Bảng 2 .1 Kết quả hoạt động kinh doanh của Trung tâm ngoại ngữ Việt Trung
Bảng 2.19 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc Hệ số tải nhân tố
1 DG1 0,811 DG2 0,805 DG3 0,801 Giá trịEigenvalues 1,948 Phương sai rút trích (%) 64,92 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Sau khi phân tích nhân tố khám phá với nhóm biến phụ thuộc. Thang đo đánh giá hoạt động marketing online gồm 3 biến quan sát khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 1,948 lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 64,92%, hệ số tải nhân tố của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữngun trong mơ hình nghiên cứuđạt yêu cầu
Qua kiểm định phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích tương quan hồi quy.
2.2.4. Phân tíchtương quanhồi quy
2.2.4.1. Phân tích tương quan
Một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có
tương quan với biến phụthuộc, nên nếuở bước phân tích tương quan này biến độc lập khơng có tương quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quy.
Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê hoặc liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến liên tục. Hệsố tương quan Pearson sẽnhận giá trị từ-1 tới +1:
Nếu r càng tiến về0 thì tương quan tuyến tính càng yếu.
Nếu r càng tiến về+1, -1 thì tương quan tuyến tính càng mạnh.
Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05.