CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Tác động của các biến độc lập với biến phụ thuộc:
3.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Nhƣ kết quả phân tích Pearson thì có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc lòng tin (LONGTIN) với các biến độc lập (DT – Danh tiếng,WS – Chất lƣợng website, BM – Bảo mật thông tin, DV – Chất lƣợng dịch vụ cảm nhận, TK – nhóm tham khảo, QM – Quy mô). Do đó, có thể phân tích hồi quy trong SPSS.
Bảng 3.10 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
.826a .682 .669 .365
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội từ SPSS của tác giả
Giá trị của giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) là 0.669 có nghĩa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu ảnh hƣởng tới 66.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc Lòng tin (LONGTIN). Còn lại là 33.1% là do sự ảnh hƣởng của các biến ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên.
Bảng 3.11 Kết quả kiểm định F của mô hình
Tổng bình phƣơng Trung bình bình phƣơng F Sig. Hồi quy 42.267 7.044 52.942 .000b Phần dƣ 19.693 .133 Tổng 61.960
Nguồn: Kết quả kiểm định F từ SPSS của tác giả
Kết quả phân tích hồi quy SPSS cho kết quả về ANOVA, trong đó giá trị sig của kiểm định F là 0. Giá trị này nhỏ hơn 0.05. Giá trị này có ý nghĩa mô hình nghiên cứu trên mẫu có thể sử dụng để suy luận ra tổng thể. Cụ thể, các kết quả thống kê thu thập từ 155 ngƣời tại Hà Nội có thể đƣợc suy rộng và áp dụng cho toàn bộ tổng thể những ngƣời tiêu dùng trực tuyến tại khu vực Hà Nội.
Bảng 3.12 Kết quả hệ số hồi quy tuyến tính bội
Hệ số chƣa chuẩn số Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Độ lệch chuẩn Beta (Hằng số) .415 .239 1.734 .085 DT .845 .177 1.185 4.786 .000 WS .296 .063 .306 4.700 .000 TK .477 .058 .529 8.262 .000 BM .208 .051 .224 4.091 .000 DV .210 .035 .311 6.074 .000 QM .819 .139 1.361 5.873 .000
Nguồn: Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội trên SPSS của tác giả Các giá trị sig của các hệ số của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 do đó không cần loại bỏ bất cứ biến nào ra khỏi mô hình hổi quy.