6. Bố cục của đề tài
3.5. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích của tương quan Pearson nhằm kiểm tra mỗi tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như các biến độc lập với nhau. Tương quan Pearson có giá trị dao động từ -1 đến 1.
+ Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.
+ Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu.
+ Nếu r là 1, tương quan tuyệt đối.
+ Nếu r là 0, thì không có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, không có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.
Bảng 3.20. Bảng phân tích tương quan Pearson Quyết định (QD) Cảm nhận (X1) Chuyến đi (X2) Động cơ (X3) Các chương trình hỗ trợ về giá và
hoạt động thu hút Sig, (2-tailed) du lịch (X4)
Quyết định
**, Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2 phía)
* Xét tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc Y:
Chúng ta có thể thấy giá trị Sig. (2-tailed) của toàn bộ biến độc lập với biến phụ thuộc Y đều là nhỏ hơn 0,05. Cho nên các biến độc lập này đều có sự tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
- Biến X1 tương quan mạnh nhất với biến Y với hệ số Pearson = 0,589.
- Biến X2 tương quan mạnh thứ 2 với biến Y với hệ số Pearson
= 0,577.
- Biến X4 tương quan mạnh thứ 3 với biến Y với hệ số Pearson
= 0,525.
- Biến X5 tương quan mạnh thứ 4 với biến Y với hệ số Pearson
= 0,472.
- Biến X3 tương quan yếu nhất với biến Y với hệ số Pearson = 0,438.
* Xét tương quan giữa các biến độc lập với nhau:
Tất cả các biến độc lập đều có sự tương quan tuyến tính, do tất cả đều có sig < 0,05. Trong đó:
- Giữa X1 và X2 có tương quan mạnh mẽ nhất với hệ số Pearson = 0,632.
- Giữa X3 và X1 lại có tương quan yếu nhất với hệ số Pearson = 0,298.