CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.5.1. Phân tích tương quan
Nếu Sig bé hơn 5% ta có thể kết luận được là hai biến có tương quan với nhau, nếu Sig lớn hơn 5% thì hai biến khơng có tương quan với nhau.
Bảng hệ số tương quan cho thấy các biến độc lập AFH, AE, AQ, AP đều có tương quan với biến phụ thuộc IB ở mức ý nghĩa 0,05 và 0,001. Cụ thể AFH tương quan với IB ( sig =.000), AE có tương quan với IB ( sig =.000), AQ có tương quan với IB ( sig=.000), và AP có tương quan với IB ( sig=.029). Như vậy,các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và do đó sẽ được đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, mức độ tác động của từng biến độc lập này lên biến phụ thuộc “ Ý định mua thực phẩm hữu cơ” sẽ được giải thích cụ thể thơng qua phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích tương quan Pearson cịn cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau (sig <0,05) như AE với AQ, AE với AFH, AQ với AFH. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến.
Bảng 4.5 Ma trận tương quan giữa các yếu tố
IB AP AE AQ AFH
IB Tương quan Pearson 1 -.154* .532** .517** .698**
Sig. (2- chiều) 0.029 0 0 0
N 200 200 200 200 200
AP Tương quan Pearson -.154* 1 0.03 0.048 0.006 Sig. (2-chiều) 0.029 0.67 0.5 0.931
N 200 200 200 200 200
AE Tương quan Pearson .532** 0.03 1 .365** .567**
Sig. (2-chiều) 0 0.67 0 0
N 200 200 200 200 200
AQ Tương quan Pearson .517** 0.048 .365** 1 .584**
Sig. (2-chiều) 0 0.5 0 0
N 200 200 200 200 200
AFH Tương quan Pearson .698** 0.006 .567** .584** 1
Sig. (2-chiều) 0 0.931 0 0
N 200 200 200 200 200
Nguồn: Xử lí dữ liệu SPSS