Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong phân tích tương quan, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, tất cả các biến đều được xem xét như nhau. Tuy nhiên, cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF).
Bảng 4.28. trình bày kết quả phân tích tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến (HV) với các biến độc lập là Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức tính dễ sử dụng (SD), Ảnh hưởng của xã hội (XH), Điều kiện thuận lợi (DK), Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ (SP), Rủi ro liên quan đế giao dịch, thanh toán (GD).
Bảng 4.19 Phân tích Pearson Correlations Nhân tố YD HI SD XH DK SP GD YD Pearson Correlation 1 .351** .453** .130* .427** .187** .214** Sig. (2-tailed) .000 .000 .037 .000 .003 .001 N 256 256 256 256 256 256 256 HI Pearson Correlation .351** 1 -.023 -.091 .012 -.008 -.050 Sig. (2-tailed) .000 .715 .147 .848 .902 .426 N 256 256 256 256 256 256 256 SD Pearson Correlation .453** -.023 1 -.094 .154* -.052 .072 Sig. (2-tailed) .000 .715 .135 .014 .403 .251 N 256 256 256 256 256 256 256 XH Pearson Correlation .130* -.091 -.094 1 .014 .035 -.067 Sig. (2-tailed) .037 .147 .135 .823 .577 .284 N 256 256 256 256 256 256 256 DK Pearson Correlation .427** .012 .154* .014 1 -.108 .018 Sig. (2-tailed) .000 .848 .014 .823 .084 .780 N 256 256 256 256 256 256 256 SP Pearson Correlation .187** -.008 -.052 .035 -.108 1 .013 Sig. (2-tailed) .003 .902 .403 .577 .084 .832 N 256 256 256 256 256 256 256
Sig. (2-tailed) .001 .426 .251 .284 .780 .832
N 256 256 256 256 256 256 256
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Ma trận trên cho thấy các biến độc lập gồm HI, SD, XH, DK, SP, GD đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc YD. Các hệ số tương quan có mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,01. Cụ thể như sau:
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (YD) với biến Nhận thức về sự hữu ích (HI) là 0,351.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức tính dễ sử dụng (SD) là 0,453.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Ảnh hưởng của xã hội (XH) là 0,130.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Điều kiện thuận lợi (DK) là 0,427.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ (SP) là 0,187.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức về rủi ro trong giao dịch trực tuyến (GD) là 0,214.
Như vậy, có thể kết luận rằng các biến độc lập gồm HI, SD, XH, DK, SP, GD có thể sử dụng để đưa vào phân tích hồi qui tuyến tính và có thể giải thích cho biến phụ thuộc YD. Tuy nhiên, khi quan sát hệ số tương quan giữa các biến độc lập thì giữa chúng cũng có mối tương quan khá cao. Do đó, cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui tuyến tính.
4.5.2Phân tích hồi qui tuyến tính bội 4.5.2.1 Tiêu chuẩn đánh giá