CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊNCỨU
4.6. Phân tích tương quan
Như đã đề cập trong mục 3.6.2 của cùng luận văn này, trước khi phân tích hồi quy bội tác giả tiến hành phân tích tương quan để xem xét các mối liên hệ giữa các biến với nhau, kết quả được trình bày trong bảng 4.9:
Bảng 4.9: Ma trận tương quan giữa các biến
Ma trận tương quanc NBTH CLCN GCCN GCHV DT TDCT XH NBTH Hệ số tương quan 1 -,059 ,142 ,219** ,276** ,218** ,193** Sig. (2-tailed) ,415 ,050 ,002 ,000 ,002 ,008 CLCN Hệ số tương quan -,059 1 ,206** ,168* ,016 ,050 ,636** Sig. (2-tailed) ,415 ,004 ,020 ,823 ,495 ,000 GCCN Hệ số tương quan ,142 ,206** 1 ,118 -,018 ,004 ,270** Sig. (2-tailed) ,050 ,004 ,104 ,804 ,953 ,000 GCHV Hệ số tương quan ,219** ,168* ,118 1 ,225** -,063 ,288** Sig. (2-tailed) ,002 ,020 ,104 ,002 ,390 ,000 DT Hệ số tương quan ,276** ,016 -,018 ,225** 1 ,080 ,206** Sig. (2-tailed) ,000 ,823 ,804 ,002 ,271 ,004 TDCT Hệ số tương quan ,218** ,050 ,004 -,063 ,080 1 ,069 Sig. (2-tailed) ,002 ,495 ,953 ,390 ,271 ,345 XH Hệ số tương quan ,193** ,636** ,270** ,288** ,206** ,069 1 Sig. (2-tailed) ,008 ,000 ,000 ,000 ,004 ,345
**. Tương quan đạt mức ý nghĩa ở mức 0,01 (2-tailed). *. Tương quan đạt mức ý nghĩa ở mức 0,05 (2-tailed). c. Listwise N=190
Nhìn trong bảng 4.9 ta có nhận xét: dựa vào hệ số tương quan ta thấy 5 nhân tố có sự tương quan với nhân tố Xu hướng chọn mua máy điều hòa. Riêng biến Thái độ đối với chiêu thị do có giá trị Sig. = 0,345 > 0,05 nên giả thuyết Ho được chấp
nhận hay nói cách khác là khơng có mối liên hệ giữa biến Thái độ đối với chiêu thị và Xu hướng chọn mua máy điều hòa. Để xem xét mối quan hệ này có phải là mối
quan hệ phi tuyến hay không tác giả xem xét biểu đồ phân tán giữa 2 biến là Thái độ đối với chiêu thị và Xu hướng chọn mua máy điều hòa. Kết quả thu được như sau:
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán thể hiện mối quan hệ giữa biến Thái độ đối với chiêu thị và biến Xu hướng chọn mua máy điều hịa
Kết quả cho thấy: khơng có mối quan hệ rõ ràng nào giữa biến Thái độ đối với
chiêu thị và Xu hướng chọn mua máy điều hịa nên 2 biến này khơng có mối quan hệ phi tuyến.
Như vậy, sau khi kiểm định Pearson thì ta thấy 5 biến độc lập (NBTH, CLCN, GCCN, GCHV, DT) có tương quan với biến phụ thuộc (XH) nên sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến XH. Bên cạnh đó, một số biến độc lập cũng có sự tương quan với nhau có ý nghĩa thống kê
điều này sẽ khiến chúng ta phải xem xét lại thật kỹ vai trò của các biến độc lập trên mơ hình hồi quy tuyến tính bội ta xây dựng được.