Correlationsa
TRU CIS REL WEB EFF SAT
TRU Pearson Correlation 1 ,253** ,148* ,142* ,178** ,432**
Sig. (2-tailed) ,000 ,028 ,035 ,008 ,000
CIS Pearson Correlation ,253** 1 ,305** ,164* ,186** ,609**
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,014 ,005 ,000
REL Pearson Correlation ,148* ,305** 1 ,107 ,137* ,489**
Sig. (2-tailed) ,028 ,000 ,112 ,042 ,000
WEB Pearson Correlation ,142* ,164* ,107 1 ,064 ,296**
Sig. (2-tailed) ,035 ,014 ,112 ,343 ,000
EFF Pearson Correlation ,178** ,186** ,137* ,064 1 ,343**
Sig. (2-tailed) ,008 ,005 ,042 ,343 ,000
SAT Pearson Correlation ,432** ,609** ,489** ,296** ,343** 1
Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0,05 level (2-tailed). a. Listwise N=221
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) Nhìn trong bảng 4.15 ta có nhận xét: 5 nhân tố độc lập đều có sự tương quan với nhân tố Sự hài lòng doanh nghiệp (thấp nhất là 0,296) và chúng đều có ý nghĩa ở mức 1% hoặc 5% nên ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến Sự hài lòng doanh nghiệp. Mặc dù hầu hết hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau không cao (trừ biến REL và biến CIS có tương quan với nhau khá mạnh); nhưng nhiều biến có tương quan ở mức 1% hoặc 5% điều này khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập này trong mô hình hồi qui tuyến tính bội ta xây dựng được.
Như vậy, sau khi kiểm định Pearson thì giữa các biến độc lập với nhau và các biến này đều thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.
4.7. Hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi qui bội là một trong những đích nhắm lớn nhất của tác giả để xem xét và lượng hóa được mối quan hệ giữa các biến độc lập là những nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng doanh nghiệp và biến phụ thuộc là Sự hài lòng doanh nghiệp. Sau khi hoàn thành các thủ tục cần thiết như kiểm định thang đo Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson kết quả cho thấy đều phù hợp để chạy phân tích hồi qui.
Phương trình hồi quy bội mẫu được tác giả xây dựng như sau: SAT = 0 + 1*TRU + 2*CIS + 3*REL + 4*WEB + 5*EFF
Trong đó:
- SAT: Biến phụ thuộc Sự hài lòng doanh nghiệp.
- 1, 2, 3, 4, 5: là các hệ số hồi quy được dùng từ các hệ số hồi quy ước lượng được.
- TRU, CIS, REL, WEB, EFF là các biến độc lập theo thứ tự: Sự tin tưởng, Hỗ trợ công dân, Tính đáng tin cậy, Thiết kế Website và Tính hiệu quả.
Phương trình hồi qui bội được thực hiện trên phần mềm SPSS 16.0. Với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được đưa vào phân tích, phương pháp hồi qui bội được chọn là phương pháp chọn từng bước (stepwise selecsion). Đây là một kết hợp của thủ tục đưa vào dần và loại trừ dần và có lẽ là phương pháp được sử dụng thông thường nhất.(2)
4.7.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi qui
Như đã đề cập trong phần 3.5.2 hệ số R2 hiệu chỉnh được thay cho hệ số R2 để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi qui đa biến vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
2 Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS tập 1, NXB Hồng Đức.