STT Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải Số biến
1 Ý định chấp nhận TMDĐ BI2 BI1 BI3 .908 .903 .836 3
(Nguồn: Kết quả phân tích)
4.4. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 4.4.1. Phân tích tương quan 4.4.1. Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ 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. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn, chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy tuyến tính ta đang xét.
Theo lý thuyết thì hệ số tương quan r được xem xét có ý nghĩa trong trường hợp giá trị sig nhỏ hơn hoặc bằng 0,05. Trong phần mềm SPSS 20.0 phân biệt mức
sig nhỏ hơn 0.05 thì được đánh dấu (*) cạnh giá trị thống kê tính được trên mẫu, ở mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.01 thì được phân biệt bằng hai dấu (**).
Với giả thuyết H0: khơng có mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc; H1: có mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Theo kết quả từ bảng phân tích tương quan (chi tiết tại Phụ lục 9) thì có hai biến Nhận thức rủi ro (PR) và Nhận thức chi phí (PC) có giá trị sig > 0.05 cụ thể sig (PR) = 0.310 và sig (PC) = 0.586, tức là chấp nhận giả thuyết H0: khơng có mối quan hệ tương quan giữa biến PR và biến PC đối với BI. Do đó, hai biến này khơng đạt u cầu và sẽ bị loại khi chạy hồi quy (Ý nghĩa nội dung của việc loại biến được trình
bày tại Mục 5.2).
Đối với các biến cịn lại có giá trị sig nhỏ hơn 0.05 nghĩa là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1: các biến độc lập này có mối quan hệ tương quan với biến phụ thuộc BI. Theo kết quả trong Bảng 4.8, hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có giá trị từ 0.223 đến 0.559, như vậy đã thỏa điều kiện ( -1 ≤ r ≤ +1). Cụ thể, mối quan hệ tương quan giữa biến Ý định chấp nhận (BI) và Chuẩn mực chủ quan (SN) là r=0.223; tương quan với Nhận thức sự hữu ích (PU) là r = 0.541, tương quan với Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU) là r=0.472, tương quan với Tính di động (MOB) là r=0.559, tương quan với Tính đổi mới (INNO) là r=0.437, tương quan với Khả năng tương thích (COMPA) là r=0.521 và tương quan với Sự tin tưởng (TR) là r=0.352.
Như vậy, 7 yếu tố Chuẩn mực chủ quan (SN), Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU), Tính di động (MOB), Tính đổi mới (INNO), Khả năng tương thích (COMPA), Sự tin tưởng (TR) và biến phụ thuộc (BI) sẽ được đưa vào phân tích hồi quy đa biến. Kết quả phân tích tương quan cũng thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan mạnh nên cũng cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.