*) 1 ,244(**) ,195(*) ,604(**) TCTG Pearson Correlation ,178(*) ,258(**) ,216(**) ,244(**) 1 ,186(*) ,608(**) SHH Pearson Correlation ,285(**) ,172(*) ,198(*) ,195(*) ,186(*) 1 ,542(**) SHL Pearson Correlation ,620(**) ,564(**) ,576(**) ,604(**) ,608(**) ,542(**) 1
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 3.10: Kết quả phân tích Pearson về Các nhân tố tác động đến Sự Hài Lòng của Khách Hàng
Tuy việc đo lường mức độ hài lòng của khách hàng chỉ có 3 biến quan sát nhưng chúng ta thấy rằng chúng cũng có sự tương quan chặt chẽ với nhau với hệ số Pearson ở tất cả các biến
đếu lớn hơn 0,4 nên đã có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau và không thích hợp để phân tích hồi quy, trong đó sự hài lòng của khách hàng luôn gắn liền với khả năng đáp ứng yêu cầu (0,814) và tiếp tục sử dụng dịch vụ của NH (0,871) Correlations Tong the chat luong dich vu
Kha nang dap ung yeu cau
khach hang Tiep tuc su dung dich vu ngan hang Su hai long cua khach hang Tong the chat luong dich
vu
Pearson Correlation
1 ,424(**) ,520(**) ,791(**)
Kha nang dap ung yeu cau khach hang
Pearson Correlation ,424(**) 1 ,621(**) ,814(**)
Tiep tuc su dung dich vu
ngan hang Pearson Correlation ,520(**) ,621(**) 1 ,871(**)
Su hai long cua khach hang
Pearson Correlation
,791(**) ,814(**) ,871(**) 1
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Bảng 3.11: Kết quả phân tích Pearson về Mức độ Hài Lòng của Khách Hàng