5. Kết cấu đềtài
2.3.2.3.1. Phân tích hệsốtương quan Pearson
Hệsốtương quan Pearson là đểkiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụthuộc với các biến độc. Nếu hai biến có tương quan chặt chẽ, chúng ta phải chú ý đến các vấn đềcủa đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Mã hóa biến Nhân tố
1 TM5.32 .926 TM5.33 .851 TM5.34 .846 Eigenvalues 2.296 Phương sai rút trích 76.543%
Vấn đềcủa hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rờiảnh 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.
Hệsốtương 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 nhỏhơn 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 Hệsốtương quan 1 .115 .116 .074 -.023 -.066 .379 HH Hệsốtương quan .115 1 .125 -.053 -.005 -.171 .374 NL Hệs ố tương quan .116 .125 1 .044 .125 .068 .477 TC Hệs ố tương quan .074 -.053 .044 1 .068 .145 .308 BA Hệs ố tương quan -.023 -.005 .125 .068 1 -.003 .354 DC Hệs ố tương quan -.066 -.171 .068 .145 -.003 1 .112 HL Hệs ố tương quan .379 .374 .477 .308 .354 .112 1
**. Tương quan có ý nghũa tại mức 0.01 (2 chiều) *. Tương quan có ý nghũa tại mức 0.05 (2 chiều).
(Nguồn:Sốliệu điều tra và xửlý của tác giả).
Xem xét ma trận tương quanởBảng 2.10, ta thấy có sựtương quan chặt chẽ giữa biến phụthuộc và các biếnđộc lập.
DU: Đápứng có sựtương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.379ởmức 0.01 (2 chiều).
HH: Hữu hình có sựtương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.374ởmức 0.01 (2 chiều).
NL: Năng lực phục vụcó sựtương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.477ở mức 0.01 (2 chiều).
TC: Tin cậy có sựtương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.308ởmức 0.01 (2 chiều).
BA: Bảo mật và an toàn có sựtương quan đáng kểvới sựthỏa mãn là 0.354ở mức 0.01 (2 chiều).
DC: Đápứng có sựtương quan đáng kểvới 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 thểkết 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.