Ma trận nhân tố Nhân tố 1 UB1 0,723 UB2 0,745 UB3 0,773 UB4 0,765 UB5 0,738
Kết quả cho thấy, phân tích EFA phù hợp và đạt các yêu cầu kiểm định với hệ số KMO = 0,770 > 0,5, mức ý nghĩa Barlett = 0,000 < 0,05, hệ số Eigenvalues > 1,
phương sai trích bằng 56,126% > 50%, và các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5. Như vậy, 5 biến quan sát của thang đo hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet được gom thành 1 nhân tố và khơng có biến quan sát nào bị loại. Nhân tố “Hành vi
sử dụng dịch vụ” (UB) với các biến quan sát như sau:
UB1 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet được một thời gian dài UB2 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet một cách thường xuyên
UB3 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet nhiều hơn so với dịch vụ khác (ví dụ: Internet cố định, Wi-Fi,..)
UB4 – Tôi quyết định tin vào dịch vụ Mobile Internet để dùng
UB5 – Sử dụng dịch vụ Mobile Internet là sự lựa chọn đúng đắn của tơi
4.3. Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi qui bội là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập.
Tác giả sử dụng mơ hình hồi quy bội theo phương pháp OLS (phương pháp bình
phương bé nhất) để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập: nhận thức sự
dễ sử dụng (E), nhận thức sự hữu ích (U), các trở ngại (R), sự ảnh hưởng của xã hội (SI), mức độ phổ biến (V), hình ảnh cá nhân (I) và điều kiện thuận lợi (FC) đối với biến phụ thuộc là hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet (UB) của khách hàng.
Mơ hình hồi quy có dạng:
BI = 0 + 1 x E + 2 x U + 3 x R + 4 x SI + 5 x V + 6 x I + 7 x FC +
Trong đó:
0 là hằng số hồi quy
i là trọng số hồi quy
là sai số
4.3.1. Ma trận hệ số tương quan :
Trước khi chạy hồi quy, cần phải kiểm tra về giá trị trung bình và phương sai của
các nhân tố, điều kiện để chạy phân tích hồi quy là trung bình và phương sai của các nhân tố phải không đổi.