Nhỏ nhất Lớn nhất Trung Bình Độ lệch chuẩn Giá trị dự báo 2,739 4,667 3,860 ,3134 Phần dư -,8587 ,9109 ,0000 ,2303 Độ lệch chuẩn giá trị dự báo -3,574 2,576 ,000 1,000 Độ lệch chuẩn giá trị phần dư -3,646 3,868 ,000 ,978 “Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS”
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân phối phần dư của mơ hình hồi quy
Mặt khác, bằng hình ảnh trực quan ta thấy phần dư của mơ hình có dạng đồ thị hình chng úp xuống khá cân đối, nên có thể kết luận phần dư của mơ hình có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ P-P plot phần dư của mơ hình hồi quy
“Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS”
Ngoài ra, theo biểu đồ P-P plots (Biểu đồ 4.2), các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3. Biểu đồ Scatterplot phần dư của mơ hình hồi quy
“Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS”
4.6.2. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mơ hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có mơ hình hồi quy với hệ số beta chưa chuẩn hóa là:
YD = 1,219 + 0. 350 HU + 0. 188 SD+ 0. 126 CQ + (-0. 142) RR+ 0.115 DK. Ý nghĩa của hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa:
β1 = 0. 350 , tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố Cảm nhận
sự hữu ích tăng/giảm 1 điểm thì ý định tăng/giảm 0. 350 điểm (so với thang điểm 5)
β2 = 0. 188, tức là với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi khi nhân tố Cảm nhận
tính dễ sử dụng tăng/giảm 1 điểm thì ý định tăng/giảm 0. 188 điểm (so với thang điểm 5)
β3 = 0. 126, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố Chuẩn chủ
quan tăng/giảm 1 điểm thì ý định tăng/giảm 0. 126 điểm (so với thang điểm 5)
β 4 = -0. 142, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố Cảm nhận
rủi ro tăng/giảm 1 điểm thì ý định giảm/tăng 0. 142 điểm (so với thang điểm 5)
β 5 = 0. 115, tức là với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi nhân tố Các điều kiện hỗ trợ tăng/giảm 1 điểm thì ý định tăng/giảm 0. 115 (so với thang điểm 5) Tuy nhiên, phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa tốn học hơn là ý nghĩa kinh tế vì nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định.
Như vậy, để xem xét mức độ tác động hay thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dựa vào phương trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến X nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến Y căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến đối với Y càng lớn. Ta xét phương trình hồi quy với beta chuẩn hóa:
YD = 0. 503 HU+ 0. 242 SD+ 0. 157 CQ- 0. 314 RR+ 0.171 DK
Ta thấy: β1>β2> β5> β3 > β4 do đó các yếu tố tác động đến Ý định lần lượt mạnh nhất là Cảm nhận sự hữu ích > Cảm nhận tính dễ sử dụng > Các điều kiện hỗ trợ >
Chuẩn chủ quan > Cảm nhận rủi ro. + Yếu tố Cảm nhận sự hữu ích
H1: Cảm nhận sự hữu ích có ảnh hưởng cùng chiều với ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12
nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “Cảm nhận tính dễ sử dụng” càng tăng thì ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12 càng nhiều.
+ Yếu tố Các điều kiện hỗ trợ
H5: Các điều kiện hỗ trợ có ảnh hưởng cùng chiều với ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà, xưởng tại quận 12
Nhân tố “Các điều kiện hỗ trợ ” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.003), với giá trị β = 0.171> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H5 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “Các điều kiện hỗ trợ” càng tăng thì ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12 càng nhiều.
+ Yếu tố Chuẩn chủ quan
H3: Chuẩn chủ quan có ảnh hưởng cùng chiều với ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12
Nhân tố “Chuẩn chủ quan” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.007), với giá trị β = 0.157> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H3 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “Chuẩn chủ quan” càng tăng thì ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12 càng nhiều.
+ Yếu tố Cảm nhận rủi ro
H4: Cảm nhận rủi ro có ảnh hưởng ngược chiều với ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12
Nhân tố “Cảm nhận rủi ro” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.000), với giá trị β = -0.134< 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H3 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, nếu “Cảm nhận rủi ro” càng tăng thì ý định sử dụng hệ thống KK & NTĐT của cá nhân, hộ kinh doanh cho thuê nhà tại quận 12 càng giảm.
Kết quả kiểm định các giả thuyết từ phân tích tương quan và phân tích hồi quy cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở độ tin cậy là 95% (Bảng 4.12).