4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiêm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.1. Phân tích tương quan
Sau bước phân tích nhân tố EFA, tất cả các nhân tố đểu đủ điều kiện thực hiện phân tích tiếp theo là bước phân tích hồi quy tuyến tính bội. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), phương pháp phù hợp nhất để tính giá trị nhân tố trích là dùng tổng hoặc giá trị
trung bình của các biến đo lường các nhân tố trong mơ hình cho các phân tích tiếp theo.
Trước khi kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu bằng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính bội, chúng ta cần xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như các biến độc lập với nhau.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), “người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nhìn chung hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Hệ số tương quan Pearson được xem là có ý nghĩa khi đạt giá trị sig ≤ 0,05.”
Cũng theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trong SPSS có thể kiểm định các giả thuyết ở mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (SPSS phân biệt bằng cách đánh một dấu * ở cạnh giá trị thống kê tính được trên mẫu) và ở mức ý nghĩa < 0,01 (phân biệt bằng hai dầu **).
Đặt giả thuyết Ho: khơng có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập và H1: có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Theo kết quả từ bảng phân tích tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (phụ lục 7), tất cả các biến đều có giá trị sig < 0,05, cho thấy chúng đều có ý nghĩa thống kê, nghĩa là bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1, và kết luận tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc.
Tóm lại, sau kỹ thuật phân tích tương quan với hệ số tương quan Pearson, tất cả 7 nhân tố (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có, (7) Thuộc tính giá đều có tương quan với nhân tố phụ thuộc là Hành vi mua ngẫu hứng trực tuyến trên thiết bị di động. Kết quả này tiếp tục được đưa vào phân tích hồi qui tuyến tính bội.