Mơ hình Biến chưa chuẩn hóa Biến chuẩn hóa t Sig. Phân tích đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .995 .287 3.472 .001 PC .339 .052 .350 6.482 .000 .672 1.488 PEOU .100 .045 .104 2.213 .028 .893 1.120 PE .232 .045 .261 5.130 .000 .759 1.318 PU .098 .047 .107 2.099 .037 .756 1.323 PR -.087 .034 -.114 -2.551 .011 .991 1.009 a. Biến phụ thuộc: CA
(Nguồn: Kết quả được trích dẫn phụ lục 08, trang xxv)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai ANOVA với trị số thống kê F= 40.063 được tính từ giá trị R Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig.=0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Kết quả hồi quy có hệ số xác định R2 là 0,393 và R2 sau khi hiệu chỉnh là 0,383. Hệ số R2 hiệu chỉnh cho biết độ thích hợp của mơ hình là 38,3%, tức 38,3% độ biến thiên của biến thái độ khách hàng (CA) được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Với mức ý nghĩa 5%, kết quả phân tích cho thấy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 10, sig < 0.05. Các nhân tố đều có vai trị quan trọng tác động đến thái độ của khách hàng.
Về cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập như sau: β0=0.995
β1=0.339 β2=0.100 β3=0.232
β4=0.098 β5=-0.087
Phương trình hồi quy tuyến tính của mơ hình chưa chuẩn hóa có dạng:
CA=0.995 + 0.339PC + 0.232PE +0.10PEOU +0.098PU - 0.087PR (1) Phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa có dạng:
CA=0.350PC + 0.261PE + 0.104PEOU+0.107PU - 0.114PR (1’)
4.5.1.3. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy bội
+ Giả định liên hệ tuyến tính:
Để đánh giá mức độ phù hợp giữa đường thẳng tuyến tính với tập dữ liệu quan sát người ta thường sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo như kết quả nghiên cứu, đồ thị phân tán được vẽ giữa giá trị chuẩn đoán (Standardized predicted value) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) cho thấy phần dư phân tán ngấu nhiên tung độ 0. Như vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi:
Hiện tượng phương sai thay đổi làm cho ước lượng các hệ số hồi quy không bị chệch nhưng không phải ước lượng hiệu quả nhất dẫn đến đánh giá sai lệch chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng kiểm định tương quan hạng Pearman để kiểm định giả thuyết phương sai của sai số không thay đổi hay hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Từ kết quả phân tích tương quan hạng cho thấy phần dư sau khi lấy giá trị tuyệt đối với các biến độc lập có giá trị sig của các biến lớn hơn mức ý nghĩa của nó nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết phương sai sai số (phần dư) khơng thay đổi. Mơ hình khơng vi phạm giả định.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Giả định về phân phối chuẩn phần dư:
Sử dụng biểu đồ tần suất của phần dư để kiểm định giả định về phân phối chuẩn phần dư. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng không hợp lý khi kỳ vọng các phần dư quan sát có phân phối chuẩn hồn tồn vì ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Như vậy nếu mẫu đủ lớn có thể xem phân phối của phần dư như tiệm cận chuẩn.
Theo như kết quả nghiên cứu này ta có một đường cong phân phối chuẩn trên đồ thị có giá trị trung bình rất nhỏ (xấp xỉ bằng 0) và độ lệch chuẩn=0.992 xem như xấp xỉ bằng 1. Do đó phân phối chuẩn của phần dư được xem như phân phối chuẩn nên không vi phạm giả định ban đầu.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
+ Giả định về tính độc lập của sai số:
Sử dụng hệ số Durbin-Watson để kiểm định tương quan giữa các sai số kề nhau. Với giả thuyết Ho: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0. Hệ số này có giá trị từ 0 đến 4.
- Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì hệ số này sẽ gần bằng 2.
- Nếu hệ số này thấp (và nhỏ hơn 2) thì các phần dư gần nhau có tương quan thuận.
- Nếu hệ số này lớn hơn 2 (và gần 4) thì các phần dư gần nhau có tương quan nghịch (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích từ nghiên cứu này có hệ số Durbin-Watson =1.948 (xấp xỉ 2) nên có thể kết luận khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau hay các phần dư trong mơ hình độc lập với nhau.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
Hiện tượng cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra.
- Nếu VIF > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (MLR).
- Nếu VIF > 2 thì trong thực tế cũng cần phải thận trọng trong việc diễn giải các hệ số hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong kết quả nghiên cứu này VIF lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
(Xem phụ lục 8 trang xxv)
4.5.2. Kiểm định mơ hình các thành phần ý định sử dụng của khách hàng 4.5.2.1. Phân tích tương quan:
Trong nghiên cứu này chúng ta sử dụng hồi quy đơn (SLR) để kiểm định mơ hình, hệ số hồi quy chính là hệ số tương quan đơn giữa thái độ (CA) và Ý định sử dụng (ITU). Kết quả thể hiện trong bảng 4.20 như sau: