Bảng 4 .1 Thông tin mẫu nghiên cứu
Bảng 4.15 Ma trận tương quan Pearson
HL PV KM HH CL MB AT GC TB
HL Tương quan Pearson 1 .426
**
.638** .489** .454** .565** .043 .515** .307**
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .479 .000 .000
PV Tương quan Pearson .426
**
1 .303** .196** .277** .198** .047 .414** .159**
Sig. (2 chiều) .000 .000 .001 .000 .001 .440 .000 .009
KM Tương quan Pearson .638
**
.303** 1 .469** .296** .551** -.023 .459** .230**
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .706 .000 .000
HH Tương quan Pearson .489
**
.196** .469** 1 .262** .427** .040 .343** .076
Sig. (2 chiều) .000 .001 .000 .000 .000 .510 .000 .217
CL Tương quan Pearson .454
**
.277** .296** .262** 1 .340** .008 .315** .169**
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .899 .000 .006
MB Tương quan Pearson .565
**
.198** .551** .427** .340** 1 -.007 .426** .301**
Sig. (2 chiều) .000 .001 .000 .000 .000 .903 .000 .000
AT Tương quan Pearson .043 .047 -.023 .040 .008 -.007 1 -.001 .034
Sig. (2 chiều) .479 .440 .706 .510 .899 .903 .989 .582
GC Tương quan Pearson .515
**
.414** .459** .343** .315** .426** -.001 1 .137*
Sig. (2 chiều) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .989 .025
TB Tương quan Pearson .307
**
.159** .230** .076 .169** .301** .034 .137* 1
Sig. (2 chiều) .000 .009 .000 .217 .006 .000 .582 .025
4.3.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Phương pháp hồi qui tuyến tính bội đưa vào một lượt được sử dụng để kiểm định sự phù hợp giữa 8 nhân tố (PV, KM, HH, CL, MB, AT, GC, TB) ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng (HL).
Hồi qui bội lần thứ nhất
Với kết quả phân tích hồi qui tại bảng 4.15, các giá trị Sig. tương ứng với các biến PV, KM, HH, CL, MB, GC, TB đều nhỏ hơn 0.05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình. Riêng biến AT có trị Sig = 0.402 > 0.05 nên biến này khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Hồi qui bội lần thứ 2 được tiến hành với việc loại biến AT.