- Crombach’s Alpha Phân tích EFA
3.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 1 Phân tích tương quan
3.3.1. Phân tích tương quan
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố EFA và nhóm biến từ 26 biến quan sát hợp lệ thành 6 nhân tố độc lập, với mỗi giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần đo lường chúng và thuộc nhân tố đó. Phân tích ma trận tương quan được tiến hành nhằm mục tiêu xem xét sự phù hợp khi đưa các nhân tố vào mô hình hồi quy, đồng thời đây cũng là quá trình nhằm kiểm tra dấu của các hệ số nhân tố so với dấu của các hệ số trong phương trình hồi quy ở bước tiếp theo. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa các biến chất lượng dịch vụ với nhau và giữa các biến chất lượng dịch vụ với biến sự hài lòng. Nếu các biến chất lượng dịch vụ có sự tương quan chặt thì cần lưu ý đến kiểm định đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy. Kết quả phân tích tương quan giữa các yếu tố trong mô hình được trình bày ở bảng 3.7 Nhờ sau:
Bảng 3.7. Sự tương quan giữa các biến nghiên cứu
HT TC DA AT TT CP SHL
HT Tương quan Pearson 1 .314
** .154* .263** .339** .150* .013
Mức ý nghĩa .000 .004 .000 .000 .039 .060 TC Tương quan Pearson .314
DA Tương quan Pearson .154
* .227** 1 .026 .255** -.044 .293*
Mức ý nghĩa .004 .000 .725 .000 .547 .000 AT Tương quan Pearson .263
** .186* .026 1 .150* .228** .063**
Mức ý nghĩa .000 .010 .725 .039 .000 .000 TT Tương quan Pearson .339
** .477** .255** .150* 1 .062 .156**
Mức ý nghĩa .000 .000 .000 .039 .398 .000 CP Tương quan Pearson .150
* .076 -.044 .228** .062 1 .009*
Mức ý nghĩa .039 .295 .547 .000 .398 .002 SHL Tương quan Pearson .013 .125 .293
** .063 .156* .009 1
Mức ý nghĩa .060 .000 .000 .000 .000 .002
(Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả, 2017)
**. Tương quan Pearson có ý nghĩa thống kê ở mức 0.01; n=190 *. Tương quan Pearson có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05; n=190
Để kiểm tra tương quan giữa các biến phụ thuộc với biến độc lập, ta dùng hệ số tương quan Pearson để xem xét.
Nhìn vào cột cuối cùng của bảng 3.7 ta thấy tương quan giữa biến phụ thuộc với biến Hệ thống thông quan tự động là (r=0.13); với biến Độ tin cậy là (r=0.125); với biến Sự đáp ứng (r= 0.293); với biến Độ an toàn (r=0.63); với biến Thông tin (r=0.156); với biến Chi phí và lệ phí (r=0.09), và đều có mức ý nghĩa (Sig.=0.000), và tất cả các hệ số nêu trên đều mang dấu dương (+), chính vì thế chứng tỏ các biến độc lập có quan hệ chặt chẽ và tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc là sự hài lòng trong tổ chức. Bên cạnh đó hệ số tương quan của các biến đều lớn nên ít có khả năng xảy ra hiện tượngđa công tuyến. Điều này một lần nữa khẳng định các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc. Vì thế tác giả dự đoán mô hình hồi quy bội có dạng Nhờ sau:
SHL = β0 + β1HT + β2TC + β3DA + β4AT + β5TT + β6CP + ei