❖ Các giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh:
Giả thuyết H1’: Cảm nhận sự hữu ích có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố thứ 3)
Giả thuyết H2’: Cảm nhận dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố thứ 2)
Giả thuyết H3’: Ảnh hưởng của xã hội có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố thứ 4)
Giả thuyết H4’: Gía trị giá cả có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố thứ 6)
Giả thuyết H5’: Đáng tin cậy có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố đầu tiên)
Giả thuyết H6’: Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. (nhân tố thứ 5)
4.4. Phân tích hồi quy
4.4.1 Phân tích tương quan
Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phân tích hồi quy bội, đưa 6 biến
H5’+ H3’+ H4’+ H1’+ H2’+ Cảm nhận dễ sử dụng
Ảnh hưởng của xã hội
Đáng tin cậy Gía trị giá cả
Điều kiện thuận lợi
Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di
động Cảm nhận sự hữu ích
H6’+
79
độc lập vào giải thích cho biến phụ thuộc Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. Trước khi phân tích hồi quy ta cần xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến, phân tích hệ số tương quan sẽ giúp tác gỉa kiểm định được mối quan hệ giữa các biến định lượng với nhau. Và trước khi phân tích hệ số tương quan, ta cần tính giá trị của các nhân tố vừa trích được trong phần phân tích nhân tố EFA bằng cách lấy giá trị trung bình của các biến đo lường cho nhân tố đó.
Kết quả phân tích tương quan được thể hiện trong bảng 4.17 như sau:
Bảng 4.17: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson - Correlations
Đáng tin cậy Cảm nhận dễ sử dụng Cảm nhận sự hữu ích Ảnh hưởng của xã hội Điều kiện thuận lợi Gía trị giá cả QĐĐX BUDC NDĐ34 Đáng tin cậy Pearson Correlation 1 .215** .275** .252** .109* .275** .483** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .044 .000 .000 Cảm nhận dễ sử dụng Pearson Correlation .215** 1 .166** .184** .209** .076 .422** Sig. (2-tailed) .000 .002 .001 .000 .159 .000 Cảm nhận sự hữu ích Pearson Correlation .275** .166** 1 .230** .311** .258** .512** Sig. (2-tailed) .000 .002 .000 .000 .000 .000 Ảnh hưởng của xã hội Pearson Correlation .252** .184** .230** 1 .090 .152** .431** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .097 .005 .000 Điều kiện thuận lợi Pearson Correlation .109* .209** .311** .090 1 .199** .409** Sig. (2-tailed) .044 .000 .000 .097 .000 .000 Gía trị giá cả Pearson Correlation .275** .076 .258** .152** .199** 1 .393** Sig. (2-tailed) .000 .159 .000 .005 .000 .000 QĐĐXBU DCNDĐ Pearson Correlation .483** .422** .512** .431** .409** .393** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). - **: Tương quan có mức ý nghĩa 1% *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). - *: Tương quan có mức ý nghĩa 5%
Nguồn: Kết quả SPSS (2018)
Bảng 4.17 cho thấy, với độ tin cậy 99%, các giá trị Sig. (2-tailed) của tất cả các
biến độc lập đều nhỏ hơn 0.01, cho thấy có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và mỗi biến độc lập. Như vậy, phân tích hồi quy là phù hợp. Hệ số tương quan giữa 6
80
biến độc lập và biến phụ thuộc khá cao và cả 6 biến độc lập đều có mối tương quan dương với biến phụ thuộc.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp dự báo được sự thay đổi của các biến độc lập có tác động như thế nào lên biến phụ thuộc (có tác động hay khơng, tác động theo hướng nào, tác động với mức độ như thế nào…). Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội MLR cùng với phương pháp ENTER (các biến sẽ được đưa vào mơ hình cùng lúc) (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Bảng 4.18: Tóm tắt mơ hình - Model Summaryb
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin-Watson 1 .767a .588 .581 .49394748 1.908
a. Predictors: (Constant), Gía trị giá cả, Cảm nhận dễ sử dụng, Ảnh hưởng của xã hội, Điều kiện thuận lợi, Đáng tin cậy, Cảm nhận sự hữu ích
b. Dependent Variable: Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động
Nguồn: Kết quả SPSS (2018)
Bảng 4.18 cho thấy R² hiệu chỉnh bằng 0.581 cho biết sự biến thiên đồng thời
của các biến độc lập giải thích được 58.1% tổng biến thiên của biến phụ thuộc Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp. Hệ số Durbin- Waston = 1.908 ∈ (1,3), vì vậy có thể kết luận mơ hình khơng có tự tương quan.
Bảng 4.19: ANOVAaMơ hình Tổng độ lệch bình Mơ hình Tổng độ lệch bình phương df Giá trị trung bình của các độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 116.301 6 19.384 79.446 .000b Phần dư 81.491 334 .244 Tổng 197.792 340
a. Dependent Variable: Quyết định đặt xe bằng ứng dụng cơng nghệ di động
b. Predictors: (Constant), Gía trị giá cả, Cảm nhận dễ sử dụng, Ảnh hưởng của xã hội, Điều kiện thuận lợi, Đáng tin cậy, Cảm nhận sự hữu ích
Nguồn: Kết quả SPSS (2018)
Bảng 4.19 cho biết kết quả kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
81
− H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = 0.
− H1: Có ít nhất 1 hệ số βi của biến độc lập khác 0.
Ta thấy giá trị kiểm định F = 79.446 với giá trị Sig. = 0.000 < 0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0, vì thế, với độ tin cậy 95% kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.20: Bảng hệ số hồi quy của mơ hình - Coefficientsa
Model
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.965 .208 -4.639 .000 Đáng tin cậy .286 .046 .238 6.179 .000 .829 1.206 Cảm nhận dễ sử dụng .276 .044 .232 6.274 .000 .902 1.109 Cảm nhận sự hữu ích .204 .032 .248 6.331 .000 .804 1.244 Ảnh hưởng của xã hội .163 .027 .227 6.106 .000 .892 1.121 Điều kiện thuận lợi .191 .036 .203 5.373 .000 .863 1.159 Gía trị giá cả .180 .040 .171 4.540 .000 .871 1.149
a. Dependent Variable: Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động
Nguồn: Kết quả SPSS (2018)
Bảng 4.20 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập đều
lớn hơn 1 và nhỏ hơn 10, Tolerance đều nhỏ hơn 1 chứng tỏ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mơ hình hồi quy tuyến tính bội sẽ có dạng như sau:
Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động = β0 + β1 * Đáng tin cậy + β2 * Cảm nhận dễ sử dụng + β3* Cảm nhận sự hữu ích + β4 * Ảnh hưởng
của xã hội + β5 * Điều kiện thuận lợi + β6 * Gía trị giá cả.
Trong đó: - β0: Hằng số hồi quy.
- β1, β2, β3, β4, β5, β6: Các hệ số hồi quy.
❖ Kiểm định giả thuyết:
82
nhận sự hữu ích, Ảnh hưởng của xã hội, Điều kiện thuận lợi, Gía trị giá cả đều khơng có tác động đến biến phụ thuộc Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công
nghệ di động).
− H1: βi ≠ 0 (Có tác động)
Bảng 4.20 cho thấy tất cả các giá trị sig (βi) đề bé hơn 0.05, vì vậy ta bác bỏ H0.
Và kết luận rằng, tất cả các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc với cùng độ tin cậy 95%. Đồng thời, tất cả các hệ số βi đều lớn hơn 0 vì vậy các giả thuyết sau đều được chấp nhận:
Giả thuyết H1’: Cảm nhận sự hữu ích có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động.
Giả thuyết H2’: Cảm nhận dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động.
Giả thuyết H3’: Ảnh hưởng của xã hội có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động.
Giả thuyết H4’: Gía trị giá cả có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động.
Giả thuyết H5’: Đáng tin cậy có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động.
Giả thuyết H6’: Điều kiện thuận lợi có tác động cùng chiều đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng cơng nghệ di động.
Mơ hình hồi quy có được như sau:
Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động= -0.965 + 0.286*Đáng tin cậy + 0.276*Cảm nhận dễ sử dụng + 0.204*Cảm nhận sự hữu ích + 0.163* Ảnh ưởng của xã hội + 0.191*Điều kiện thuận lợi + 0.18*Gía trị giá cả.
- Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Đáng tin cậy tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.286 đơn vị. - Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Cảm nhận dễ sử dụng tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.276 đơn vị.
83
- Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Cảm nhận sự hữu ích tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.204 đơn vị.
- Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Ảnh hưởng của xã hội tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.163 đơn vị.
- Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Điều kiện thuận lợi tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.191 đơn vị.
- Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu Gía trị giá cả tăng lên 1 đơn vị sẽ làm cho Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động tăng lên 0.18 đơn vị.
Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, ta có thể thấy nhân tố Cảm nhận sự hữu ích có tác động lớn nhất đến Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động (0.248), tiếp theo là nhân tố Đáng tin cậy (0.238), Cảm nhận dễ sử dụng (0.232), Ảnh hưởng của xã hội (0.227), Điều kiện thuận lợi (0.203), cuối cùng là Gía trị giá cả (0.171).
4.5. Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học
4.5.1 Kiểm định ANOVA
4.5.1.1 Kiểm định phương sai đồng nhất
Bảng 4.21: Bảng tổng hợp kiểm định phương sai đồng nhất
S
TT Nhân tố
Sig (Levene Statictis) ĐỘ
TUỔI HỌC VẤN NGHIỆP NGHỀ NHẬP THU TẦN SUẤT SỬ DỤNG
1 Đáng tin cậy .082 .190 .112 .057 .097
2 Cảm nhận dễ sử dụng .255 .530 .649 .127 .515
3 Cảm nhận sự hữu ích .245 .624 .331 .330 .239
4 Ảnh hưởng của xã hội .002 .025 .108 .423 .224
5 Điều kiện thuận lợi .899 .948 .687 .543 .268
6 Gía trị giá cả .976 .924 .933 .723 .549
7 Quyết định đặt xe bằng ứng
dụng công nghệ di động .451 .729 .790 .514 .462
Nguồn: Kết quả SPSS (2018)
84
− H0: Phương sai của các nhóm theo các nhân tố đồng nhất.
− H1: Phương sai các nhóm theo các nhân tố khơng đồng nhất.
Bảng 4.21 cho thấy, với độ tin cậy 95%, sig = 0.02 và sig = 0.025 cùng bé hơn
0.05, ta bác bỏ H0. Vậy phương sai của các nhóm HỌC VẤN và ĐỘ TUỔI theo nhân tố Ảnh hưởng xã hội là không đồng nhất.
Các giá trị sig còn lại đều lớn hơn 0.05 vì vậy ta chấp nhận giả thuyết H0: Phương sai các nhóm đồng nhất, vì vậy phù hợp để thực hiện phân tích Anova.
4.5.1.2 Kiểm định ANOVA
Bảng 4.22: Bảng tổng hợp các kết quả kiểm định ANOVA
TT Nhân tố Sig ĐỘ TUỔI HỌC VẤN NGHIỆP NGHỀ THU NHẬP TẦN SUẤT SỬ DỤNG 1 Đáng tin cậy .148 .023 .276 .030 .016 2 Cảm nhận dễ sử dụng .991 .712 .982 .499 .843 3 Cảm nhận sự hữu ích .759 .381 .583 .583 .654
4 Ảnh hưởng của xã hội X X .395 .038 .168
5 Điều kiện thuận lợi .354 .570 .350 .433 .609
6 Gía trị giá cả .202 .088 .380 .452 .157
7 Quyết định đặt xe bằng ứng
dụng công nghệ di động .279 .504 .298 .567 .373
Nguồn: Kết quả SPSS (2018) Gỉa thuyết được đặt ra:
− H’0: Khơng có sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học trong nhân tố thứ i (Biến thứ i lần lượt là Đáng tin cậy, Cảm nhận dễ sử dụng, Cảm nhận sự hữu ích, Ảnh hưởng của xã hội, Điều kiện thuận lợi, Gía trị giá cả, Quyết định đặt xe bằng ứng dụng công nghệ di động).
− H’1: Có sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học trong nhân tố thứ i. Dựa vào bảng 4.22 các giá trị sig = 0.023, sig = 0.030, sig= 0.016, sig = 0.038 nhỏ hơn 0.05, ta bác bỏ H0 và kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm HỌC VẤN, THU NHẬP và TẦN SUẤT SỬ DỤNG trong nhân tố Đáng tin cậy, đồng thời, cũng có sự khác biệt giữa các nhóm THU NHẬP trong nhân tố Ảnh hưởng xã hội, với cùng độ tin cậy 95%.
85
Bảng 4.23: Sự khác biệt giữa các nhóm HỌC VẤN trong nhân tố ĐÁNG TIN CẬY
N Trung bình Độ lệch chuẩn Đáng tin cậy <= 12 36 3.1269841 .52658510
Cao dang 48 3.1607143 .60939596 Dai hoc 213 3.3078471 .64052342 Tren dai hoc 44 3.5032468 .67954634 Total 341 3.2932551 .63666720
Nguồn: Kết quả SPSS (2018) Dựa vào bảng 4.23 có thể thấy, với độ tin cậy 95%, nhóm “Trên đại học” có giá trị Đáng tin cậy trung bình lớn nhất, tiếp đến là “Đại học”, “Cao đẳng” và thấp nhất là nhóm “<=12”.
Bảng 4.24: Sự khác biệt giữa các nhóm TẦN SUẤT SỬ DỤNG trong nhân tố ĐÁNG TIN CẬY
N Trung bình Độ lệch chuẩn Đáng tin
cậy
1 hoac 2 lan trong nam 59 3.1065375 .56684940 1 hoac 2 lan trong thang 160 3.3098214 .63367646 1 hoac 2 lan trong tuan 88 3.2938312 .61658901 Hon 2 lan trong tuan 34 3.5378151 .74110585 Total 341 3.2932551 .63666720
Nguồn: Kết quả SPSS (2018) Dựa vào bảng 4.24 có thể thấy, với độ tin cậy 95%, nhóm “Hơn 2 lần trong
tuần” có giá trị Đáng tin cậy trung bình lớn nhất, tiếp đến là “1 hoặc 2 lần trong tháng”, “1 hoặc 2 lần trong tuần” và kém nhất là “1 hoặc 2 lần trong năm”.
86
Bảng 4.25: Sự khác biệt giữa các nhóm THU NHẬP trong nhân tố ĐÁNG TIN CẬY và ẢNH HƯỞNG CỦA XÃ HỘI
N Trung bình Độ lệch chuẩn
Đáng tin cậy Duoi 5 trieu 53 3.0727763 .54945573
Tu 5 - < 10 trieu 192 3.3043155 .62447711 Tu 10 - < 15 trieu 72 3.3472222 .63292183 Tu 15 - < 20 trieu 17 3.5798319 .79614920 Tren 20 trieu 7 3.4081633 .88996129 Total 341 3.2932551 .63666720 Ảnh hưởng của xã hội Duoi 5 trieu 53 3.7396226 .99968065 Tu 5 - < 10 trieu 192 3.4104167 1.00859959 Tu 10 - < 15 trieu 72 3.3916667 1.11604811 Tu 15 - < 20 trieu 17 2.9529412 1.26200121 Tren 20 trieu 7 4.0000000 1.29614814 Total 341 3.4469208 1.05936894 Nguồn: Kết quả SPSS (2018) Dựa vào bảng 4.25 có thể thấy, với độ tin cậy 95%, nhóm “Từ 15 – < 20 triệu” có giá trị Đáng tin cậy trung bình lớn nhất, tiếp đến là “Trên 20 triệu”, “Từ 10 - <15 triệu”, “Từ 5 - <10 triệu” và thấp nhất là “Dưới 5 triệu”.
Với độ tin cậy 95%, nhóm “Trên 20 triệu” có giá trị Ảnh hưởng xã hội trung bình lớn nhất, tiếp đến là “Dưới 5 triệu”, “Từ 5 - <10 triệu”, “Từ 10 - <15” triệu và thấp nhất là “Từ 15 - <20 triệu”.
4.5.2 Kiểm định T-Test
❖ Kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm Giới tính
Tác giả sử dụng kiểm định Independent Samples T – Test. Gỉa thuyết đặt ra như sau:
− H0: Phương sai của các nhóm theo các nhân tố đồng nhất.
− H1: Phương sai các nhóm theo các nhân tố khơng đồng nhất.
Nhìn vào bảng Independent Samples Test trong phụ lục 7.5.2.1, ta thấy tất cả giá trị Sig đều lớn hơn 0.05 (kiểm định Levene) vì vậy kết luận: Phương sai của các nhóm đồng nhất. Tiếp tục kiểm định T-Test, sử dụng kết quả kiểm định ở Equal