Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét. Bảng 4.10 là ma trận thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình.
Ma trận này cho biết mối quan hệ giữa biến phụ thuộc – lòng trung thành thương hiệu – với từng biến độc lập trong mô hình và đồng thời cho biết mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Với ma trận này, mối tương quan giữa lòng trung thành thương hiệu với các biến độc lập khác trong mô hình được thể hiện là mối tương quan khá chặt chẽ, hệ số tương quan giữa lòng trung thành thương hiệu với tất cả các biến khác đều lớn hơn 0.3. Tương quan ít nhất với lòng trung thành thương hiệu là yếu tố lòng ham muốn thương hiệu và tương quan cao nhất là yếu tố
chất lượng cảm nhận. Với kết quả này, có thể kết luận sơ bộ là tất cả các biến
độc lập là nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, lòng ham muốn thương hiệu đều có thể được đưa vào mô hình để giải thích cho lòng trung thành thương hiệu. Tuy nhiên, mức độ tác động của từng yếu tố lên lòng trung thành thương hiệu sẽ được xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Bảng 4.10: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
nb cl hm Tt
nb
Tương quan Pearson 1 .306** .255** .517**
Sig. (2-tailed) .000 .001 .000
N 175 175 175 175
cl
Tương quan Pearson .306** 1 .197** .585**
Sig. (2-tailed) .000 .009 .000
N 175 175 175 175
hm
Tương quan Pearson .255** .197** 1 .387**
Sig. (2-tailed) .001 .009 .000
N 175 175 175 175
tt
Tương quan Pearson .517** .585** .387** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 175 175 175 175
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).