2.4.2 .Đánh giá độtin cậy thang đo bằng kiểmđịnh Cronbach’s Alpha
2.4.5.1. Kiểmđịnh sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ 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. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏ mối quan hệ tuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình ta đang xét.
Các giả thuyết được đưa ra
Ho: Khơng có sự tương quan giữa các nhân tố đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ hiện tại thành phố Huế
H1: Có sự tương quan giữa nhân tố “Cung cấp hàng hóa” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ
H2: Có sự tương quan giữa nhân tố “Chính sách bán hàng” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ
H3: Có sự tương quan giữa nhân tố “Cơ sở vật chất và trang thiết bị” đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ
H4: Có sự tương quan giữa nhân tố “Thông tin bán hàng” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ
H5: Có sự tương quan giữa nhân tố “Nghiệp vụ bán hàng” đối với sự hài lịng của các nhà bán lẻ
H6: Có sự tương quan giữa nhân tố “Quan hệ cá nhân” đối với sự hài lòng của các nhà bán lẻ
Bảng 2.22: Kết quả kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
CCHH CSBH CSVC&T TB TTBH NVBH QHCN HL SH L Tương quan Pearson .289 ** .460** .239** .537** .767** .210** 1 Sig. (2-phía) 0,000 0,000 0,003 0,000 0,000 0,010 N 150 150 150 150 150 150 150 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Có thể thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó. Tuy nhiên mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tương đối yếu. Như vậy sẽ tiến hành xây dựng mơ hình hồi quy của cả 6 nhóm biến độc lập với biến phụ thuộc.