6. Kết cấu của luận văn
2.4.4.Phân tích tương quan và hồi quy
2.4.4.1. Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách/tỷ lệ.
Bảng 2.1. Diễn giải hệ số tương quan
Khoảng giá trị r Diễn giải
.00 đến .40
.41 đến .60 .61 đến .80
.81 hoặc lớn hơn
Có ít giá trị thực tiễn trừ khi áp dụng trong các trường hợp đặc biệt, chỉ có giá trị mang tính lý thuyết
Đủ rộng để có thể ứng dụng cả về lý thuyết và thực tế Mức quan trọng nhưng hiếm khi đạt được trong nghiên cứu Có thể có sai lệch trong tính toán, nếu không đây là mối quan hệ khá rộng
Theo hầu hết các nhà nghiên cứu, kích cỡ tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30 (Fraenkel & Wallen, 2008, dẫn theo Lê Hữu Trang, 2007). Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu thập từ 55 trường hợp (>30) vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r (Lê Hữu Trang, 2007).
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về các mối quan hệ giữa sự hài lòng chung và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng phép kiểm định t của Student (T-test) kết hợp với đồ thị phân tán (Scatterplots) tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.
2.4.4.2. Phân tích hồi quy
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để dự đoán cường độ tác động của các yếu tố hài lòng về chất lượng dịc vụ đến sự hài lòng chung của khách hàng. Mô hình dự đoán có thể là: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + … + βkXki + εi Trong đó: Yi: biến phụ thuộc Xk: các biến độc lập β0: hằng số βk: các hệ số hồi quy i
ε : thành phần ngẫu nhiên hay yếu tố nhiễu
Biến phụ thuộc là yếu tố “sự hài lòng chung” và biến độc lập là các yếu tố hài lòng được rút ra từ quá trình phân tích EFA và có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson.