Các nhân tố 1 2 3 4
1. Chất lượng dịch vụ Pearson Correlation 1 0,283* 0,299* 0,335*
Sig. (2-tailed) . 0,000 0,000 0,000
2. Chất lượng hàng hóa Pearson Correlation 1 0,497* 0,639*
Sig. (2-tailed) . 0,000 0,000
3. Cảm nhận giá cả Pearson Correlation 1 0,564*
Sig. (2-tailed) . 0,000
4. Sự thỏa mãn Pearson Correlation 1
Sig. (2-tailed) .
Ghi chú: * Tương quan Pearson có ý nghĩa thống kê ở mức 0,01; n=300
Dựa vào kết quả phân tích trong bảng ta thấy tại mức ý nghĩa 0,01 ta thấy độ tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc TM và các biến độc lập cịn lại trong mơ hình nằm ở mức tương đối (từ 0,335 đến 0,639) với sig. đều bằng 0,000. Như vậy, các biến trong mơ hình hồi qui đều có tương quan với nhau ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Do đó ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào giải thích cho biến phụ thuộc TM. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức trung bình thấp ( từ 0,238 đến 0,497) nên có thể nói các biến độc lập trong mơ hình đảm bảo giá trị phân biệt và hiện tượng đa cộng tuyến ít có khả năng xảy ra.
4.4.1.2.Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình tác giả đã sử dụng hệ số xác định R Square (R bình phương). Hệ số R Square được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, ta càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R Square càng tăng, tuy nhiên điều này được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy R Square có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với trường hợp có nhiều hơn 1 biến giải thích trong mơ hình. Kết quả phân tích độ phù hợp của mơ hình được trình bày trong bảng sau :