4.3 Nghiên cứu định lượng chính thức
4.3.3.1 Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính là sử dụng hệ số tương quan Pearson để xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Kết quả trong bảng hệ số tương quan (xem phụ lục 9) cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả sáu biến độc lập, trong đó hệ số tương quan giữa sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại (MA) và niềm tin về sự hữu ích (PU) là cao nhất đạt 0,574; hệ số tương quan giữa sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại (MA) và giá trị có điều kiện của thơng tin (CI) là thấp nhất đạt 0,453.
4.3.3.2 Phân tích hồi quy
Để kiểm định 6 giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 và H6, một mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
MA = ββββ0 + ββββ1PT + ββββ2PU + ββ3PS + βββ ββ4PC + ββ βββ5LT + ββββ6CI + εεεε
Trong đó:
MA: Sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại di động PT: Niềm tin mang tính cá nhân
PU: Cảm nhận về sự hữu ích PS: Cảm nhận về sự đánh đổi PC: Cảm nhận về sự kiểm soát
LT: Niềm tin về sự riêng tư và pháp luật CI: Giá trị có điều kiện của thơng tin
βk: Hệ số của phương trình hồi quy ε: Sai số của hồi quy
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 16.0 được sử dụng để chạy phân tích hồi quy. Hệ số xác định R2 đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng cao và khả năng dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Phép phân tích phương sai Anova được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê ( sig < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ. Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số, nó được xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng của nó trong việc dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Sáu nhân tố PT, PU, PS, PC, LT, CI được đưa vào xem xét mức độ ảnh hưởng đến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại của người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh bằng phương pháp Enter
Bảng 4.7 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của
ước lượng
1 0,795a 0,632 0,625 0,49123
a. Predictors: (Constant), CI, PS, PT, PC, LT, PU
Kết quả hồi quy
R2 hiệu chỉnh là 0,625, nghĩa là mơ hình giải thích được 62,5% sự thay đổi của biến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại. Mơ hình phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% vì mức ý nghĩa của thống kê F trong kiểm định ANOVA rất nhỏ (Sig = 0,000 < 0,05)
Tất cả 6 nhân tố niềm tin mang tính cá nhân (PT), nhận thức về sự hữu ích (PU), nhận thức về sự đánh đổi (PS), nhận thức về sự kiểm soát (PC), niềm tin về sự riêng tư và pháp luật (LT) và giá trị có điều kiện của thơng tin (CI) đều thực sự có ảnh hưởng đến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại. Trong đó, các nhân tố PT, PU, PC, LT, CI ảnh hưởng dương đến sự thỏa mãn công việc (do hệ số β đều dương) và nhân tố PS ảnh hưởng âm đến sự thỏa mãn công việc (do hệ số β âm). Điều này có nghĩa là khi niềm tin mang tính cá nhân tăng, hay nhận thức về sự hữu ích tăng, hay nhận thức về sự đánh đổi tăng, hay nhận thức về sự kiểm soát tăng, hay niềm tin về sự riêng tư và pháp luật tăng và giá trị có điều kiện của thơng tin tăng thì đều khiến cho sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại tăng lên và ngược lại. Mặt khác, khi nhận thức về sự đánh đổi tăng lên thì sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại sẽ giảm xuống và ngược lại.
Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
MA = 0,149PT + 0,260PU - 0,255PS
+ 0,216PC + 0,165LT + 0.211CI
Trong đó:
MA: Sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại di động
PT: Niềm tin mang tính cá nhân, ββββ = 0,149
PU: Cảm nhận về sự hữu ích, ββββ = 0,260
PS: Cảm nhận về sự đánh đổi, βββ = -0,255 β
PC: Cảm nhận về sự kiểm soát, βββ = 0,216 β
LT: Niềm tin về sự riêng tư và pháp luật, ββββ = 0,165
Để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố PT, PU, PS, PC, LT và CI đến MA chúng ta căn cứ vào hệ số β. Nếu trị số tuyệt đối β của nhân tố
nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng đến MA càng cao và ngược lại. Như vậy, trong phương trình trên, nhân tố nhận thức về sự hữu ích (PU) ảnh hưởng mạnh nhất đến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại (β = 0,260), tiếp đến là nhận thức về sự đánh đổi (β = 0,255), nhận thức về sự kiểm soát
(β = 0,216), giá trị có điều kiện của thông tin (β = 0,211), niềm tin về sự riêng tư và phát luật (β = 0,165) và cuối cùng là niềm tin mang tính cá nhân (β = 0,149).