TH VC SS TG TD TH Pearson Correlaiton 1 Sig. (2-tailed) VC Pearson Correlaiton .408 1 Sig. (2-tailed) .000 SS Pearson Correlaiton .286 .384 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 TG Pearson Correlaiton .424 .388 .460 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 TD Pearson Correlaiton .462 .382 .309 .628 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
(Trong đó: TD: thái độ hướng tới hành vi mua mỹ phẩm cao cấp; TH: ý thức
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, khi giá trị tuyệt đối càng gần 1 thì tức là mức độtương quan giữa các biến càng lớn. Hệ số này nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là khá lỏng lẻo.
Qua bảng 4.4 ta thấy:
Trong mơ hình ta thấy: hệ sốtương quan giữa biến phụ thuộc TD và các biến độc lập đều lớn hơn 0.3. Sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thểđưa vào mơ hình để giải thích cho biến TD. Ngồi ra, hệ sốtương quan giữa các biến độc lập với
nhau cũng không quá cao. Tuy nhiên vẫn cần xem xét thêm một số yếu tố khác.
Ở bảng 4.4, ta thấy sig. = .000 < 0.05 là có ý nghĩa thống kê.
4.5.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính
Hệ sốxác định R2 là chỉ sốdùng đểđánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy với dữ liệu thực tế (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Đối với mơ hình hồi quy bội, theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) hệ sốxác định R2được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến
độc lập vào mơ hình thì R2 càng cao, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải mơ hình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R2 có
khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tếnhư giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này, hệ số xác định R2điều chỉnh (Adjusted R square) được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ
phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên
khi nhiều biến độc lập được thêm vào mơ hình, nó là thước đo sự phù hợp được sử
dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Bảng 4.5 cho kết quả R2:
Trong mơ hình ta thấy: hệ số R2là 0.45, tuy nhiên để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.442, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy
lập là ý thức thương hiệu, vật chất, so sánh xã hội và tham gia thời trang giải thích được 44.2% phương sai của biến phụ thuộc thái độhướng tới hành vi mua mỹ phẩm cao cấp.