SRES Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N
SPU Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N
SASS Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N
SGEN Pearson Correlation
Sig. (2-tailed) N
( Nguồn: Khảo sát của tác giả )
Nhìn vào dịng giá giá trị Sig giữa biến SGEN với các biến khác ta thấy tất cả các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05, điều này đảm bảo các yếu tố hài lịng bộ phận có tƣơng quan với hài lịng tổng thể. Đảm bảo đủ điều kiện để phân tích hồi quy.
Nhƣ vậy sau q trình phân tích hệ số tƣơng quan thì giả thuyết H4, giả thuyết H7 đã bị bác bỏ tức là:
- Mong đợi về tính đảm bảo khơng tác động tới thực tế cảm nhận về tính đảm bảo - Mong đợi về tính sẵn sàng khơng tác động tới thực tế cảm nhận về tính sẵn sàng. Tiếp tục xem xét tác động của các biến kiểm sốt đến sự hài lịng tổng thể. Ta thấy giá trị Sig. giữa các biến kiểm sốt với biến hài lịng tổng thể SGEN đƣợc thể hiện trong phụ lục 3.5 đều lớn hơn 5% nhƣ vậy các biến kiểm sốt khơng tác động đến sự hài lịng tổng thể.
3.6 PHÂN TÍCH HỒI QUY
3.6.1 Xác định phương trình hồi quy và xây dựng mơ hình nghiên cứu chuẩn hóa
Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến đƣợc thuyết minh) nhƣ thế nào. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đốn đƣợc giá trị của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập.
- Áp dụng phân tích hồi quy vào mơ hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với 6 nhân tố đã đƣợc kiểm định hệ số tƣơng quan (EPU, FPU), (EASS, FASS), (ERES, FRES) và biến phụ thuộc tƣơng ứng (SPU, SASS, SRES) giữa các biến của hài lòng bộ phận ( SPU, SASS, SRES) và hài lòng tổng thể (SGEN). Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn là phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt Enter. Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy lần 1 đƣợc trình bày nhƣ sau: