Niềm tin Sự cam kết Truyền thông Quản trị xung đột Sự cảm thông Sự trung thành Pearson Correlation 0.659** 0.617** 0.602** 0.620** 0.671** Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 255 255 255 255 255
Nguồn: xử lý dữ liệu thu thập của tác giả
Kết quả trên cho thấy biến phụ thuộc Sự trung thành có mối tương quan với 5 biến độc lập ở mức ý nghĩa 5%, trong đó có tương quan mạnh nhất với biến Sự cảm thông (r = 0.671), biến Niềm tin (r = 0.659). Biến Sự trung thành tương quan yếu nhất với biến Truyền thông (r = 0.602).
Tuy nhiên để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến sự trung thành của khách hàng
phương pháp phân tích hồi qui được sử dụng.
Trong phân tích hồi qui, 5 biến độc lập gồm: Niềm tin (NT), Sự cam kết(CK) và Truyền thông (TT), Quản trị xung đột (XD), Sự cảm thông (CT), 1 biến phụ
thuộc là Sự trung thành (LTT).
Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các
biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 11.5.
4.5.2 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 thường được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng
càng phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Trong mơ hình này, có R2 là 0.617, cho thấy mơ hình này là phù hợp, R2 điều chỉnh là 0.609 (nhỏ hơn R2), do đó, dùng R2 điều chỉnh để đánh giá sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2008). R2 điều chỉnh là 0.609 tức là giải thích được 60.9% biến thiên sự trung thành
thơng, 30.1% cịn lại thay đổi trong sự trung thành mơ hình khơng giải thích được. Mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95% (Kết quả thống kê F trong mơ hình có sig. = .000).
(Xem Phụ lục 8).
4.5.3 Ý nghĩa của các hệ số hồi qui