Mơ Hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B chuẩnSai số Beta Dung sai VIF
Hằng số -.436 .327 -1.335 .183 TD .329 .071 .274 4.610 .000 .802 1.247 CCQ .276 .060 .267 4.634 .000 .856 1.168 KSHV .224 .066 .203 3.423 .001 .803 1.246 KT .330 .088 .219 3.772 .000 .838 1.193
a.Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng túi sinh thái (YD)
Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy tất cả 4 biến độc lập đều đạt mức ý nghĩa 5% (Sig. < 0.05). Hệ số Beta của 4 biến độc lập thể hiện mức độ ảnh hưởng lên biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” và đều mang dấu (+) cho thấy mối quan hệ giữa 4 biến này với biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” là quan hệ cùng chiều, điều này phù hợp với các giả thuyết đã đặt ra, cụ thể là thành phần “Thái độ” (TD) có tác động mạnh nhất đến “Ý định sử dụng” (YD) của người tiêu dùng (Beta = 0.274, sig = 0.000), kế đến là các thành phần “Chuẩn chủ quan” (CCQ) (Beta = 0.267, sig = 0.000), “Kiến thức” (KT) (Beta = 0.219, sig = 0.000) và thành phần tác động yếu nhất là “Kiểm soát hành vi” (KSHV) (Beta = 0.203, sig = 0.001). Do đó, cả 4 giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 5%. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) bằng 42.2%, phương sai biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” được giải thích bởi 4 biến độc lập này. Đồng thời hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variation Inflation Factor)11 của các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu đều khá nhỏ: từ 1.168 đến 1.247. Do đó khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
11
Theo Hair và cộng sự (2006) (trích Nguyễn Đình Thọ, 2011) thì nếu VIP của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến đó hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội.
H1= 0.274 (Sig = 0.000)
Thái độ
Chuẩn chủ quan H1= 0.267 (Sig = 0.000)
Ý định sử dụng túi sinh thái
H1= 0.203 (Sig = 0.001)
Kiểm soát hành vi cảm nhận
H1= 0.219 (Sig = 0.000)
Kiến thức
Phương trình hồi quy tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc YD và 4 biến độc lập:
Ý định sử dụng túi sinh thái = -0.436 + 0.274 x Thái độ + 0.267 x Chuẩn chủ quan + 0.203 x Kiểm soát hành vi cảm nhận + 0.219 x Kiến thức
Hình 4.1: Kết quả phân tích hồi quy4.3.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định hồi quy 4.3.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định hồi quy
4.3.3.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi như hiện tượng phương sai thay đổi
Thực hiện kiểm định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hoành. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai khơng thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả đồ thị Scatterplot (trình bày tại Phụ lục 7) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 mà khơng tạo thành một hình dáng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau, và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Do đó, mơ hình hồi quy là phù hợp.
4.3.3.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do sau: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích..Thực tế thì thường phân phối của phần dư chỉ gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu.
Có 2 cách để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa. Nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn gần bằng 1 thì xem như phần dư có phân phối chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm quá xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Kết quả đồ thị Histogram (trình bày tại Phụ lục 9) của nghiên cứu này cho thấy phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 (1.69-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.990). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4 Phân tích mơ tả các biến nghiên cứu
Các biến (các khái niệm nghiên cứu) được đo lường bằng thang đo với nhiều biến quan sát (multi-item scale). Thang đo dạng Likert được sử dụng để đo các khái niệm với 1 = hồn tồn khơng đồng ý và 5 = hoàn toàn đồng ý.
Giá trị của thang đo có được bởi việc lấy trung bình của các biến quan sát dùng để đại diện cho khái niệm cần nghiên cứu và kết quả thống kê mô tả được trình bày trong bảng 4.6. Giá trị trung bình kỳ vọng của các khái niệm là 3 (trung bình của 1 và 5).