CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn, chứng tỏ rằng giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp.
Bảng 4.6: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
TT QT CQ KS HD DSD CT DD
TT
Tương quan Pearson 1 .280** .284** .528** .326** .494** .534** .650** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
QT
Tương quan Pearson .280** 1 .402** .309** .242** .169** .328** .414** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .007 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
CQ
Tương quan Pearson .284** .402** 1 .365** .471** .198** .341** .473** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .002 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
KS
Tương quan Pearson .528** .309** .365** 1 .395** .467** .527** .631** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
HD
Tương quan Pearson .326** .242** .471** .395** 1 .284** .436** .526** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
DSD
Tương quan Pearson .494** .169** .198** .467** .284** 1 .491** .522** Sig. (2-tailed) .000 .007 .002 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
CT
Tương quan Pearson .534** .328** .341** .527** .436** .491** 1 .618** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
DD
Tương quan Pearson .650** .414** .473** .631** .526** .522** .618** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 250 250 250 250 250 250 250 250
Bảng trên cho thấy hành vi dự định mua máy tính bảng (biến phụ thuộc) có mối quan hệ tuyến tính với 7 biến độc lập gồm: Lịng trung thành với thương hiệu
(TT), sự quen thuộc với công nghệ (QT), chuẩn chủ quan (CQ), nhận thức kiểm soát hành vi (KS), nhận thức sự hữu ích (HD), nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), chiêu thị (CT). Cho nên ta tiếp tục đưa tất cả các biến vào phương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.