1. Hệ thống hóa các mô hình lý thuyết và nghiên cứu có liên quan
4.4. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được thực hiện để kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc là ý định mua sắm trên Shopee (YDMS) với các biến độc lập gồm: Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), Mong đợi về giá (MDVG), Sự tin cậy (TC), Ảnh hưởng xã hội (AHXH), Nhận thức rủi ro (RR), Thái độ (TD) thông qua hệ số tương quan Pearson (r). Đồng thời, phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập để sớm nhận diện vấn đề về đa cộng tuyến.
57
Bảng 4.7 Kết quả phân tích tương quan Pearson
Cỡ
_________________________Tóm tắt mô hình hồi quyb_________________________
Mô hình Hệ số hồi quy
R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin- Watson 1 0.883a 0.780 0.776 0.30524 1.980 ____________________________Kiểm định ANOVAb____________________________
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả, 2021
Kết quả từ bảng 4.7 (xem chi tiết ở Phụ lục 9) cho thấy các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 0.01 (tương đương với độ tin cậy là 99%). Trong đó, biến Nhận thức sự hữu ích có tương quan mạnh nhất đến biến phụ thuộc (r = 0.625) và biến Nhận thức rủi ro có tương quan thấp nhất (r = -0.158). Đồng thời, tất cả các kết quả r này đều có ý nghĩa thống kê khi có giá trị Sig. < 0.05. Như vậy, biến Nhận thức rủi ro có tương quan nghịch chiều với biến phụ thuộc và các biến độc lập còn lại có tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc là Ý định mua sắm trực tuyến trên Shopee.
Bên cạnh đó, kết quả cũng cho thấy tương quan giữa các biến độc lập với nhau hầu hết đều yếu khi đa số r < 0.4. Riêng chỉ có hệ số tương quan giữa 2 biến Sự tin cậy và Thái độ có giá trị r cao nhất là 0.411 với mức ý nghĩa 0.000. Do đó, cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Từ các kết quả trên cho thấy, tất cả các biến độc lập đều có thể được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.