Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Hệ số Cronbach Alpha nếu loại
biến Ảnh hƣởng của ngƣời xung quanh: Cronbach Alpha = 0.854
AH1 7.17 3.738 0.73 0.799
AH2 7.05 3.707 0.781 0.743
AH3 7.02 4.894 0.7 0.835
Nhận biết thƣơng hiệu: Cronbach Alpha = 0.919
TH1 18.77 16.005 0.889 0.886 TH2 18.71 20.042 0.524 0.933 TH3 18.81 16.907 0.807 0.898 TH4 19 17.217 0.77 0.904 TH6 18.89 16.566 0.826 0.896 TH7 18.87 17.771 0.799 0.9
CP1 15.02 3.568 0.633 0.729
CP2 15.43 4.297 0.457 0.786
CP3 15.34 4.359 0.562 0.752
CP4 15.26 4.032 0.638 0.726
CP5 15.23 4.415 0.578 0.749
Thái độ đối với chiêu thị:Cronbach Alpha = 0.788
CT1 9.94 4.159 0.799 0.625 CT2 10.04 5.58 0.403 0.825 CT3 10.05 4.317 0.607 0.736 CT4 10.33 5.214 0.624 0.73 Chất lƣợng dịch vụ :Cronbach Alpha = 0.850 CL2 16.13 5.952 0.575 0.842 CL5 15.78 5.591 0.712 0.806 CL6 15.92 5.607 0.745 0.798 CL7 15.96 5.362 0.706 0.807 CL8 16.12 6.282 0.576 0.841
2.3.3 Kiểm định các giả thuyết, mơ hình nghiên cứu thơng qua phân tích hồi quy quy
2.3.3.1Phân tích tƣơng quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc qua hệ số tương quan Pearson của bảng hệ số tương quan để đánh giá giá trị phân biệt. Hệ số tương quan sẽ nằm trong khoảng [-1;1]. Nếu bằng -1 nghĩa là tương quan nghịch (negative correlation) và +1 là tương quan thuận, nếu bằng 0 nghĩa là khơng có tương quan. Mối quan hệ giữa các nhân tố còn được gọi là tương quan tuyến tính, do đó nếu tương quan thì mối quan hệ được thể hiện bởi đường thẳng dốc lên hay xuống, không tương quan là đường nằm ngang. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích kết quả tương quan dưới đây, ta thấy được có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, thể hiện qua hệ số tương quan như sau: ảnh hưởng của người xung quanh (0.246), nhận biết thương hiệu (0.653), thái độ
đối với chiêu thị (0.279), chi phí sử dụng (0.553), chất lượng dịch vụ (0.457) được kiểm định với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Kết luận: Ta có thể đưa các biến độc lập này vào mơ hình để giải thích biến
phụ thuộc quyết định lựa chọn.