X1 X2 X3 X4 Y
Y Hệ số Pearson .759
** .717** .666** .737** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS)
Chúng ta có thểthấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập là rất tốt vì tất cả đều có sig. = 0.000 (kiểm định có ý nghĩa) và đặc biệt là hệ số Pearson giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều lớn hơn 65%. Mức độ tương quan tốt nên khơng có biến độc lập nào loại.
Tuy nhiên có một đều đáng chú ý ở đây đó là mức độ tương quan giữa các biến độc lập với nhau là khá lớn, khi nghiên cứu cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, đều này sẽ được xem xét ở phân tích hồi quy "nếu hệ số VIF > 10, được coi là xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến" (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
2.3.2.4 Xây dựng mơ hình hồi quy. a. Phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Đánh giá chung) và các biến độc lập (Chính sách hỗ trợ, Nghiệp vụ nhân viên, Cung cấp hàng hóa và thiết bị, Quan hệ với nhà phân phối). Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Đặt giả thuyết về những yếu tố tác động đến đánh giá của các cửa hiệu.
Giả thuyết Nội Dung
H1 Yếu tố Chính sách hỗ trợ khơng ảnh hưởng đến đánh giá chungcủa khách hàng H2 Yếu tố Nghiệp vụ nhân viên không ảnh hưởng đế đánh giá chungcủa khách hàng H3 Yếu tố Cung cấp hàng hóa và thiết bị khơng ảnh hưởng đến đánhgiá chng của khách hàng H4 Yếu tố Quan hệ với nhà phân phối không ảnh hưởng đến đánh giáchung của khách hàng
Việc kiểm định mơ hình lý thuyết được thực hiện với phương pháp enter (là phương pháp đưa cùng lúc các biến vào phân tích) với bảng kết quả hồi quy như sau: