CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Hồi quy với các biến phân loại
Khi tiến hành hồi quy để xem xét sự tác động của những biến độc lập lên biến phụ thuộc, với các biến độc lập là dữ liệu có dạng định lượng. Việc xem xét sự tác động của đối với “ý định mua sắm trực tuyến” còn được xem xét qua các biến có dữ liệu dạng phân loại. Trong câu hỏi khảo sát đã đề cập ở chương 3, thì cho thấy có 4 biến phân loại cần được xem xét sự tác động đối với biến phụ thuộc, bao gồm: Giới tính (Sex); Khóa sinh viên, Bạn đã từng mua hàng trực tuyến hay chưa?
Giả thuyết được đặt ra là:
H0: Khơng có sự tác động giữa biến đang xét với biến phụ thuộc (ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên).
H1: Có sự tác động giữa biến đang xét với biến phụ thuộc (ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên). Tiến hành kiểm định lần lượt qua từng biến sau đây:
• Biến Giới tính (Sex)
Giới tính của người khảo sát có 2 lựa chọn: Nam (1) và Nữ (2), nên sẽ có 1 biến giả đại diện cho biến giới tính này. Tiến hành khai báo biến giả như sau: (1) nếu là Nam và (0) thì ngược lại nếu là Nữ.
Bảng 4.38: Hệ số hồi quy của biến giới tính
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,101 0,107 0,944 0,346
NAM -0,207 0,153 -0,104 -1,351 0,178 1,000 1,000
(Nguồn: nhóm nghiên cứu phân tích SPSS)
Nhìn vào bảng 4.38, cho thấy mức ý nghĩa của biến giả với sig. (0,178) > 0,05 nên chấp nhận H0, hay giới tính khơng có tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên.
• Biến Sinh Viên Năm (Sex)
Sinh viên năm có 5 sự lựa chọn: Năm 1 (1), Năm 2 (2), Năm 3 (3), Năm 4 (4), Khóa kéo dài (5) nên sẽ có 4 biến giả đại diện cho biến sinh viên năm này này. Tiến hành khai báo biến giả như sau:
Lần 1: (1) nếu là sinh viên năm 1 và (0) cho các trường hợp còn lại Lần 2: (1) nếu là sinh viên năm 2 và (0) cho các trường hợp còn lại Lần 3: (1) nếu là sinh viên năm 3 và (0) cho các trường hợp còn lại Lần 4: (1) nếu là sinh viên năm 4 và (0) cho các trường hợp còn lại
Bảng 4.39: Hệ số hồi quy của biến sinh viên năm
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0,168 0,580 0,290 0,773 NAM 1 -0,151 0,617 -0,052 -0,245 0,807 0,133 7,494 NAM 2 -0,344 0,607 -0,133 -0,566 0,572 0,108 9,267 NAM 3 -0,090 0,588 -0,044 -0,153 0,878 0,071 14,071 NAM 4 -0,441 0,648 -0,113 -0,680 0,497 0,215 4,647
(Nguồn: nhóm nghiên cứu phân tích SPSS)
Nhìn vào bảng 4.39, cho thấy mức ý nghĩa của biến giả năm 1, năm 2, năm 3, năm 4 lần lượt đạt các giá trị 0,807, 0,572, 0,878, 0,497 đều lớn hơn 0,05 nên chấp nhận H0, hay sinh viên năm nào cũng khơng có tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên.
• Biến Bạn đã mua hàng trực tuyến chưa
Khi người khảo sát được hỏi: Bạn đã mua hàng trực tuyến chưa, thì có 2 lựa chọn: Đã mua (1), Chưa mua (2), nên sẽ có 1 biến giả đại diện cho biến “bạn đã mua hàng trực tuyến hay chưa”. Tiến hành khai báo biến giả như sau: (1) nếu đã mua rồi và (0) thì ngược lại nếu chưa mua.
Bảng 4.40: Hệ số hồi quy của biến đã từng mua hàng trực tuyến
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -0,215 0,709 -0,304 0,762 DATUNGM
UA 0,218 0,713 0,024 0,306 0,760 1,000 1,000
Nhìn vào bảng 4.40, cho thấy mức ý nghĩa của biến giả với sig. (0,76) > 0,05 nên chấp nhận H0, hay việc đã từng mua hàng trực tuyến của sinh viên khơng có tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên.
Như vậy, khi tiến hành phân tích hồi quy đối với biến phân loại có dữ liệu định tính, thì cho thấy: 3 biến phân loại đều khơng có tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên. Từ đó cho thấy ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên là một biến phụ thuộc chủ yếu vào các biến định lượng thu thập từ khảo sát, cịn về biến định tính thì có tác động khơng q mạnh tới biến phụ thuộc.