HH TC DU DB CT HL HH Pearson Correlation 1 ,391(**) ,493(**) ,479(**) ,489(**) ,618(**) Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186 TC Pearson Correlation ,391(**) 1 ,525(**) ,353(**) ,406(**) ,479(**) Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186 DU Pearson Correlation ,493(**) ,525(**) 1 ,388(**) ,485(**) ,594(**) Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186 DB Pearson Correlation ,479(**) ,353(**) ,388(**) 1 ,335(**) ,479(**) Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186 CT Pearson Correlation ,489(**) ,406(**) ,485(**) ,335(**) 1 ,548(**) Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186 HL Pearson Correlation ,618(**) ,479(**) ,594(**) ,479(**) ,548(**) 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 186 186 186 186 186 186
Ma trận này cho biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc - sự hài lòng của các doanh nghiệp (HL) với từng biến độc lập trong mơ hình là: (1) Phƣơng tiện hữu hình; (2) Độ tin cậy; (3) Mức độ đáp ứng; (4) Sự đảm bảo; (5) Sự cảm thông. Ngồi ra, cịn cho biết mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau. Với ma trận trên, mối tƣơng quan giữa sự hài lòng của các doanh nghiệp (HL) với các biến độc lập khác trong ma trận tƣơng quan đƣợc thể hiện ra là mối liên hệ rất chặt chẽ, hệ số tƣơng quan giữa (HL) với tất cả các biến khác đều lớn hơn 0.30. Tƣơng quan ít nhất với (HL) là yếu tố sự cảm thông (CT) và tƣơng quan cao nhất là yếu tố phƣơng tiện hữu hình (HH). Bên cạnh đó, ta thấy có mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau và các hệ số tƣơng quan đều ở mức cao hơn 0.30.
Với kết quả này, chúng ta có thể kết luận sơ bộ là tất cả các biến độc lập đều có thể đƣợc đƣa vào mơ hình để giải thích cho sự hài lịng của các doanh nghiệp tại KCN Hiệp Phƣớc.
Phân tích tƣơng quan cho thấy có mối quan hệ giữa các biến với nhau, các hệ số đều lớn hơn 0.4, các giá trị Sig đều rất nhỏ (0.000) do đó chúng có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó:
- Phƣơng tiện hữu hình có liên quan chặt chẽ đến sự hài lòng của các doanh nghiệp tại KCN Hiệp Phƣớc cao nhất (r = 0.618; p<0);
- Mức độ đáp ứng có liên quan chặt chẽ đến sự hài lòng của các doanh nghiệp tại KCN Hiệp Phƣớc khá cao (r = 0.594; p<0);
- Sự cảm thơng có liên quan chặt chẽ đến sự hài lịng của các doanh nghiệp tại KCN Hiệp Phƣớc ở mức trung bình (r = 0.548; p<0);
- Độ tin cậy và Sự đảm bảo có liên quan chặt chẽ đến sự hài lịng của các doanh nghiệp tại KCN Hiệp Phƣớc có hệ số thấp nhất (r = 0.479; p<0); Các kết quả trên cho thấy các đối tƣợng trả lời nhận thức đƣợc rằng có sự ảnh hƣởng của các yếu tố trên đến sự hài lòng của họ tại KCN Hiệp Phƣớc.
4.5.2 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Trong khi đánh giá mơ hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số xác định R2
(R square) đƣợc dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R square đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số lƣợng biến đƣa vào mơ hình. Hệ số R2
có xu hƣớng tăng thuận chiều với số lƣợng biến đƣa vào mơ hình, mặc dù vậy, khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Nhƣ vậy, R square có xu hƣớng là ƣớc lƣợng lạc quan của thƣớc đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thƣờng khơng phù hợp với dữ liệu thực tế nhƣ giá trị R2
thể hiện. Hệ số R2
khi đánh giá độ phù hợp của mô hình là 0.552, nhƣ vậy mơ hình nghiên cứu là rất phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng R2
điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp với mơ hình.
Bảng 4.12 Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình Model R R Square