Mô hình
Bi n ch a
chu n hóa Bi n chu n hóa
t Sig.
Phân tích đa c ng tuy n
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 H ng s .995 .287 3.472 .001 PC .339 .052 .350 6.482 .000 .672 1.488 PEOU .100 .045 .104 2.213 .028 .893 1.120 PE .232 .045 .261 5.130 .000 .759 1.318 PU .098 .047 .107 2.099 .037 .756 1.323 PR -.087 .034 -.114 -2.551 .011 .991 1.009 a. Bi n ph thu c: CA (Ngu n: K t qu đ c trích d n ph l c 08, trang xxv)
Ki m đnh F s d ng trong b ng phân tích ph ng sai ANOVA v i tr s th ng kê F= 40.063 đ c tính t giá tr R Square c a mô hình đ y đ , giá tr Sig.=0,000 r t nh cho phép bác b gi thuy t H0 cho r ng t t c các h s h i quy b ng 0 (ngo i tr h ng s ). Mô hình h i quy tuy n tính b i là phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.
K t qu h i quy có h s xác đnh R2 là 0,393 và R2 sau khi hi u chnh là 0,383. H s R2 hi u ch nh cho bi t đ thích h p c a mô hình là 38,3%, t c 38,3% đ bi n thiên c a bi n thái đ khách hàng (CA) đ c gi i thích chung b i các bi n đ c l p trong mô hình.
V i m c ý ngh a 5%, k t qu phân tích cho th y mô hình không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n, các bi n đ u có h s phóng đ i ph ng sai VIF < 10, sig < 0.05. Các nhân t đ u có vai trò quan tr ng tác đ ng đ n thái đ c a khách hàng.
V c ng đ nh h ng c a các bi n đ c l p nh sau: 0=0.995
1=0.339 2=0.100 3=0.232
4=0.098
5=-0.087
Ph ng trình h i quy tuy n tính c a mô hình ch a chu n hóa có d ng:
CA=0.995 + 0.339PC + 0.232PE +0.10PEOU +0.098PU - 0.087PR (1)
Ph ng trình h i quy tuy n tính chu n hóa có d ng:
CA=0.350PC + 0.261PE + 0.104PEOU+0.107PU - 0.114PR (1’)
4.5.1.3. Dò tìm các vi ph m gi đ nh c n thi t trong h i quy b i+ Gi đ nh liên h tuy n tính: + Gi đ nh liên h tuy n tính:
đánh giá m c đ phù h p gi a đ ng th ng tuy n tính v i t p d li u quan sát ng i ta th ng s d ng ph ng pháp v đ th phân tán gi a các ph n d và giá tr d đoán (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
Theo nh k t qu nghiên c u, đ th phân tán đ c v gi a giá tr chu n đoán (Standardized predicted value) và ph n d chu n hóa (Standardized residual) cho th y ph n d phân tán ng u nhiên tung đ 0. Nh v y gi đ nh liên h tuy n tính không b vi ph m.
(Xem ph l c 8 trang xxv)
+ Ki m đnh gi đ nh ph ng sai c a sai s (ph n d ) không đ i:
Hi n t ng ph ng sai thay đ i làm cho c l ng các h s h i quy không b ch ch nh ng không ph i c l ng hi u qu nh t d n đ n đánh giá sai l ch ch t l ng c a mô hình h i quy tuy n tính (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
S d ng ki m đ nh t ng quan h ng Pearman đ ki m đnh gi thuy t ph ng sai c a sai s không thay đ i hay h s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0. T k t qu phân tích t ng quan h ng cho th y ph n d sau khi l y giá tr tuy t đ i v i các bi n đ c l p có giá tr sig c a các bi n l n h n m c ý ngh a c a nó nên không có c s bác b gi thuy t ph ng sai sai s (ph n d ) không thay đ i. Mô hình không vi ph m gi đnh.
(Xem ph l c 8 trang xxv)
+ Gi đnh v phân ph i chu n ph n d :
S d ng bi u đ t n su t c a ph n d đ ki m đnh gi đnh v phân ph i chu n ph n d . Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008) cho r ng không h p lý khi k v ng các ph n d quan sát có phân ph i chu n hoàn toàn vì luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Nh v y n u m u đ l n có th xem phân ph i c a ph n d nh ti m c n chu n.
Theo nh k t qu nghiên c u này ta có m t đ ng cong phân ph i chu n trên đ th có giá tr trung bình r t nh (x p x b ng 0) và đ l ch chu n=0.992 xem nh x p x b ng 1. Do đó phân ph i chu n c a ph n d đ c xem nh phân ph i chu n nên không vi ph m gi đ nh ban đ u.
(Xem ph l c 8 trang xxv)
+ Gi đnh v tính đ c l p c a sai s :
S d ng h s Durbin-Watson đ ki m đnh t ng quan gi a các sai s k nhau. V i gi thuy t Ho: h s t ng quan t ng th c a các ph n d b ng 0. H s này có giá tr t 0 đ n 4.
- N u các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau thì h s này s g n b ng 2.
- N u h s này th p (và nh h n 2) thì các ph n d g n nhau có t ng quan thu n.
- N u h s này l n h n 2 (và g n 4) thì các ph n d g n nhau có t ng quan ngh ch (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
K t qu phân tích t nghiên c u này có h s Durbin-Watson =1.948 (x p x 2) nên có th k t lu n không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau hay các ph n d trong mô hình đ c l p v i nhau.
(Xem ph l c 8 trang xxv)
Hi n t ng c ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. S d ng h s phóng đ i ph ng sai VIF đ ki m tra.
- N u VIF > 10 thì bi n này h u nh không có giá tr gi i thích bi n thiên c a bi n ph thu c trong mô hình h i quy b i (MLR).
- N u VIF > 2 thì trong th c t c ng c n ph i th n tr ng trong vi c di n gi i các h s h i quy (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
Trong k t qu nghiên c u này VIF l n h n 1 và nh h n 10 nên không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n.
(Xem ph l c 8 trang xxv)
4.5.2. Ki m đ nh mô hình các thành ph n Ủ đ nh s d ng c a khách hàng 4.5.2.1. Phân tích t ng quan:
Trong nghiên c u này chúng ta s d ng h i quy đ n (SLR) đ ki m đ nh mô hình, h s h i quy chính là h s t ng quan đ n gi a thái đ (CA) và Ý đ nh s d ng (ITU). K t qu th hi n trong b ng 4.20nh sau: