Chương 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định mơ hình đo lường
4.2.3.2. Mơ hình 2: Mơ hình nghiên cứu rào cản chuyển đổi
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến:
Xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập (Sự hấp dẫn của dịch vụ
thay thế và Chi phí chuyển đổi) với biến phụ thuộc Rào cản chuyển đổi trước khi
Bảng 4.11: Ma trận tương quan giữa các biến HD CP RC HD CP RC HD Pearson Correlation 1 0,000 -0,171** Sig. (2-tailed) 1,000 0,008 N 238 238 CP Pearson Correlation 1 0,490** Sig. (2-tailed) 0,000 N 238 RC Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển
đổi) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số
tương quan giữa biến RC và các biến độc lập đều cĩ sig. < 0,05 nên các biến độc lập: HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế); CP (Chi phí chuyển đổi) và biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển đổi) cĩ tương quan với nhau với mức ý nghĩa 5%. Nghĩa là các biến
độc lập trên cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc RC (Rào cản
chuyển đổi). Ngồi ra, hệ số tương quan giữa biến độc lập HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) và biến phụ thuộc RC (Rào cản chuyển đổi) bằng -0,171 chứng tỏ 2 biến này cĩ tương quan tuyến tính nghịch.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau bằng 0,000, suy ra các biến độc lập khơng cĩ ý nghĩa tương quan gì với nhau nên hiện tượng đa cộng tuyến cĩ thể sẽ
khơng xảy ra làm ảnh hưởng đến mơ hình. Phân tích hồi quy bội:
Hai nhân tố Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế và Chi phí chuyển đổi được đưa vào
để xem xét trong mối quan hệ với Rào cản chuyển đổi bằng phương pháp Enter. Kết
quả hồi quy cho thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0,263 (nghĩa là mơ hình chỉ giải thích được
26,3% sự thay đổi của biến Rào cản chuyển đổi, cịn cĩ các biến khác giải thích 73,7% sự thay đổi của biến Rào cản chuyển đổi) và mơ hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% (nghĩa là mức ý nghĩa của thống kê F trong ANOVA nhỏ hơn 0,05) (Phụ lục 5)
Bảng 4.12: Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình Model Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Error Std. Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 1,626E-016 0,056 0,000 1,000
HD -0,171 0,056 -0,171 -3,073 0,002 1,000 1,000 CP 0,490 0,056 0,490 8,778 0,000 1,000 1,000 a. Dependent Variable: RC
Hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor - VIF) < 10 cho thấy các biến độc lập này khơng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đĩ, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể
đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Cả 2 nhân tố HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) và CP (Chi phí chuyển đổi)
đều thật sự ảnh hưởng đến RC (Rào cản chuyển đổi) (với mức ý nghĩa sig. < 0,05).
Biến CP (Chi phí chuyển đổi) tác động dương đến RC (Rào cản chuyển đổi) do hệ số
Beta dương. Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về Chi phí chuyển đổi tăng lên thì Rào cản chuyển đổi cũng tăng lên; và ngược lại. Biến HD (Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế) tác động âm đến RC (Rào cản chuyển đổi) do hệ số Beta âm. Nghĩa là, nếu cảm
nhận của khách hàng về sự hấp dẫn của mạng khác tăng lên thì Rào cản chuyển đổi
giảm; và ngược lại. (Lưu ý: Khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy được viết như sau:
RC= 0,490CP – 0,171HD (4.2)
Với: RC : Rào cản chuyển đổi. CP : Chi phí chuyển đổi.
HD : Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế.
Nhìn vào phương trình 4.2, ta thấy cảm nhận của khách hàng về Chi phí chuyển
Tiếp theo là cảm nhận của khách hàng đối với Sự hấp dẫn của dịch vụ thay thế (Beta bằng -0,171).