Ki ểm định Chi bình phương (Chi-square)

Một phần của tài liệu nhom8 huynh thanh hieu 2021008266nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ví điện tử để thanh toán của sinh viên trên địa bàn thành phố hồ chí minh (Trang 48 - 53)

❖ Ý ngh ĩa

Kiểm định Chi bình phương được sử dụng khi chúng ta muốn đánh giá xem liệu

có mối quan hệ giữa hai biến định tính hay biến phân loại (categorical variables) trong một tập dữ liệu hay không.

❖ Thao tác

Chọn Analyze/ Descriptives Statistics/ Crosstabs… → Chọn biến cần kiểm định vào các ô Row(s) và Column(s) → Chọn Statistics → Chọn Chi-square → Continue/

OK.

❖ Kết quả

Sau khi chạy kiểm định Chi square cho các biến giới tính và mức độ hiểu biết ví - điện tử của mỗi người, ta được bảng tổng hợp kết quả những yếu tố cần quan tâm (Asym. Sig.) như sau:

Bảng 2.16: Kiểm định sự khác biệt của giới tính và mức độ hiểu biết ví điện tử của sinh viên

TP.HCM

Value df Asym.Sig. (2 sided)

Pearson Chi-square 1.906 2 0.386

Likelihood Ratio 1.899 2 0.387

Linear-by-Linear Association 1.888 1 0.169

1 cells (16.7%) have expected count less than 5. The minimum expected count is

4.71.

Asym. Sig. của đối tượng kiểm định là 0.386 > 0,05 nên không có sự khác biệt

về giới tính và mức độ hiểu biết ví điện tử của sinh viên TP.HCM

Có 1 giá trị chiếm 16.7% (< 20%) có chỉ số dự kiến dưới 5 chứng tỏ kiểm định Chi-square có giá trị tin cậy.

2.5.2 Kiểm định sự khác biệt về trị trung bình

2.5.2.1 Kiểm định One Sample T-test

❖ Mục đích: So sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó với 1 giá trị cụ thể cần quan tâm.

❖ Thao tác:

Chọn Analyze/ Compare Means/ One-Sample T Test... → Đưa các biến cần kiểm định vào mục Test Variable(s)→ Nhập giá trị muốn so sánh trung bình vào mục Test Value, cụ thể ở đây là → Chọn OK3 .

❖ Kết quả:

Sau khi chạy kiểm định One Sample T test cho các biến quan sát thuộc nhân tố -

Ý định sử dụng (YD) ta được bảng tổng hợp kết quả với những yếu tố cần quan tâm (Sig., Mean) như sau:

Bảng 2.17: Kiểm định sự khác biệt giữa trị trung bình các biến quan sát thu c yộ ếu tố định sử Ý

dụng

Biến quan

sát Sig. (2-tailed) Mean

Ý định sử dụng

YD1 0.000 4.31

YD2 0.000 4.32

YD3 0.000 4.12

YD4 0.000 3.99

Tất cả giá trị Sig. kiểm định trong bảng One Sample Test đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy có thể khẳng định điểm đánh giá trung bình Ý định sử dụng Ví điện tử của sinh viên TP.HCM là khác 3.

Giá trị trung bình các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3.99 đến 4.32, tất

cả đều lớn hơn 3. Như vậy, sinh viên TP.HCM có ý định sử dụng Ví điện tử đạt trên mức trung lập 3.

2.5.2.2 Kiểm định Independent Sample T-test

❖ Mục đích: So sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa hai đối tượng quan tâm.

❖ Thao tác:

Chọn Analyze/ Compare Means/ Independent Sample T test → Đưa các biến định lượng - vào mục Test Variable(s), biến định tính vào mục Grouping Variable → Chọn Define Groups… → Điền mục Group 1 số 1 (Nam), mục Group 2 số 2 (Nữ) → Chọn Continue/OK.

❖ Kết quả: Sau khi chạy kiểm định Independent Sample T-Test cho các biến giới tính ta được bảng kết quả những yếu tố cần quan tâm (Sig. Levene. Sig. T-Test) như sau:

Bảng 2.18: Kiểm định sự khác biệt của nhóm "Giới tính" đến “Ý định sử dụng”

Đối tượng kiểm định Sig. Levene Sig. T-Test

Ý định sử dụng Giới tính 0.816 0.986

Sig. Levene của đối tượng kiểm định giới tính là 0.816 > 0.05 nên phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính là giống nhau hay còn gọi là đồng nhất.

Sig. T-Test của đối tượng kiểm định giới tính 0.986 > 0.05 nên không có sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên thuộc hai nhóm giới tính giống nhau.

2.5.3 Kiểm định Oneway ANOVA

❖ Ý nghĩa: Trường hợp kiểm định T-test dành cho kiểm định 2 mẫu, nếu trường hợp biến có k (k > 2) mẫu ta vẫn có thể thực hiện Independent Sample T test với k - cặp so sánh. Mỗi lần kiểm định sẽ chấp nhận phạm sai lầm là 5% nghĩa là khả năng phạm sai lầm sẽ tăng theo số lần làm kiểm định (bất hợp lý). Do đó, ta sử dụng phân tích Oneway ANOVA sẽ tối ưu hơn vì dù có tiến hành kiểm định trên k mẫu nhưng cũng chỉ với khả năng sai phạm là 5%, có thể nói Oneway ANOVA chính là kiểm định T test mở rộng.-

❖ Thao tác

Chọn Analyze/ Compare Means/ OneWay ANOVA… → Đưa biến phụ thuộc vào mục Dependent List, Đưa biến định tính vào mục Factor → Chọn Options → Chọn Descriptive, Homogeneity of variance test, Welch → Chọn Continue/OK.

❖ Kết quả: Sau khi chạy kiểm định Oneway ANOVA cho các biến độ tuổi, học vấn, thu nhập, mức độ hiểu biết ta được bảng tổng hợp kết quả với những yếu tố cần quan tâm (Sig. Levene, Sig. Welch Robust Test, Sig. F) như sau:

Bảng 2.19: Kiểm định sự khác biệt giữa nhóm “Độ tuổi”, “Học vấn”, “Thu nhập”, “Mức độ

hiểu biết” đến “Ý định sử dụng”

Đối tượng kiểm

định

Sig.

Levene Sig. Welch (Robust

Test) Sig F

Ý định sử dụng

Độ tuổi 0.025 0.857

Học vấn 0.583 0.614

Thu nhập 0.525 0.394

Mức độ hiểu biết 0.083 0.122

❖ Đối với đối tượng kiểm định độ tuổi

Giá trị Sig. Levene lần lượt là 0 025 < 0.05 nên giả thuyết phương sai đồng nhất . giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm độ tuổi là không bằng nhau. Chúng ta không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ

đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất Sig. Welch của đối tượng kiểm định độ tuổi là 0.857 > 0,05 nên không sự khác biệt trung bình về ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên thuộc các độ tuổi khác nhau.

❖ Đối với đối tượng kiểm định học vấn, thu nhập, mức độ hiểu biết

Giá trị Sig. Levene lần lượt là 0.583; 0.525; 0.083 (> 0.05) thì phương sai giữa các lựa chọn của các nhóm học vấn, thu nhập, mức độ hiểu biết giống nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA. Sig. F của đối tượng kiểm định của học vấn, thu nhập, mức độ hiểu biết lần lượt là 0.614; 0.394; 0.122 (> 0.05) nên không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng ví điện tử của sinh viên thuộc các nhóm có học vấn, thu nhập, mức độ hiểu biết khác nhau.

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Thông qua chương 2 nhóm đã đưa ra được những kết quả nghiên cứu khi sử dụng các phương pháp nghiên cứu như: kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy, và cuối cùng là kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm bằng Chi-square, One Sample T-test, Independent Sample T-Test, Oneway Anova. Ngoài ra, trong chương 2, nhóm còn đưa ra được các biến có độ tin cậy cao hay không, có sự tương quan tuyến tính với nhau hay không và phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính có khác nhau hay không. Từ đó đưa ra được các giải pháp cho đề tài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ví điện tử để thanh toán của sinh viên mà nhóm sẽ trình bày ở chương 3.

Một phần của tài liệu nhom8 huynh thanh hieu 2021008266nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ví điện tử để thanh toán của sinh viên trên địa bàn thành phố hồ chí minh (Trang 48 - 53)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(88 trang)