CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm đznh mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
4.3.2. Phân tích tương quan Pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, ta sẽ xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Trong đó bao gồm mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau và mối quan hệ giữa biến độc lập với biến phụ thuộc.
Hệ số tương quan tuyến tính được sử dụng như một công cụ hỗ trợ cho hồi quy, hệ số này sẽ nằm trong khoảng (-1,1). Nếu không có liên hệ tuyến tính thì hệ số tương quan tuyến tính sẽ đạt mức 0. Mối liên hệ giữa các biến sẽ càng mạnh khi hệ số tiến dần về 1.
Giá trị sig nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tương quan tuyến tính mới có ý nghĩa thống kê, giá trị sig lớn hơn 0.05 thì không có ý nghĩa thống kê.
Ta có thể nhận thấy, đối với ý định sử dụng ví điện tử MoMo, các biến độc lập nhận thức rủi ro tài chính, nhận thức rủi ro bảo mật, nhận thức rủi ro thfi gian có giá trị sig lần lượt là 0.697, 0.234, 0.161 đều lớn hơn 0.05 nên hệ số tương quan r không có ý nghĩa thống kê hay không có sự tương quan giữa các biến này với ý định sử dụng. Trong khi đó, nhận thức lợi ích chức năng, nhận thức lợi ích kinh tế, nhận thức lợi ích thuận tiện lại có hệ số sig bằng 0.00 nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan r có ý nghĩa thống kê.
Nhận thức lợi ích chức năng, nhận thức lợi ích kinh tế, nhận thức lợi ích thuận tiện có hệ số tương quan r lần lượt là 0.568, 0.634, 0.671 chứng tỏ có mức tương quan mạnh với biến ý định sử dụng.