Trước khi tiến hành kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, người viết tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố trong mô hình nhằm đảm bảo giữa các nhân tố có mối liên hệ tương quan – một điều kiện giả định trước khi phân tích hồi quy. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính 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 - đến 1, lấy giá 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.
Bên cạnh đó, cần chú ý đến hệ số Pearson giữa các nhân tố độc lập của mô hình với nhau, các nhân tố độc lập này cần thỏa mãn điều kiện là phân biệt lẫn nhau, nghĩa là Sig. của hệ số Pearson giữa các nhân tố độc lập cần lớn hơn 0.05. Nếu hệ số Pearson giữa các nhân tố độc lập có Sig. nhỏ hơn 0.05 thì cần xem xét đến vấn đề đa cộng tuyến.
Ma trận bên dưới cho thấy mối tương quan giữa các biến sự trung thành (biến phụ thuộc) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
STC SDU NLP SDC THH SHL CCD STT
SUTINCAY
Tương quan Pearson 1
Sig. (2-tailed)
N 292
SUDAPUNG
Tương quan Pearson .681** 1
Sig. (2-tailed) .000
N 292 292
NANGLUCPHUCVU
Tương quan Pearson .633** .575** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000
N 292 292 292
SUDONGCAM
Tương quan Pearson .596** .587** .599** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 292 292 292 292
N 292 292 292 292 292
SUHAILONG
Tương quan Pearson .589** .652** .610** .563** .629** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 292 292 292 292 292 292
CHIPHICHUYENDOI
Tương quan Pearson .486** .509** .486** .629** .517** .596** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 292 292 292 292 292 292 292
SUTRUNGTHANH
Tương quan Pearson .579** .600** .557** .556** .512** .608** .578** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 292 292 292 292 292 292 292 292
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01
Xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy nhân tố Sự tin cậy có tương quan mạnh nhất với nhân tố Sự đáp ứng với hệ số Pearson 0.681. Tiếp đến là nhân tố Năng lực phục vụ có tương quan mạnh nhất với Sự tin cậy (0.633), nhân tố Sự đồng cảm có tương quan mạnh nhất với nhân tố Chi phí chuyển đổi (0.629). Trong khi Tính hữu hình lại có tương quan mạnh nhất với nhân tố Năng lực phục vụ (0.631), nhân tố Sự hài lòng lại có tương quan mạnh nhất với nhân tố Sự đáp ứng (0.652), nhân tố Chi phí chuyển đổi lại có tương quan mạnh nhất với nhân tố Sự đồng cảm (0.629).
Xét bảng, ta có kết quả kiểm định cho thấy mối tương quan giữa sự trung thành (STT) với hầu hết các yếu tố như sự tin cậy (STC), sự hài lòng (SHL), năng lực phục vụ (NLP), rào cản chuyển đổi (CCD) khá là chặt chẽ. Còn yếu tố tính hữu hình (THH) và sự đồng cảm (SDC) là tương quan lỏng. Tất cả các hệ số Pearson giữa nhân tố phụ thuộc STT và các nhân tố độc lập khác trong bảng đều có Sig. bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05 nghĩa là bác bỏ giả thuyết Ho: giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc “sự trung thành của khách hàng trong hệ thống ngân hàng bán lẻ Việt Nam” không có mối liên hệ, chứng tỏ giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính.
Tuy nhiên, giữa các biến độc lập với nhau có một số hệ số Pearson có Sig. nhỏ hơn 0.05, nghĩa là giữa các biến độc lập này có mối quan hệ tuyến tính. Điều này đòi hỏi cần xem xét đến vấn đề đa cộng tuyến ở các bước sau của nghiên cứu