5. Kết cấu đề tài
2.3.2.3.1.Phân tích hệ số tương quan Pearson
Hệ số tương quan Pearson là để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ
giữa biến phụ thuộc với các biến độc. Nếu hai biến có tương quan chặt chẽ, chúng ta phải chú ý đếTrường Đại học Kinh tế Huến các vấn đềcủa đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ
thuộc. Trong quá trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán
bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.
Hệsố tương quan Pearson giữa biến phụthuộc (sựthỏa mãn) và các biến phải lớn
hơn 0,3. Mặt khác, tương quan Pearson giữa các biến độc lập là nhỏ hơn 0,2, điều này cho thấy các biến không tương quan (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bảng 2.10: Ma trận tương quan giữa các biến
Ma trận tương quan DU HH NL TC BA DC HL DU Hệsố tương quan 1 .115 .116 .074 -.023 -.066 .379** HH Hệsố tương quan .115 1 .125 -.053 -.005 -.171* .374** NL Hệsố tương quan .116 .125 1 .044 .125 .068 .477** TC Hệsố tương quan .074 -.053 .044 1 .068 .145 .308** BA Hệsố tương quan -.023 -.005 .125 .068 1 -.003 .354** DC Hệsố tương quan -.066 -.171* .068 .145 -.003 1 .112 HL Hệsố tương quan .379** .374** .477** .308** .354** .112 1
**. Tương quan cóý nghũa tại mức 0.01 (2 chiều)
*. Tương quan cóý nghũa tại mức 0.05 (2 chiều).
(Nguồn:Sốliệu điều tra và xửlý của tác giả).
Xem xét ma trận tương quan ở Bảng 2.10, ta thấy có sự tương quan chặt chẽ
giữa biến phụthuộc và các biếnđộc lập.
DU: Đáp ứng có sự tương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.379ởmức 0.01 (2 chiều).
HH: Hữu hình có sự tương quan đáng kể với sựthỏa mãn là 0.374 ở mức 0.01 (2 chiều).
NL: Năng lực phục vụ có sự tương quan đáng kể với sự thỏa mãn là 0.477 ở
TC: Tin cậy có sự tương quan đáng kể với sựthỏa mãn là 0.308 ở mức 0.01 (2 chiều).
BA: Bảo mật và an toàn có sự tương quan đáng kể với sự thỏa mãn là 0.354 ở
mức 0.01 (2 chiều).
DC: Đáp ứng có sự tương quan đáng kể với sựthỏa mãn là 0.112 < 0.3 nên biến
này đãđược gỡbỏkhỏi mô hình.
Các mối tương quan giữa các biến độc lập là không đáng kể. Nó có nghĩa rằng không có mối tương quan giữa các biến độc lập. Như vậy, có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và có đủ điều kiện để đi đến phân tích hồi quy.