Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc qua hệ số tương quan Pearson của bảng hệ số tương quan để đánh giá giá trị phân biệt. Hệ số tương quan sẽ nằm trong khoảng [-1;1]. Nếu bằng -1 nghĩa là tương quan nghịch và +1 là tương quan thuận, nếu bằng 0 nghĩa là không có tương quan. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Kết quả phân tích tương quan trong bảng 3.14 cho thấy hệ số tương quan với mức ý nghĩa 1% sig của các cặp phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều < 0.01. Điều này chứng tỏ biến phụ thuộc và các biến độc lập có sự tương quan và phân tích hồi quy là phù hợp.
Bảng 3.14 Ket quả phân tích hệ số tương quan Pearson
NL Pearson Correlation .410- .306** .201* .388** _______ 1 .161* Sig. (2-tailed) .000 .000 .012 .000 .045 N 157 157 157 157 157 7 15 DTC Pearson Correlation .617** .302** .112 .478** .161* _________ 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .163 .000 .045 N 157 157 157 157 157 7 15 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson
1 826a **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).. .682 .671 .37174 2.035 *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra trên SPSS,phụ lục 2
Dựa vào kết quả phân tích tương quan, tương quan không loại nhân tố nào vì sig giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05 .Ta thấy sự tương quan giữa biến phụ thuộc HL với các biến độc lập được thể hiện như sau: giá cả cảm nhận SPDV 0.624, độ đồng cảm 0.366, cơ sở vật chất 0.586, năng lực phục vụ 0.410, độ tin cậy 0.617. Như vậy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.