biến Marketing1 và Marketing4)
Kết quả(phụ lục 5b, trang xxi) như sau: Mô hình lý thuyết có 202 bậc tự do(hình 4.28). Kết quả phân tích SEM cho thấy p_value=0.485(>0.05) không có ý nghĩa thống kê, và một sốtiêu chí đánh giá khác: Chi-bình phương/df =202.11/202=1(< 5), CFI = 1(>0.95), GFI=0.944(> 0.9), AGFI=0.93(> 0.8), SRMR=0.034(<0.09), RMSEA=
0.001(<0.05). Điều này cho thấy mô hình lý thuyết sau khi hiệu chỉnh tương thích
hoàn toàn với dữ liệu thịtrường.
Bảng 4.26: Các chỉ sốđo lường mức độ phù hợp của mô hình
Nguồn: Tác giả tính toán
Xem xét trọng số hồi quy và trọng số nhân tố:
Kết quả(Hình 4.29): Cho thấy trọng số nhân tố chuẩn hóa(cột Std.all) của các biến quan sát đều lớn hơn 0.7 và có ý nghĩa thống kê.
68
Bảng 4.27: Trọng số nhân tố(chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa)
Nguồn: Tác giả tính toán
Kiểm định giả thuyết(hình 4.30):
Giả thuyết H1: Có mối quan hệdương giữa kích thích marketing và nhu cầu sử
dụng smartphone. Giả thuyết này được chấp nhận(p=0.000<0.05).
Giả thuyết từ H2: Có mối quan hệdương giữa yếu tố kích thích từmôi trường và nhu cầu sử dụng smartphone. Giả thuyết này được chấp nhận(p=0.000<0.05).
Giả thuyết từ H3: Có mối quan hệdương giữa yếu tố nhu cầu sử dụng smartphone và yếu tố tìm kiếm thông tin về smartphone. Giả thuyết này được chấp nhận(p=0.000<0.05).
69
Giả thuyết từ H5: Có mối quan hệdương giữa yếu tố tìm kiếm và yếu tốý định mua smartphone. Giả thuyết này được chấp nhận(p=0.000<0.05).
Giả thuyết từ H6: Có mối quan hệdương giữa yếu tốý định mua và yếu tố
quyết định mua smartphone của sinh viên. Giả thuyết này được chấp nhận(p=0.000<0.05).
Bảng 4.28: Trọng số hồi quy của các nhân tố(chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa)
Nguồn: Tác giả tính toán