COS HAB PRI IQUA TQUA SAT REP LOY COS 1 .228** .141** .290** .488** .457** .362** .419** HAB .228** 1 .173** .282** .315** .352** .245** .391** PRI .141** .173** 1 .203** .163** .164** .238** .326** IQUA .290** .282** .203** 1 .366** .134* .361** .436** TQUA .488** .315** .163** .366** 1 .351** .396** .680** SAT .457** .352** .164** .134* .351** 1 .278** .444** REP .362** .245** .238** .361** .396** .278** 1 .449** LOY .419** .391** .326** .436** .680** .444** .449** 1
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả , 07/2013)
Bảng 2.5 cho thấy có mối tƣơng qu n giữa yếu tố lòng trung thành và các yếu tố khác là rào cản chuyển đổi, thói quen, giá cả cảm nhận, chất lƣợng cảm nhận hữu hình, chất lƣợng cảm nhận vơ hình, sự thỏa mãn và uy t n thƣơng hiệu. Trong đó yếu tố chất lƣợng cảm nhận hữu hình có tƣơng qu n mạnh nhất (.68), và yếu tố giá cả có tƣơng qu n thấp nhất (.326)
2.4.4.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số x c định R2 đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣ v o mơ hình, c ng đƣ th m biến độc lập vào mơ hình thì R2
c ng tăng, tuy nhi n điều n y cũng đƣợc chứng minh rằng khơng phải phƣơng trình c ng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Nhƣ vậy, R2 có huynh hƣớng là một ƣớc lƣợng lạc quan củ thƣớc đo sự phù hợp củ mơ hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thƣờng khơng phù hợp với dữ liệu thực tế nhƣ gi trị R2 thể hiện.
Trong tình huống này, hệ số x c định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh s t hơn mức độ phù hợp của mơ hình h i qui tuyến tính bội. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng l n hi nhiều biến độc lập đƣợc th m v o phƣơng trình, nó l thƣớc đo sự
phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống h i qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc v o độ phóng đại của R2.
Bảng 2.6 cho kết quả R2 điều chỉnh bằng 0.584. Điều này ngh l mơ hình h i qui tuyến t nh đ đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 58.4% (Phụ lục 9).
Bảng 2.6 Tóm tắt mơ hình h i quy Mơ hình R R bình