Bảng tổng hợp kết quả gộp biến sau đánh giá thang đo

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng tại hà nội (Trang 73 - 74)

STT Nhân tố Các biến quan sát Loại biến

1 DV DV1, DV4, DV3, DV2 Độc lập 2 GC GC5, GC1, GC2, GC3 Độc lập 3 ĐĐ ĐĐ5, ĐĐ4, ĐĐ3, ĐĐ1, ĐĐ2 Độc lập 4 QC QC3, QC2, QC4, QC1 Độc lập 5 VC VC4, VC3, VC1 Độc lập 6 QT QT2, QT1, QT3 Độc lập 7 CN CN2, CN3, CN1 Độc lập 8 TH TH2, TH1, TH3 Độc lập

9 UD UD3, UD2, UD1, UD4 Độc lập

10 HV HV2, HV1, HV3 Phụ thuộc

2.2.2.3. Phân tích tương quan Person

Xem xét ma trận hệ số tương quan giữa các biến cho thấy biến phụ thuộc hành vi gọi xe với từng biến độc lập có sự tương quan với nhau, thể hiện cụ thể qua hệ số tương quan như sau: Ứng dụng (0.565); Dịch vụ (0.464); Địa điểm (0.512); Quảng cáo (0.601); Cơ sở vật chất (0.479); Giá cả (0.622); Thương hiệu (0.512); Quy trình (0.491); Con người (0.545) được kiểm định với mức ý nghĩa thống kê 5%. Sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích biến phụ thuộc hành vi gọi xe.

Sig tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc Hành vi gọi xe và các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05, do đó có mối liên hệ tuyến tính giữa biến Hành vi gọi xe và các biến độc lập.

Các cặp biến độc lập đều có Sig tương quan Pearson nhỏ hơn 0,5, tuy nhiên, một số cặp biến có hệ số tương quan Pearson khá lớn (lớn hơn 0,4), do đó, đặt nghi vấn có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến độc lập, và chúng ta cần thực hiện phân tích hồi quy, kiểm tra hệ số VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Từ bảng kết quả hồi quy (Bảng 2.24), ta nhận thấy: Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

2.2.2.4. Phân tích hồi quy:

Trong mô hình nghiên cứu điều chỉnh (Hình 2.3), biến độc lập thái độ chịu sự tác động của 9 biến phụ thuộc, vì vậy để ước lượng mô hình nghiên cứu sự ảnh hưởng của các nhân tố tới thái độ của người tiêu dùng Việt Nam đối với hành vi gọi xe công nghệ, luận văn sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính bội. Ta có mô hình như sau:

HV = β0 + b1*DV + b2*GC + b3*ĐĐ + b4*QC + b5*VC + b6*QT + b7*CN + b8*TH + b9*UD

Trong đó: HV: Hành vi gọi xe

DV: Dịch vụ GC: Giá cả ĐĐ: Địa điểm

QC: Quảng cáo VC: Cơ sở vật chất QT: Quy trình

CN: Con người TH: Thương hiệu UD: Ứng dụng di động

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy:

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi gọi xe công nghệ của người tiêu dùng tại hà nội (Trang 73 - 74)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(98 trang)