1. 2T ng quan các kt qu nghiên cu v lòng trung thƠnh
3.3.4.1 Phơn tíc ht ng quan gia các bin hs Pearson
B c đ u tiên khi phơn tích h i quy tuy n tính ta s xem xét các m i quan h t ng quan tuy n tính gi a bi n ph thu c vƠ t ng bi n đ c l p, c ng nh gi a các bi n đ c l p v i nhau. Ng i ta s d ng m t s th ng kê có tên lƠ H s t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đ nh
l ng. Trong phơn tích t ng quan Pearson, không có s phơn bi t gi a các bi n
đ c l p vƠ bi n ph thu c mƠ t t c đ u đ c xem xét nh nhau. Giá tr c a bi n ph thu c vƠ bi n đ c l p lƠ nh ng nhơn t (factor score) đ c SPSS tính toán qua phơn tích nhơn t , lƠ nh ng k t h p tuy n tính c a các bi n quan sát trong thang đo
ch t l ng d ch v đư đ c chu n hóa. N u h s t ng quan gi a bi n ph thu c vƠ các bi n đ c l p l n ch ng t gi a chúng có quan h v i nhau vƠ phơn tích h i quy tuy n tính có th phù h p. M t khác n u gi a các bi n đ c l p c ng có t ng quan ch t ch v i nhau thì đó c ng lƠ d u hi u cho bi t gi a chúng có th x y ra hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình h i quy chúng ta đang xét.
Xem xét ma tr n t ng quan gi a các bi n đ c l p (Ph l c 6), các bi n đ c l p Ch t l ng c m nh n vô hình (X1), Ch t l ng c m nh n h u hình (X2), RƠo
c a khách hƠng (X6), Thói quen tiêu dùng (X7) không có t ng quan v i nhau (h s Pearson = 0, v i đ tin c y 99%), do đó ta có k t lu n ban đ u r ng kh n ng x y ra hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình h i quy lƠ r t h n ch . Bên c nh đó, bi n ph thu c Y ậ lòng trung thƠnh c a khách hƠng có m i t ng quan tuy n tính v i X1, X2, X3, X4, X5, X6, c th qua h s t ng quan nh sau: X1 (0.396), X2 (0.153), (0.389), X4 (0.243), X5 (0.122), X6 (0.505). M i liên h gi a bi n Y v i X7 lƠ r t y u, tuy nhiên chúng ta s có k t lu n rõ rƠng h n trong mô hình phơn tích h i quy.