Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh F Sig. Hồi quy 1 (CR) 0.716 0.512 0.508 122.144 0.000
Hồi quy 2 (AD) 0.847 0.717 0.717 890.865 0.000
Với những giá trị ở bảng 4.2. cho thấy cả 3 mơ hình hồi quy trong nghiên cứu này đều phù hợp với dữ liệu mẫu và đạt được sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, với độ tin cậy 95%. R2 cho biết mức độ giải thích của các biến độc lập trong mơ hình đối với biến phụ thuộc. Cịn lại 1 – R2 là do sai số và do các yếu tố chưa đưa vào mơ hình.
Trong mơ hình hồi quy thứ nhất (CR), các biến độc lập đã giải thích được 50.8% biến phụ thuộc. Đây là một hồi quy khá đơn giản với chỉ 3 biến độc lập là Sự tinh thông (CR), Sự tham gia (IN) và Sự gắn kết (RA). Mức độ tác động của từng biến cũng như ý nghĩa thống kê của các tác động này sẽ được bàn luận trong phần sau.
Ở mơ hình hồi quy thứ hai (AD), biến Sự tin tưởng vào eWOM đã giải thích được 71.7% Sự thừa nhận eWOM. Chỉ một biến duy nhất đã giải thích được đến hơn 70%, mức độ này là có hợp lý? Điều này sẽ được thảo luận ở phân tích kết quả.
Mơ hình thứ ba (IP) cũng là một hồi quy đơn. Mức độ giải thích của biến độc lập AD (Sự thừa nhận eWOM) đối với biến Dự định mua mỹ phẩm
trực tuyến không cao như hồi quy đơn (AD) nhưng cũng đạt được ý nghĩa
thống kê thơng qua kiểm định F. Biến AD đã giải thích được 35.1% biến PI. Bên cạnh đó, để đánh giá mức độ phù hợp của tồn bộ mơ hình nghiên cứu này, chúng ta cần phải tính hệ số phù hợp tổng hợp (R2 ).
M
R2 2 2 2
M = 1 – (1 – R 1)* (1 – R 2)* (1 – R 3)
M = 1 – (1 – 0.508)*(1 – 0.717)*(1 – 0.351) = 0.9096
Như vậy, kết quả cho thấy tất cả 3 mơ hình hồi quy cũng như tồn bộ mơ hình nghiên cứu đều có sự phù hợp khá cao.
4.1.3. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Kiểm định t được thực hiện để đánh giá ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy. Giả thuyết của kiểm định này là H0: biến độc lập khơng có tác động lên biến phụ thuộc. Giả thuyết này bị bác bỏ khi sig. < 0.05.
Theo bảng dưới đây, chúng ta có đủ cơ sở và đủ tự tin để bác bỏ H0, sự tham gia (IN) và sự gắn kết (RA) có tác động có ý nghĩa thống kê lên biến sự tin tưởng vào eWOM. Đối với biến sự tinh thông (EX), tuy mức độ tác động thấp nhưng vẫn đủ cơ sở để bác bỏ H0 và hơn nữa có đầy đủ cơ sở thống kê để chứng tỏ sự tác động ngược chiều của EX lên CR.
Bảng 4.3. Kiểm định hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy 1(CR)
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Hệ số tương quan riêng B Sai lệch chuẩn Beta Hằng số 1.560 0.185 8.417 0.002 EX -0.063 0.030 -0.082 -2.084 0.038 -0.111 IN 0.519 0.038 0.592 13.555 0.000 0.587 RA 0.133 0.036 0.162 3.662 0.000 0.192
Tóm lại, trong mơ hình thứ nhất (CR) cả 3 biến tác động có ý nghĩa thống kê lên CR là Sự tham gia (IN), Sự gắn kết (RA) và Sự tinh thơng (EX).
Đối với mơ hình hồi quy thứ 2 (AD), hằng số bị loại ra khỏi mơ hình vì có sig. <0.05. Việc loại bỏ có hợp lý hay và mức độ hợp lý tới đâu sẽ được trình bày trong phần thảo luận. Đối với biến Sự tin tưởng vào eWOM (CR), nó có đầy đủ ý nghĩa thống kê trong việc tác động đến Sự thừa nhận eWOM
Bảng 4.4. Kiểm định hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy 2(AD)
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Sai lệch chuẩn Beta Hằng số 0.216 0.116 1.860 0.064 CR 0.933 0.031 0.847 29.847 0.000
Hằng số và hệ số hồi quy của biến AD trong mơ hình hồi quy thứ 3 (PI) có đầy đủ ý nghĩa thống kê vì thỏa điều kiện sig. < 0.005 nên đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết cho rằng các con số này bằng 0.
Bảng 4.5. Kiểm định hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy 3(PI)
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Sai lệch chuẩn Beta Hằng số 1.055 0.165 6.391 0.000 AD 0.612 0.044 0.592 13.768 0.000
4.2. KIỂM ĐỊNH CHOW GIỮA HAI HỒI QUY
Kiểm định Chow cho phép kiểm định độ ổn định cấu trúc của các mơ hình hồi quy, hay so sánh hai hồi quy với nhau. Trong nghiên cứu này, kiểm định Chow dùng để so sánh giữa nhóm người được đào tạo hoặc làm việc ở lĩnh vực y – dược – hóa với nhóm người được đào tạo hoặc làm việc ở lĩnh vực khác, trong mối tương quan giữa sự thừa nhận eWOM và dự định mua mỹ phẩm trực tuyến.
Bước thứ nhất, thực hiện phân tích hồi quy cho tất cả các quan sát để xác định tổng bình phương của các phần dư (RSSp) gọi là S1. Bước này đã thực hiện trong hồi quy số 3.
Bước thứ hai, ước lượng riêng biệt cho từng nhóm và tìm các tổng bình phương của các phần dư (RSS1 và RSS2). Tính tổng của hai đại lượng RSS này, đặt là S2 = RSS1 và RSS2.
Bước thứ ba, xác định F tính tốn (Ftt) bằng công thức sau:
với p là số các thông số ước lượng
Bước thứ tư, nếu Ftt vượt quá giá trị tới hạn F(p, n-2p) tại mức ý nghĩa 5%, ta bác bỏ giả thuyết rằng các hồi quy là giống nhau.
Trước hết tiến hành kiểm định Chow để so sánh giữa nhóm người được đào tạo ở lĩnh vực y – dược – hóa với nhóm người được đào tạo ở lĩnh vực khác, trong mối tương quan giữa sự thừa nhận eWOM và dự định mua mỹ phẩm trực tuyến.
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy được đính kèm ở phụ lục 9 và 10, ta có bảng 4.6.