Chƣơng 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5 Phân tích tƣơng quan
Để chỉ ra mối quan hệ giữa 7 thang đo, tác giả tiến hành kiểm tra mối tƣơng quan giữa các thang đo. Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến chạy từ -1 đến 1, nếu kết quả càng gần 1 sẽ cho thấy hai biến có mối tƣơng quan thuận, cùng chiều và tƣơng quan càng mạnh. Kết quả càng gần 0 là giữa hai biến có mối liên hệ yếu dần, nếu giữa hai biến độc lập có mối tƣơng quan lớn hơn 0.8 tức là có sự đa cộng tuyến trong mô hình.
Bảng 3.7: Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các thang đo. Correlations STC SDU THH SDC SBD SHLC TT STC Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 974 SDU Pearson Correlation 0.522** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 N 974 976 THH Pearson Correlation 0.568** 0.659** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 N 974 976 976 SDC Pearson Correlation 0.480** 0.692** 0.641** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 N 974 976 976 976 SBD Pearson Correlation 0.637** 0.666** 0.655** 0.656** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 N 974 976 976 976 976 SHLC Pearson Correlation 0.487** 0.750** 0.603** 0.686** 0.584** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 974 976 976 976 976 976 TT Pearson Correlation 0.409** 0.562** 0.521** 0.524** 0.462** 0.640** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 974 976 976 976 976 976 976 Nguồn: Tác giả xử lý bằng SPSS
3.5.1 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập
Bảng trên cho ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau đều cho kết quả khá cao. Chẳng hạn nhƣ giữa biến sự tin cậy và biến tính hữu hình là 0.568, giữa biến sự tin cậy và sự đảm bảo là 0.637, giữa sự tin cậy và sự đáp ứng là 0.522, giữa sự tin cậy và sự đồng cảm là 0.48.... Cho thấy giữa các biến độc lập này có sự ảnh hƣởng nhất định đến nhau, hay nói khác đi là khi biến sự tin cậy nhận sự đánh giá cao của khách hàng thì các biến độc lập khác cũng đƣợc đánh giá cao...
Tuy nhiên khi kết hợp với kết quả hồi quy bội ở dƣới, hệ số VIF giữa các biến đều nhỏ hơn 4, chứng tỏ mặc dù giữa các biến độc lập có ảnh hƣởng nhất định đến nhau nhƣng không đến mức đa cộng tuyến. Điều này dễ hiểu vì khi đứng ở góc độ khách hàng, họ đánh giá đôi khi mang tính cảm tính vì việc đánh giá các biến độc lập cùng một thời điểm sẽ bị chi phối lẫn nhau. Điều này là không thể tránh khỏi trong điều tra xã hội học.
3.5.2 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc:
Kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập là sự tin cậy, sự đáp ứng, tính hữu hình, sự đồng cảm, sự bảo đảm với biến phụ thuộc là sự hài lòng lần lƣợt là 0.487; 0.75; 0.603; 0.686; 0.584 cho thấy giữa các biến này có mối tƣơng quan mạnh, tức là khi các biến độc lập nhận giá trị càng cao thì biến phụ thuộc là sự hài lòng cũng nhận giá trị cao. Điều này phù hợp với thực tế.
Cũng tƣơng tự, kết quả phân tích tƣơng quan giữa các biến là sự tin cậy, tính hữu hình, sự bảo đảm, sự đáp ứng, sự đồng cảm với biến sự trung thành cũng chỉ ra rằng giữa các biến này có mối tƣơng quan mạnh và tƣơng quan thuận, khi các biến này cao thì biến sự trung thành cũng cao. Đây là một kết quả hợp lý với thực tế. Bảng trên cũng chỉ ra rằng hai biến sự hài lòng và sự trung thành có hệ số tƣơng quan là 0.64 tức hai biến này có sự liên hệ với nhau, khi khách hàng hài lòng với chất lƣợng dịch vụ thì họ sẽ trung thành cao với nhà mạng.
Tuy nhiên, phân tích tƣơng quan chỉ chỉ ra đƣợc mối liên hệ giữa các biến mà không chỉ ra đƣợc biến độc lập nào ảnh hƣởng nhất đến biến phụ thuộc với mức độ ảnh hƣởng thể hiện qua hệ số là bao nhiêu. Nhƣng trên cơ sở của phân tích tƣơng quan, ta thấy giữa các biến có sự ảnh hƣởng nhất định lẫn nhau, từ đó ta phân tích hồi quy để chỉ ra ảnh hƣởng cụ thể này.