Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo, điều chỉnh các thang đo để có độ tin cậy cao và thích hợp. Các thang đo được đưa vào phân tích nhân tố khám phá để đánh giá mức tải nhân tố của các biến trong thang đo. Đồng thời, đánh giá tính phân biệt của các thang đo theo phạm trù ý nghĩa của nó trong mô hình nghiên cứu. Kết quả của quá trình đánh giá này đã sàng lọc những biến không phù hợp trong các thang đo và có được danh sách các biến được áp dụng cho kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội (MLR – Multivariabke Linear Regression). Các thang đo sau khi hiệu chỉnh được trình bày cụ thể dưới đây:
Thang đo ý định sử dụng ví điện tử về các yếu tố hữu dụng
- Dịch vụ hữu ích
- Giao dịch nhanh chóng
- Nâng cao hiệu quả công việc
- Nhiều khuyến mãi
- Thao tác đơn giản, dễ dàng
- VĐT Momo thú vị
- VĐT Momo là 1 ý tưởng khôn ngoan
- VĐT Momo là 1 ý kiến hay
- VĐT Momo đáng sử dụng
- Nhanh chóng sử dụng thành thạo
- Dễ dàng sử dụng
Thang đo ý định sử dụng ví điện tử về các yếu tố rủi ro
- Không an tâm về dịch vụ
- Không an tâm về sự an toàn
- Mất tiền tài khoản
- Lo lắng về pháp luật
- Không an toàn
- Lo lắng bị giả mạo thông tin
- Không tin
4.4. Phân tích hồi quy bội – MLR
Để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu và các giả thuyết, nghiên cứu này ứng dụng mô hình hồi quy bội - MLR. Khi sử dụng MLR cần kiểm định sự phù hợp của mô hình và các biến, và kiểm định sự phù hợp của các giả định.
Trước tiên để sử dụng mô hình hồi quy bội MLR, cần xem điều kiện về biến: có một biến phụ thuộc (là biến định lượng) và nhiều biến độc lập (có thể là biến định lượng hoặc định tính). Mô hình MLR trong nghiên cứu này có một biến phụ thuộc là: biến Ý
định. Với 2 biến độc lập đã được kiểm định về độ tin cậy, giá trị và giá trị phân biệt
trong phân tích EFA là: (1) mức độ hữu dụng của dịch vụ; (2) mức độ rủi ro của dịch vụ
Như vậy, mô hình nghiên cứu phù hợp để thực hiện mô hình hồi quy bội.
Thứ hai, kiểm tra các giả định xem kết quả MLR có tin cậy được không. Đã giả thuyết các mối tương quan nhân quả giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc kể trên, nên việc kiểm định mô hình MLR trong nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp đồng thời (phương ENTER)