8. Tổng quan tài liệu nghiêncứu
3.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊNCỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
3.5.1. Phân tích tƣơng quan giữa các biến chính trong mô hình
Kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong m hình đ là: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ.
Để kiểm định sự phù hợp của m hình trƣớc hết ma trận tƣơng quan giữa các biến thành phần đƣợc thiết lập. Kết quả phân tích tƣơng quan với hệ số Pearson và kiểm định hai phía ở mức ý nghĩa 0.05. Nếu sig > 0.05 thì các biến không có mối quan hệ với nhau, sig < 0.05 thì các biến có mối liên hệ với nhau.
Bảng 3.19: Phân tích tương quan giữa các biến chính và sự chấp nhận
Correlations TT HI DD RR CF HT ND TTTB CNhan TT Pearson Correlation 1 .199** .074 .009 .696** -.081 .042 .121 .478** Sig. (2-tailed) .005 .302 .903 .000 .260 .561 .092 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 HI Pearson Correlation .199** 1 -.012 .099 .149* .057 .124 .034 .307** Sig. (2-tailed) .005 .868 .168 .037 .425 .084 .638 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 DD Pearson Correlation .074 -.012 1 .131 .005 -.018 -.045 .044 .165* Sig. (2-tailed) .302 .868 .067 .950 .799 .527 .540 .021 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196
RR Pearson Correlation .009 .099 .131 1 -.023 .002 .135 .292** .340** Sig. (2-tailed) .903 .168 .067 .752 .974 .059 .000 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 CF Pearson Correlation .696** .149* .005 -.023 1 .152* .038 .061 .414** Sig. (2-tailed) .000 .037 .950 .752 .033 .597 .395 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 HT Pearson Correlation -.081 .057 -.018 .002 .152* 1 .380** -.104 -.076 Sig. (2-tailed) .260 .425 .799 .974 .033 .000 .148 .287 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 ND Pearson Correlation .042 .124 -.045 .135 .038 .380** 1 -.046 -.033 Sig. (2-tailed) .561 .084 .527 .059 .597 .000 .522 .645 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 TTTB Pearson Correlation .121 .034 .044 .292** .061 -.104 -.046 1 .330** Sig. (2-tailed) .092 .638 .540 .000 .395 .148 .522 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 CNhan Pearson Correlation .478** .307** .165* .340** .414** -.076 -.033 .330** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .021 .000 .000 .287 .645 .000 N 196 196 196 196 196 196 196 196 196 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Xét ma trận tƣơng quan giữa các biến thuộc thành phần, ta có thể thấy kết quả phân tích tƣơng quan Pearson và kiểm định hai phía ở ngƣỡng 5% có 8 biến với 6 biến có sig. < 0.05 và hệ số tƣơng quan Pearson đều mang dấu dƣơng là: 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), Tính tƣơng tác & tùy biến (TTTB). Do đ ta c thể chấp nhận các biến này với các giả thuyết: H1, H2, H3, H5, H7 và H8 là các yếu tố dẫn đến sự chấp nhận của ngƣời dùng đối với ITV. Hai hệ số là: Nhận thức rủi ro & độ tin cậy (RR) có Sig.=0.645 và Chất lƣợng hệ thống(HT) có Sig. = 0.287 đều >> 0.05 và có Pearson mang dấu âm nên loại các biến này đồng thời bác bỏ các giả thiết: H4 và H6.
Để đƣa ra kết luận chính xác cho các giả thuyết cần đƣợc thực hiện hồi quy. Trong đ các thành phần TT, HI, DD, CF, ND, TTTB đƣợc xem là các biến độc lập trong mô hình hồi quy tiếp theo. Do có sự tƣơng quan khá chặt chẽ của chính các thành phần này, các kiểm định đa cộng tuyến sẽ đƣợc chú ý.
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
3.6. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT VỀ Ý ĐỊNH SỬ DỤNG THEO ĐẶC
ĐIỂM CÁ NHÂN
Trong đặc điểm cá nhân c 11 đặc điểm đƣợc đề cập gồm:
o Giới tính: (Nam, Nữ)
o Độ tuổi (16~25, 25~30,31~35,36~49,>50)
o Trình độ học vấn (Trung cấp Cao đẳng – Đại học Trên Đại học, Khác)
o Ngành nghề (Văn phòng bán hàng/ thị trƣờng, Công nhân/ thợ nghề, Xây dựng/ c ng trình lao động tự do, Học sinh – Sinh viên)
o Thời điểm sử dụng trong ngày (Sáng sớm trƣa tối, trong giờ làm việc)
o Thời điểm sử dụng trong tuần (T7, CN, Ngày trong tuần)
o Thời lƣợng mỗi lần sử dụng (<30 phút, 30~60 phút, 1~2 tiếng, > 2 tiếng)
o Thiết bị thƣờng xuyên sử dụng (Smartfone/ máy tính bảng, Laptop/ Máy tính, smart Tivi)
o Mục đích sử dụng ( Công việc, giải trí, cả hai)
o Nhà cung cấp thƣờng sử dụng ()
o Mức thu nhập (<2.5 triệu, từ 2.5~6 triệu, từ 6~9 triệu, từ 9 ~15 triệu, trên 15 triệu)
Để đáp ứng 11 đặc điểm trên thống nhất dùng kiểm định ANOVA để kiểm tra Thực hiện kiểm tra kiểm định Levene ở bảng Test of Homogeneity
of variances, nếu sig ở kiểm định này < = 0.05 thì kết luận phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên khác nhau. Nếu sig ở kiểm định này >0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định tính ở trên không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Nếu sig ở bảng này > 0.05 kết luận không có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính, còn nếu sig ở bảng này < = 0.05 thì kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính.
Trong 241 bản điều tra thu về, chỉ phân tích để tìm ra mối tƣơng quan đặc điểm cá nhân với sự chấp nhận sử dụng ITV đối với 196 mẫu trả lời là đang sử dụng.
3.6.1. Về giới tính
Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận của nam và nữ trên tổng thể H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận của nam và nữ trên tổng thể
Bảng 3.23: Kết quả kiểm định sự khác biệt của giới tính đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.015 1 194 .904
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .003 1 .003 .010 .921
Within Groups 55.877 194 .288
Vì F= 0.010 và p(F) = .921 (>0.05) nên kh ng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Hay có thể nói Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận của nam và nữ trên tổng thể.
3.6.2. Về độ tuổi
Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng của các lứa tuổi khác nhau trên tổng thể.
H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng của các lứa tuổi khác nhau trên tổng thể.
Bảng 3.24: Kết quả kiểm định sự khác biệt của độ tuổi đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.927a 3 191 .127
a. Groups with only one case are ignored in computing the test of homogeneity of variance for CNhan.
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .650 4 .163 .562 .690
Within Groups 55.229 191 .289
Total 55.880 195
Vì F= 0.562 và p(F) = .690 (>0.05) nên kh ng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Hay có thể nói không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng của các lứa tuổi khác nhau trên tổng thể.
3.6.3. Về trình độ học vấn Giả thuyết: Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các trình độ học vấn khác nhau trên tổng thể.
H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các trình độ học vấn khác nhau trên tổng thể.
Bảng 3.25: Kết quả kiểm định sự khác biệt của tr nh độ học vấn đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.210 3 192 .889
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .944 3 .315 1.100 .350
Within Groups 54.936 192 .286
Total 55.880 195
Vì F= 1.100 và p(F) = .350 (>0.05) nên kh ng đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Hay có thể nói không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các trình độ học vấn khác nhau trên tổng thể.
3.6.4. Ngành nghề Giả thuyết: Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các ngành nghề khác nhau trên tổng thể.
H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các các ngành nghề khác nhau trên tổng thể.
Bảng 3.26: Kết quả kiểm định sự khác biệt của ngành nghề đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.753 5 190 .014
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 1.633 5 .327 0.144 .039
Within Groups 54.247 190 .286
Total 55.880 195
Vì F= 0.144 và p(F) = .039 (<0.05) nên đủ cơ sở để khẳng định giả thiết H1. Hay có thể nói có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở các ngành nghề khác nhau trên tổng thể.
3.6.5. Về thời điểm sử dụng thƣờng xuyên trong ngày Giả thuyết: Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở những ngƣời thƣờng xuyên dùng trong ngày là khác nhau trên tổng thể.
H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở những ngƣời thƣờng xuyên dùng trong ngày là khác nhau trên tổng thể.
Bảng 3.27: Kết quả kiểm định sự khác biệt của thời điểm sử dụng trong ngày đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
2.128 3 192 .098
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .297 3 .099 .342 .795
Within Groups 55.583 192 .289
Total 55.880 195
Vì F= 0.342 và p(F) = .795 (>0.05) nên kh ng đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết Ho. Hay có thể nói không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở những ngƣời thƣờng xuyên dùng là khác nhau trên tổng thể.
3.6.6. Về thời điểm sử dụng thƣờng xuyên trong tuần Giả thuyết: Giả thuyết:
Ho: Không có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở những ngƣời thƣờng xuyên dùng trong tuần là khác nhau trên tổng thể.
H1: Có sự khác biệt giữa sự chấp nhận sử dụng ở những ngƣời thƣờng xuyên dùng trong tuần là khác nhau trên tổng thể.
Bảng 3.28: Kết quả kiểm định sự khác biệt của thời điểm sử dụng trong tuần đến sự chấp nhận đối với ITV
Test of Homogeneity of Variances
CNhan
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.078 2 193 .925
ANOVA
CNhan
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .130 2 .065 .226 .798
Within Groups 55.750 193 .289
Total 55.880 195
Vì F= 0.226 và p(F) = .798 (>0.05) nên kh ng đủ cơ sở để bác bỏ giả