Sự tương quan
ENT IRR TRU INT ADV
ENT Tương quan Pearson 1 Sig. (2–tailed)
IRR Tương quan Pearson –0,183** 1 Sig. (2–tailed) 0,009
TRU Tương quan Pearson 0,326** –0,179* 1 Sig. (2–tailed) 0,000 0,011
INT Tương quan Pearson 0,439** –0,165* 0,316** 1 Sig. (2–tailed) 0,000 0,018 0,000
ADV Tương quan Pearson 0,445** –0,240** 0,556** 0,612** 1
Sig. (2–tailed) 0,000 0,001 0,000 0,000 **. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01
*. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,05
Phân tích tương quan giữa biến trung gian ATA và biến phụ thuộc OPI
Qua kiểm định Pearson giữa biến trung gian ATA và biến phụ thuộc OPI cho thấy thái độ hướng đến quảng cáo có tương quan chặt chẽ với ý định mua sắm trực tuyến với mức ý nghĩa 1%.
4.2.2.4. Phân tích hồi quy (Regression)
Phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố độc lập (INF, ENT, IRR, TRU) và giá trị quảng cáo có dạng như sau:
YADV = β10 + β11 X11 + β12 X12 + β13 X13 +β14 X14 + ε1 (4.1) Trong đó:
- YADV thể hiện giá trị của giá trị quảng cáo.
- ε1 là sai số ngẫu nhiên.
- X1i là các thành phần độc lập INF, ENT, IRR, TRU.
Phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa giá trị quảng cáo (ADV) và thái độ hướng đến quảng cáo (ATA) có dạng như sau:
YATA = β20 + β21X21 + ɛ2 (4.2)
Trong đó:
- YATA thể hiện giá trị của thái độ hướng đến quảng cáo.
- β2i thể hiện giá trị hệ số hồi quy.
- ε2 là sai số ngẫu nhiên.
- X21 là thành phần giá trị quảng cáo.
Phương trình hồi quy biểu diễn mối quan hệ giữa thái độ hướng đến quảng cáo (ATA) và ý định mua sắm trực tuyến (OPI) có dạng như sau:
YOPI = β30 + β31X31 + ɛ3 (4.3)
Trong đó:
- YOPI thể hiện giá trị của ý định mua sắm trực tuyến.
- β3i thể hiện giá trị hệ số hồi quy.
- ε3 là sai số ngẫu nhiên.
- X31 là thành phần thái độ hướng đến quảng cáo.
Giá trị factor của các biến quan sát được tính theo công thức trung bình (mean). Kết quả phân tích hồi quy đa biến được trình bày chi tiết ở Bảng 4.9. Theo như Bảng 4.9 và công thức (4.1) thì kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị quảng cáo gồm ENT, INF và TRU. Phương trình hồi quy như sau:
Biến IRR có mức ý nghĩa thống kê lớn hơn 0,05 (sig. = 0,1) nên không chấp nhận biến sự khó chịu (IRR). Các biến còn lại đều có mức ý nghĩa thống kê lớn hơn 0,05 nên cả ba biến đều được chấp nhận. Hơn nữa, kết quả phân tích hồi quy được trình bày chi tiết ở Phụ lục 7 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Các hệ số phóng đại phương sai (VIF) của mỗi biến chỉ có độ lớn từ 1,000 đến 1,314 (< 10). Theo Hair và cộng sự (2018) khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến.