Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố
1 TD3 0.888 Thái độ với quảng cáo TD2 0.864 TD1 0.831
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Phân tích nhân tố trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với tổng phương sai trích là 74.163% > 50% và hệ số Eigenvalue rút trích tại nhân tố 1 = 2.225 > 1 là đạt yêu cầu. Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích khám phá EFA, các giả thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo trên Social Media tại TP.HCM vẫn không thay đổi so với mơ hình tác giả đề xuất.
4.3. Phân tích tương quan và hồi quy bội
Phân tích tương quan: trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện phân tích tương quan
53
lường mức độ chặt chẽ của các mối liên hệ tuyến tính giữa các biến trước khi tiến hành phân tích hồi qui tiếp theo.
Phân tích hồi quy bội là phương pháp phân tích dùng kỹ thuật thống kê được sử dụng để xem xét tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Trong quá trình phân tích hồi quy, các hệ số cần quan tâm là:
- Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted coefficient of determination) phải lớn hơn 0.5. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của các biến độc lập càng chính xác.
- Hệ số Beta (Standarlized Beta Coefficent): hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
- Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số Beta: tác giả sử dụng trị thống kê t để kiểm tra mức ý nghĩa của hệ số Beta. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, có thể kết luận hệ số Beta có ý nghĩa về mặt thống kê.
- Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, với giả thuyết Ho là tất cả hệ số hồi quy bằng 0 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nếu giá trị Sig. rất nhỏ, ta bác bỏ Ho và mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
- Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, nếu các phần dư khơng có tương quan, giá trị d sẽ gần bằng 2. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Hệ số phóng đại phương sai (VIF- Variance inflation factor): đo lường hiện tượng đa cộng tuyến (có mối tương quan giữa các biến độc lập hay không). Thông thường nếu VIF của một biến độc lập >10 thì biến này hầu như khơng
54
có giá trị giải thích biến phụ thuộc trong mơ hình (Hair và cộng sự, 2006 và Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 497).
- Viết phương trình hồi quy tuyến tính: Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội có dạng:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X4+ β5 X5+...+ β8 X8 + U
- Trong đó: Y: Thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo trên Social Media; Xi: Các nhân tố tác động đến thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo trên Social Media; β0: Hằng số hồi quy; Βi: trọng số hồi quy; U là sai số.
4.3.1. Phân tích tương quan Pearson
Sau khi phân tích nhân tố, có 7 nhân tố được đưa vào kiểm định tương quan – hồi quy. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các biến quan sát vào mơ hình hồi quy, cụ thể là để đo lường mức độ chặt chẽ của các mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc: Thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo trên Social Meida (TD) và các biến độc lập bao gồm: Sự phiền nhiễu (PN), Sự tín nhiệm (TN), Tính giải trí (GT), Tính thơng tin (TT), Giao diện ban đầu (GD) và Thời lượng (TL).
Theo kết quả thực hiện phân tích tương quan Pearson được trình bày ở bảng 4.11, biến phụ thuộc (TD) có tương quan khá mạnh với các biến độc lập TT, GT, PN, TN, GD thể hiện ở hệ số tương quan đều lớn hơn 0.3 và các Sig. <0,05. Trong đó, Tính giải trí (GT) có sự tương quan mạnh nhất (giá trị tuyết đối của hệ số tương quan là 0.673) và Sự phiền nhiễu (PN) có sự tương quan yếu nhất (giá trị tuyết đối của hệ số tương quan là 0.357). Các hệ số tương quan của TT, GT, TN, GD đều lớn hơn 0, cho thấy mối liên quan thuận chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc TD. Riêng hệ số tương quan của PN bé hơn 0, cho thấy mối liên quan ngược chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc TD.
55
Tuy nhiên, kết quả Pearson lại cho thấy khơng có sự tương quan giữa biến độc lập TL với biến phụ thuộc TD với trị tuyệt đối của hệ số tương quan là 0.074 <0.3 và có giá trị Sig.=0.280 > 0.05. Do đó, ta khơng dùng biến độc lập này cho các phân tích tiếp theo.