Tất cả các giả thuyết nghiên cứu được xem xét mối quan hệ giữa hai biến. Để kiểm tra các mối quan hệ sử dụng bài kiểm tra tham số, một giả định là các biến được phân bố bình thường. Các công cụ thống kê như biểu đồ kiểm soát cụ thể, các mẫu kiểm chứng t-test độc lập và phân tích phương sai ANOVA là những công cụ phổ biến của các phân tích tham số. Phương pháp đồ họa – thể hiện sự phân bố của các biến sử dụng các kỹ thuật như dấu chấm hay biểu đồ để đánh giá. Các biến được vẽ bằng biểu đồ trong SPSS nhằm hiển thị sự phân bố và một đường cong tương ứng (Hình 4.18 đến Hình 4.25). Đường cong đại diện cho dữ liệu phân bổ bình thường phải có dạng hình chuông và đối xứng (Mirabella, 2006).
Figure 3.19: Sự phân bố dữ liệu của nhân tố nhận thức tính dễ dàng
Hình 4.21: Sự phân bố dữ liệu của nhân tố nhận thức kinh nghiệm
Hình 4.23: Sự phân bố dữ liệu của nhân tố nhận thức niềm tin vào các khuyến nghị sản phẩm
Hình 4.24: Sự phân bố dữ liệu của biến tìm kiếm những khuyến nghị sản phẩm trên Facebook (biến phụ thuộc trong mối quan hệ đầu tiên)
Hình 4.25: Sự phân bố dữ liệu của biến quyết định mua của người tiêu dùng (biến phụ thuộc trong mối quan hệ thứ hai)
Biểu đồ của các biến (Hình 4.18 đến 3.25) cho thấy các biến phân phối tương đối hợp lý. Dựa trên các kết quả kiểm định tính bình thường, gồm cả các biểu đồ và kết quả kiểm tra skewness và kurtosis, gần như tất cả các biến được chấp nhận là phân phối bình thường. Do đó, các công cụ phân tích thông số đã được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu.