Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,865a ,748 ,738 ,2461 1,722 a. Predictors: (Constant), DL, XH, TQ, DK, SD, GC, HQ b. Dependent Variable: YD
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.7 trên, kết quả từ SPSS của tác giả cho thấy hệ số hiệu chỉnh R-Bình phương bằng 0,738, điều này cho thấy tất cả các biến độc lập ảnh hưởng đến 73,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 26,2% là do ảnh hưởng của các biến khác ngồi mơ hình, tác giả chưa tìm được hoặc do sai số ngẫu nhiên. Tiếp theo là hệ số Durbin-Watson bằng 1,722 < 2 nên mơ hình khơng có sự tự tương quan.
1 Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa (có hệ số chặn) mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế khi chỉ phản ánh sự thay đổi của
biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định. Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều hơn là tốn học. Căn cứ vào phương trình hồi quy, nhà kinh tế xác định được rằng yếu tố nào quan trọng nhất (hệ số hồi quy chuẩn hóa càng lớn càng quan trọng), yếu tố nào ít quan trọng hơn đề dành thời gian và tiền bạc đầu tư một cách hợp lý (hệ số hồi quy lớn nhất thì quan tâm, đầu tư nhiều hơn bởi vì nó tác động mạnh nhất tới Y, Theo Hồng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Bảng 4. 8. Phân tích phương sai (ANOVA)
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.8 trên, Giá trị F được sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng phân tích ANOVA giá trị F= 77,511 và sig= 0,000 nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4. 9. Kết quả mơ hình hồi quy đa biến
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Constant -,611 ,200 -3,061 ,003 HQ ,281 ,035 ,376 8,012 ,000 ,626 1,597 SD ,162 ,034 ,226 4,835 ,000 ,633 1,581 XH ,276 ,030 ,348 9,095 ,000 ,941 1,063 DK ,125 ,039 ,157 3,170 ,002 ,563 1,777 GC ,095 ,038 ,117 2,499 ,013 ,632 1,581 TQ ,082 ,035 ,097 2,348 ,020 ,814 1,229 DL ,068 ,033 ,096 2,070 ,040 ,644 1,552 a. Dependent Variable: YD
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regress ion 32,848 7 4,693 77,511 ,000 b Residua l 11,079 183 ,061 Total 43,927 190 a. Dependent Variable: YD b. Predictors: (Constant), DL, XH, TQ, DK, SD, GC, HQ ANOVAa Model 1
Từ bảng 4.9 trên, kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 nên mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ kết quả phân tích hồi quy tác giả xây dựng được mơ hình như sau:
YD = 0,376* HQ + 0,226* SD + 0,348* XH + 0,157* DK+ 0,117* GC+ 0,097* TQ+ 0,096* DL
Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các yếu tố đều có tác động dương với ý định sử dụng PMKT.
- Hiệu quả mong đợi tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,376 đơn vị (các nhân tố khác khơng đổi). - Tính dễ sử dụng tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,226 đơn vị (các nhân tố khác không đổi). - Ảnh hưởng xã hội tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,348 đơn vị (các nhân tố khác không đổi).
- Điều kiện hỗ trợ tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,157 đơn vị (các nhân tố khác không đổi). - Giá cả tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,117 đơn vị (các nhân tố khác khơng đổi).
- Thói quen sử dụng cơng nghệ tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,097 đơn vị (các nhân tố khác không đổi).
- Động lực hưởng thụ tăng thêm 1 đơn vị thì ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM tăng thêm 0,096 đơn vị (các nhân tố khác không đổi).
4.2.6. Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM. PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM.
4.2.6.1 Kiểm định sự phù hợp của giả thuyết nghiên cứu
Tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra từ kết quả phân tích hồi quy.
- H1: Yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có tác động dương đến Ý định sử dụng
PMKT.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Hiệu quả mong đợi” – HQ có giá trị P-value = 0,000 < 0,05 và hệ số beta là 0,376. Điều này cho thấy yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H1 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Hiệu quả mong đợi” là 0,376 cao thứ nhất trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thứ nhất trong 7 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
- H2: Yếu tố “Tính dễ sử dụng” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT. Kết quả kiểm định t của yếu tố “Tính dễ sử dụng” – SD có giá trị P-value = 0,000 < 0,05 và hệ số beta là 0,226. Điều này cho thấy yếu tố “Tính dễ sử dụng” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H2 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Tính dễ sử dụng” là 0,226 cao thứ 3 trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trò quan trọng thứ ba trong 7 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
- H3: Yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT Kết quả kiểm định t của yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” – XH có giá trị P-value = 0,000 < 0,05 và hệ số beta là 0,348. Điều này cho thấy yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H3 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” là 0,348 cao thứ 2 trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thứ hai trong 7 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
- H4: Yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT Kết quả kiểm định t của yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” – DK có giá trị P-value = 0,002 < 0,05 và hệ số beta là 0,157. Điều này cho thấy yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, điều đó đồng nghĩa với việc chấp nhận giả thuyết H4. Hệ số hồi quy của yếu tố “Hiệu quả mong đợi” là 0,157 thấp thứ tư trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” có mức độ quan trọng thứ tư trong mơ hình.
- H5: Yếu tố “Giá cả” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Giá cả” – GC có giá trị P-value = 0,013 < 0,05 và hệ số beta là 0,117. Điều này cho thấy yếu tố “Giá cả” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H5 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Giá cả” là 0,117 thấp thứ 3 trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thấp thứ ba trong 7 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
- H6: Yếu tố “Thói quen sử dụng cơng nghệ” có tác động dương đến Ý định sử
dụng PMKT.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Thói quen sử dụng cơng nghệ” – TQ có giá trị P-value = 0,02 < 0,05 và hệ số beta là 0,097. Điều này cho thấy yếu tố “Thói quen sử dụng cơng nghệ” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H6 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Thói quen sử dụng cơng nghệ” là 0,097 thấp thứ hai trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thấp thứ hai trong 7 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
- H7: Yếu tố “Động lực hưởng thụ” có tác động dương đến Ý định sử dụng
PMKT.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Động lực hưởng thụ” – DL có giá trị P-value = 0,04 < 0,05 và hệ số beta là 0,096. Điều này cho thấy yếu tố “Động lực hưởng thụ” có tác động dương đến Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM, nên giả thuyết H7 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Động lực
hưởng thụ” là 0,096 thấp nhất trong hệ số của 7 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai
4.2.7. Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT giữa các nhóm 4.2.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về giới tính 4.2.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về giới tính
Bảng 4. 10. Kết quả Independent Sample T - Test về giới tính của khách hàng
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.10 trên, vì sig Levene's Test lớn hơn 0,05 nên phương sai giữa 2 giới tính là khơng khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed.
Giá trị sig T-Test >= 0,05 cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức ý định sử dụng PMKT của những đáp viên có giới tính khác nhau.
4.2.7.2 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT giữa các nhóm tuổi
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được thực hiện nhằm kiểm định có sự khác biệt về Ý định sử dụng PMKT giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau. Giả thuyết đặt ra là:
Ho: Khơng có sự khác biệt về Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau (dưới 18 tuổi, 18- 23 tuổi, 24-30 tuổi, 31-40 tuổi, trên 40 tuổi).
Lower Upper Equal variances assumed ,853 ,357 ,040 189 ,968 ,0030 ,0755 -,1459 ,1520 Equal variances not assumed ,042 142,749 ,967 ,0030 ,0729 -,1410 ,1471 Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the YD
Independent Samples Test
t-test for Equality of Means Levene's Test for Equality F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Differenc e
Bảng 4. 11. Kết quả thống kê Levene về độ tuổi của khách hàng
Test of Homogeneity of Variances YD
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1,902 2 188 ,152
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.11 trên, kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0,152> 0,05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM có độ tuổi khác nhau (dưới 18 tuổi, 18-23 tuổi, 24-30 tuổi, 31-40 tuổi, trên 40 tuổi). Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4. 12.Kết quả ANOVA về độ tuổi của khách hàng
ANOVA Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 1,421 2 ,711 3,005 ,052 Bên trong nhóm 44,455 188 ,236 Tổng 45,877 190
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.12 trên, với kiểm định ANOVA, giá trị sig. bằng 0,052 > 0,05 cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của Ý định sử dụng PMKT các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM giữa những khách hàng có độ tuổi khác nhau. Chấp nhận giả thiết Ho.
4.2.7.3 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về trình độ
Bảng 4. 13. Kết quả kiểm định Lavenve Test về trình độ của khách hàng
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
6,668a 3 186 ,000
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.13 trên, trong kiểm định ANOVA, kiểm định Lavenve Test được thực hiện trước và có giá trị sig. = 0,000 < 0,05, chứng tỏ có sự khác biệt về phương
sai một cách có ý nghĩa đối với Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM giữa các nhóm khách hàng có trình độ khác nhau (cấp 2/3, trung cấp, cao đẳng/đại học, sau đại học). Vì phương sai khác nhau nên không thể sử dụng kết quả của kiểm định ANOVA. Do đó, khơng thể kết luận được có khác biệt hay khơng về Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM có trình độ khác nhau.
4.2.7.4 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về chức vụ
Bảng 4. 14. Kết quả thống kê Levene về chức vụ của khách hàng
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1,671 3 187 ,175
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.14 trên, kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0,175> 0,05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM của khách hàng có chức vụ khác nhau. Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4. 15. Kết quả ANOVA về chức vụ
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI) Từ bảng 4.15 trên, với kiểm định ANOVA, giá trị sig. bằng 0,766> 0,05 cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của Ý định sử dụng PMKT các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM giữa những khách hàng có chức vụ khác nhau. Chấp nhận giả thiết Ho.
Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm ,279 3 ,093 ,382 ,766 Bên trong nhóm 45,597 187 ,244 Tổng 45,877 190
4.2.7.5 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về quy mô vốn.
Bảng 4. 16. Kết quả thống kê Levene về quy mô vốn
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI) Từ bảng 4.16 trên, kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0,797> 0,05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM của khách hàng có quy mơ vốn khác. Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4. 17. Kết quả ANOVA về quy mô vốn của khách hàng
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.17 trên, với kiểm định ANOVA, giá trị sig. bằng 0,742> 0,05 cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của Ý định sử dụng PMKT các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM giữa những khách hàng có quy mơ vốn khác nhau. Chấp nhận giả thiết Ho.
4.2.7.6 Kiểm định sự khác biệt trong Ý định sử dụng PMKT về sử dụng phần mềm
Bảng 4. 18. Kết quả Kiểm định Lavenve Test
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm ,304 3 ,101 ,415 ,742 Bên trong nhóm 45,573 187 ,244 Tổng 45,877 190
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
,339 3 187 ,797
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Từ bảng 4.18 trên, kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0,069> 0,05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với Ý định sử dụng PMKT tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại TP HCM của khách hàng về việc có hay chưa sử dụng PMKT. Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Bảng 4. 19. Kết quả ANOVA về sử dụng phần mềm kế toán
(Nguồn: Kết quả từ phân tích SPSS của tác giả -Phụ lục VI)
Từ bảng 4.19 trên, với kiểm định ANOVA, giá trị sig. bằng 0,061> 0,05 cho