8. Tổng quan tài liệu nghiêncứu
3.5.2. Mối quan hệ giữa các biến chính trong mô hình
Nhƣ kết luận ở trên, ta tiến hành kiểm định các giả thuyết dựa vào mô hình hồi quy đa biến về mối quan hệ của các biến. Trong nghiên cứu này mô hình hồi quy đa biến đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp Enter.
Theo đ đƣa các biến độc lập TT, HI, DD, CF, ND, TTTB vào mô hình thực hiện hồi qui với biến phụ thuộc CNhan tạo nên mô hình hồi quy.
Khi đ cặp giả thuyết tổng quát về sự tồn tại của m hình nhƣ sau : H0: Ri 2 =0 H1: Ri 2 ≠0
Để kiểm định các giả thuyết này, ta tiến hành phân tích phƣơng sai kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.20: Bảng ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 24.397 6 4.066 24.409 .000b
Residual 31.483 189 .167
Total 55.880 195
a. Dependent Variable: CNhan
b. Predictors: (Constant), TTTB, CF, DD, HI, ND, TT
Giá trị p của m hình khi đƣa các biến vào có giá trị 0.000 < 0.05 do đ có thể khẳng định sự tồn tại mô hình hồi quy của các biến TT, HI, DD, CF, ND, TTTB
Bảng 3.21: Bảng Model Summary
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .819a .671 .655 .32368 1.741
a. Predictors: (Constant), TTTB, CF, DD, HI, ND, TT b. Dependent Variable: CNhan
Mô hình với sự tham gia giải thích của các biến độc TT, HI, DD, CF, ND, TTTB có hệ số R2= 0.671 cho thấy rằng các biến độc lập này giải thích cho 67.1% về sự chấp nhận của ngƣời dùng với ITV. Hệ số R2 điều chỉnh là 0.655 phản ánh mối quan hệ chặt chẽ giữa các thành phần.
Hiện tƣợng tự tƣơng quan
Đại lƣợng thống kê Dubin- Watson có thể dùng để kiểm định tƣơng quan này. Nếu các phần dƣ kh ng c tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d
sẽ gần bằng 2.
Dựa vào kết quả bảng Model Summary ở trên, ta thấy rằng giá trị d bằng 1.741 gần bằng 2 nghĩa là c thể chấp nhận giả định kh ng c tƣơng quan giữa các phần dƣ.
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong phần thống kê đa cộng tuyến, hệ số ph ng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF) của các biến nhỏ hơn 10 cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ đa cộng tuyến xảy ra. Do đ mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hƣởng đáng kể đến giải thích của mô hình hồi quy.
Bảng 3.22: Bảng Coeficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .869 .211 4.127 .000 TT .170 .048 .275 3.550 .000 .496 2.016 HI .124 .036 .194 3.460 .001 .949 1.054 DD .125 .036 .201 3.492 .001 .900 1.111 CF .110 .045 .186 2.443 .016 .513 1.949 ND .151 .035 .250 4.323 .000 .889 1.125 TTTB .061 .033 .104 1.886 .061 .972 1.028 a. Dependent Variable: CNhan
Tiếp theo là cặp giả thuyết tổng quát về các hệ số hồi quy TT, HI, DD, CF, ND, TTTB trong mô hình hồi quy với CNhan:
H’0: βi = 0 (Có ít nhất một trong các hệ số hồi quy bằng 0) H’1: βi ≠ 0
bảng ở phần mục lục. Trong đ thành phần hằng số (constant), TTB có mức ý nghĩa quan sát Sig. lớn hơn 0.05. Nên đối với thành phần này, với độ tin cậy
95%, ta chƣa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, tức là thành phần này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy. Các thành phần TT, HI, DD, CF, ND đều có mức ý nghĩa quan sát lần lƣợt nhỏ hơn 0.05 nên các biến này đều có ảnh hƣởng đáng kể đến sự chấp nhận của ngƣời dùng với ITV(CNhan).
Theo đ kết quả mô hình hồi quy đa biến đại diện cho mức độ ảnh hƣởng của các biến độc lập Nhận thức sự thích thú(TT), Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức tính dễ sự dụng (DD), Chi phí hợp lý (CF), Chất lƣợng nội dung (ND) đến sự chấp nhận của ngƣời dùng với ITV(CNhan) có hệ số các thành phần nhƣ sau:
CNhan = 0.275*TT + 0.194*HI + 0.201*DD + 0.186*CF + 0.250*ND
Mô hình hồi quy cho thấy các hệ số của các biến độc lập đều dƣơng nên c mối quan hệ cùng chiều giữa các biến độc lập TT, HI, DD, CF, ND, TTTB với biến phụ thuộc CNhan. Các thành phần này có hệ số hồi quy lần lƣợt là 0.275, 0.194, 0.201, 0.186, 0.250, 0.104. Điều này cũng n i lên vai trò cũng nhƣ mức độ ảnh hƣởng tƣơng ứng của các biến này sự chấp nhận của ngƣời dùng.
Vì vậy, trong phạm vi dữ liệu thu thập đƣợc, với độ tin cậy 95%, các giả thuyết H1, H3, H5, H6, H7 đƣợc chấp nhận. Theo đ c thể nói:
Khi sự thích thú càng gia tăng thì việc chấp nhận sử dụng ITV càng tăng Khi chi phí cho hữu ích càng gia tăng thì việc chấp nhận sử dụng ITV càng tăng
Khi ITV càng dễ sử dụng thì việc chấp nhận sử dụng càng gia tăng. Khi chi phí để ITV càng rẻ thì việc chấp nhận sử dụng càng gia tăng. Khi nội dung ITV càng tốt và đa dạng thì việc chấp nhận sử dụng càng gia tăng.
Ý nghĩa của hệ số beta:
ngƣời dùng sẽ tăng 0.275 cấp độ
- Với một cấp độ thay đổi cảm nhận về sự hữu ích thì sự chấp nhận của ngƣời dùng sẽ tăng 0.194 cấp độ
- Với một cấp độ thay đổi cảm nhận về tính dễ sử dụng thì sự chấp nhận của ngƣời dùng sẽ tăng 0.201cấp độ
- Với một cấp độ thay đổi cảm nhận chi phí sử dụng thì sự chấp nhận của ngƣời dùng sẽ tăng 0.186 cấp độ
- Với một cấp độ thay đổi cảm nhận nội dung cung cấp thì sự chấp nhận của ngƣời dùng sẽ tăng 0.250 cấp độ