5. Kết cấu của luận văn
3.3.1Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến của mô hình cần phải được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson Correlation để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa giữa mỗi yếu tố khác với yếu tố Lòng trung thành, và các yếu tố tác động đến lòng trung thành với nhau. Hệ số này luôn trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 3.7 Ma trận tương quan giữa các biến
TQN STM SLC LTT TQN Hệ số tương quan Pearson 1.000 -.020 -.091 .038
Sig. (2-tailed) .797 .247 .633 STM Hệ số tương quan Pearson -.020 1.000 .322** .618**
Sig. (2-tailed) .797 .000 .000 SLC Hệ số tương quan Pearson -.091 .322** 1.000 .452**
Sig. (2-tailed) .247 .000 .000 Hệ số tương quan Pearson .038 .618** .452** 1.000 Sig. (2-tailed) .633 .000 .000
LTT
Cỡ mẫu 161 161 161 161.000
**. Tương quan đạt mức ý nghĩa ở mức bằng 0.01.
Xét bảng 3.7, ta có kết quả kiểm định cho thấy mối tương quan giữa Lòng trung thành (LTT) với Quyết định lựa chọn (SLC) và Sự thỏa mãn (STM) là khá chặt chẽ, trong đó hệ số tương quan giữa yếu tố Sự thỏa mãn với Lòng trung thành cao hơn của Quyết định lựa chọn với Lòng trung thành. Còn với yếu tố Thói quen (TQN) là tương quan lỏng (r = 0.038 nhỏ hơn 0.3), và giá trị (Sig (1-tailed) = .633
lớn hơn 0.05). Ta sẽ lưu ý kết quả này ở bước phân tích hồi quy tiếp theo để giải thích về kết quả nghiên cứu.