CHƯƠNG1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. Kết quả nghiên cứu
2.2.3.1 Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn chứng tỏ chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy là phù hợp, nên nếu ở bước phân tích tương quan này biến độc lập khơng có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy. Tuy nhiên nếu giữa hai biến độc lập có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.
Do đó cần phải kiểm định cặp giả thuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụ thuộc:
H0: Hệ số tương quan bằng 0 H1: Hệ sô tương quan khác 0
Kết quả kiểm định tương quan được thể hiện ở bảng:
Bảng 2.12 Phân tích tương quan PearsonTC CCQ HI KSHV CP YDSD TC CCQ HI KSHV CP YDSD TC Hệ số tương quan Pearson 1 .088 .401 ** .411** .423** .686** Sig. (2 đầu) .341 .000 .000 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120 CCQ Hệ số tương quan Pearson .088 1 .403 ** .007 .403** .362** Sig. (2 đầu) .341 .000 .935 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120 HI Hệ số tương quan Pearson .401 ** .403** 1 .172 .530** .555** Sig. (2 đầu) .000 .000 .060 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120 KSHV Hệ số tương quan Pearson .411 ** .007 .172 1 .221* .416** Sig. (2 đầu) .000 .935 .060 .015 .000 N 120 120 120 120 120 120 CP Hệ số tương quan Pearson .423 ** .403** .530** .221* 1 .577** Sig. (2 đầu) .000 .000 .000 .015 .000 N 120 120 120 120 120 120 YDSD Hệ số tương quan Pearson .686 ** .362** .555** .416** .577** 1 Sig. (2 đầu) .000 .000 .000 .000 .000 N 120 120 120 120 120 120
** Nếu chọn mức ý nghĩa 1% thì giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0.01
*Nếu chọn mức ý nghĩa 5% thì giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0.05
(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS)
Kiểm định giả thuyết ở mức ý nghĩa 5% nên giá trị Sig phải nhỏ hơn 0.05. Theo ma trận hệ số tương quan, ta thấy biến độc lập “Độ tin cậy”, “Chuẩn chủ quan”, “Nhận thức hữu ích”, “Nhận thức kiểm sốt hành vi”, “Chi phí” đều có giá trị Sig. < 0.05 bé hơn mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy các biến này có mối tương quan với biến phụ thuộc“Ý định sử dụng”.
Trong đó, hệ số tương quan giữa biến “Ý định sử dụng” và biến “Độ tin cậy” lớn nhất, là 0.686; hệ số tương quan giữa biến “Ý định sử dụng” và biến “Chuẩn chủ quan” thấp nhất là 0.362.
Bên cạnh đó giữa các biến độc lập có Sig. < 0,05 có thể các biến độc lập khơng có hiện tương đa cộng tuyến, tuy nhiên khi phân tích hồi quy cần chú ý bằng cách kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF). Do đó kiểm định về hiện tượng đa cộng tuyến trong phần phân tích tiếp theo sẽ quyết định có nên giữ lại các biến độc lập này trong mơ hình hồi quy hay khơng.
Như vậy, tất cả các biến “Độ tin cậy”, “Chuẩn chủ quan”, “Nhận thức hữu ích”, “Nhận thức kiểm sốt hành vi”, “Chi phí liên quan” có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến “Ý định sử dụng”, hay nói cách khác là các nhân tố độc lập này có
tác động đến Ý định sử dụng thẻ tín dụng quốc tế của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quân đội.