CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.5. Phƣơng pháp xử lý số liệu
2.5.5. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy đa biến: thực hiện phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết của mô hình với mức ý nghĩa là 5%.
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Kiểm định giả thuyết: Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R2
và R2 hiệu chỉnh (với 0 < R2 ≤ 1 được gọi là phù hợp vì nó phản ánh biến đưa vào có tương quan tuyến tính)
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình thông qua giá trị kiểm định ANOVA. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp biến độc lập (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần. Hệ số Beta càng cao càng thể hiện tính quan trọng của thành phần liên quan đến quyết định mua hàng càng cao, hay nói cách khác là hệ so Beta thế hiện mức đô tác động của từng thành phần liên quan đến chấp nhận sử dụng Thương mại điện tử.
Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: Dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005; dẫn theo Nguyễn Ngọc Đức, 2008).
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến thái độ sử dụng Thương mại điện tử: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.