Đối với phân tích tƣơng quan thì hệ số tƣơng quan Pearson nhằm lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính của hai biến định lƣợng (Field, 2009). Ma trận tƣơng quan cho biết mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến với
nhau. Từ ma trận tƣơng quan ta sẽ xem xét đƣa ra các biến có mối quan hệ chặt chẽ với nhau để đƣa vào chạy mô hình hồi quy đa biến. Độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính sẽ đƣợc đánh giá lại bằng hệ số xác định R2 điều chỉnh và chỉ số thống kê F. Phân tích tƣơng quan nhằm kiểm định sự phù hợp của môi trƣờng nghiên cứu.
Còn phân tích hồi quy đa biến nhằm xác định rõ ràng mức độ ảnh hƣởng của từng yếu tố đến quyết định lựa chọn của KHCN, kết quả thu đƣợc là hàm hồi quy đa biến giải thích về quyết định lựa chọn ngân hàng.
Ngoài ra, đa cộng tuyến là hiện tƣợng có sự tƣơng quan phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến độc lập khi xảy ra hiện tƣợng sẽ dẫn đến các hệ số không ổn định khi thêm biến vào mô hình hồi quy (Farrar, 1967). Để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong chƣơng 3, thực hiện theo quy trình nghiên cứu và tiến hành khảo sát khách hàng thông qua bảng câu hỏi chi tiết với thang đo Linkert 5 mức độ để đo lƣờng mức độ quan trọng của 7 yếu tố . Tiếp theo đó, áp dụng phƣơng pháp nghiên cứu theo 5 bƣớc để kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích mô tƣơng quan và hồi quy của mô hình và trình bày kết quả nghiên cứu trong Chƣơng 4.
CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU