CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố để xác định các nhân tố thu đƣợc từ các biến quan sát,
có 05 nhân tố được đưa vào để kiểm định mô hình. Phân tích tương quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào phân tích hồi quy.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết mô hình.
4.7.1 Kiểm Định Hệ Số Tương Quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Ma trận tương quan cho biết sự tương quan giữa biến phụ thuộc Ý định mua lặp lại với từng biến độc lập cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nếu các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau thì có thể sẽ ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bội.
Nhân tố Ret Proc Finan Rela Sat
Ret 1
Proc .510** 1
Finan .435** .285** 1
Rela .558** .373** .354** 1
Sat .675** .532** .319** .466** 1
Bảng 4.16 Kết quả phân tích tương quan (Số liệu chi tiết tại Phụ lục 4.7)
Bảng ma trận tương quan cho thấy biến phụ thuộc Ret có mối tương quan tuyến tính với cả 04 biến độc lập Proc, Finan, Rela và Sat. Trong đó hệ số tương quan giữa nhân tố “Sự hài lòng khách hàng” (Sat) đối với Ý định mua lặp lại (Ret) là lớn nhất
(tương ứng với 0.675). Trong khi đó, hệ số tương quan giữa nhân tố “Rào cản tài chính” (Finan) với biến phụ thuộc là thấp nhất (0.435).
Kết quả phân tích cũng cho thấy có mối tương quan giữa các biến độc lập ở mức yếu. Vì vậy, cần lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
4.7.2 Phân Tích Hồi Quy - Kiểm Định Giả Thuyết
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện để xác định cụ thể trọng số tác động của từng thành phần rào cản chuyển đổi, sự hài lòng đến ý định mua lặp lại dịch vụ MyTV
Hồi quy đƣợc thực hiện với 04 biến độc lập (Proc, Finan, Rela, Sat) và 01 biến phụ thuộc (Ret), dùng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 20.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
Ret = B0+ B1*Proc + B2*Finan + B3*Rela + B4*Sat + ei
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương
trung bình
F Mức ý nghĩa
1
Hồi quy 104.821 4 26.205 68.611 .000a
Phần dƣ 77.916 204 .382
Tổng 182.737 208
Bảng 4.17 Kết quả phân tích phương sai
Với giả thuyết Ho: R2 tổng thể = 0, kết quả phân tích hồi quy cho ta F=68.611 với p_value=0.000 < 0.05. Do đó, ta hoàn toàn có thể bác bỏ giả thuyết Ho (tức chấp nhận giả thiết H1: có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) và kết luận việc sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính để tìm mối quan hệ giữa các yếu tố trên cho tổng thể là phù hợp
Mô hình
Hệ số không chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn
hóa t
Mức ý nghĩa
Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Dung sai VIF
(Constant) .652 .246 2.652 .009
Proc .137 .053 .141 2.564 .011 .689 1.451
Finan .146 .043 .171 3.419 .001 .835 1.198
Rela .174 .038 .244 4.541 .000 .722 1.384
Sat .420 .056 .431 7.451 .000 .625 1.601
R2 hiệu chỉnh = .565
Sig<0.05
Bảng 4.18: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Mô hình hồi quy cho thấy cả 04 nhân tố độc lập đều có ý nghĩa về mặt thống kê (sig t <0.05) và tất cả các nhân tố này đều tham dự vào giải thích Ý định mua lặp lại dịch vụ MyTV của khách hàng.
Nhƣ kết quả phân tích ở bảng 4.18 thì mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0,565 nghĩa là 56,5% sự biến thiên của Ý định mua lặp lại (Ret) đƣợc giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần nhƣ: (1) Rào cản chuyển đổi thủ tục (Proc), (2) Rào cản chuyển đổi tài chính (Finan), (3) Rào cản chuyển đổi quan hệ (Rela), (4) Sự hài lòng (Sat).
Vì vậy, ta có thể kết luận rằng rào cản chuyển đổi thủ tục, chuyển đổi mối quan hệ, rào cản tài chính và sự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với Ý định mua lặp lại của khách hàng. Tất cả các yếu tố này đƣợc giữ lại trong mô hình hồi quy bội.
Thông qua phân tích hồi quy, ta có thể đi đến việc bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thiết thống kê với mức ý nghĩa 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thiết thông kê.
STT Giả thuyết Beta
(β) p_value
Kết luận
(tại mức ý nghĩa 5%)
1 H1: Rào cản chuyển đổi thủ tục có tác động cùng chiều (+) đến ý định mua lặp lại của khách hàng
0.141 0.011 Chấp nhận
2 H2: Rào cản chuyển đổi tài chính có tác động cùng chiều (+) đến ý định mua lặp lại của khách hàng.
0.171 0.001 Chấp nhận
3 H4: Rào cản chuyển đổi quan hệ có tác động cùng chiều (+) đến ý định mua lặp lại của khách hàng.
0.244 0.000 Chấp nhận
4 H5: Sự hài lòng của khách hàng có tác động cùng chiều (+) đến ý định mua lặp lại của khách hàng.
0.431 0.000 Chấp nhận
Bảng 4.19 Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết mô hình
Mô hình R R Square
(R2) R điều chỉnh Độ lệch chuẩn
1 .757a .574 .565 .61801
Bảng 4.20 Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Từ kết quả hồi quy ta cũng thấy rằng R2 mẫu hiệu chỉnh là 0.565. Điều này cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 56,5%, tức là các biến độc lập giải thích đƣợc 56,5% biến thiên của biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy được thể hiện như sau:
Ret = 0.652 + 0.420*Sat + 0.174*Rela + 0.146*Finan+ 0.137*Proc + ei
Với tham số ei – đại diện cho những yếu tố chƣa biết và sai số.
Trong bảng 4.18, thì hệ số β cho biết mức độ ảnh hưởng của các nhân tố độc lập lên nhân tố phụ thuộc: nhân tố có hệ số β càng lớn thì càng ảnh hưởng cao hơn.
Nhƣ vậy theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối với Ý định mua lặp lại đƣợc sắp thứ tự nhƣ sau:
Thứ nhất là nhân tố Sự hài lòng với hệ số β là 0,431 nên có tầm quan trọng nhất đối với Ý định mua lặp lại.
Đứng thứ hai là nhân tố Rào cản chuyển đổi quan hệ với hệ số tương quan từng phần β là 0,244.
Đứng thứ ba là Rào cản chuyển đổi tài chính với hệ số β là 0,171.
Cuối cùng là nhân tố Rào cản chuyển đổi thủ tục có hệ số β là 0,141.