4.4.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính cần phải kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau để xem xét những biến nào có tương quan chặt chẽ với nhau. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ với nhau thì có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy tuyến tính. Cụ thể, cần kiểm tra sự tương quan giữa biến phụ thuộc là Lòng tin của khách hàng (LONGTIN) và các biến độc lập là Thiết kế trang web (THIETKE), Sự đáp ứng/Tin cậy (DAPUNG), Dịch vụ khách hàng (DICHVU) và Bảo mật/An toàn thanh toán (ANTOAN).
Kết quả trong bảng ma trận tương quan (Bảng 4-11) cho thấy các biến độc lập tương quan với nhau và tương quan khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01). Theo đó, hệ số tương quan giữa biến Lòng tin của khách hàng với Thiết kế trang web là r = .656; với biến Sự đáp ứng/Tin cậy là r = .639; với biến Dịch vụ khách hàng là r = .546; với biến Bảo mật/An toàn thanh toán là r = .440.
Đối với các biến độc lập, hệ số tương quan giữa biến Thiết kế trang web với biến Sự đáp ứng/Tin cậy là r = .451; với biến Dịch vụ khách hàng là r = .541; với biến Bảo mật/An toàn thanh toán là r = .336. Hệ số tương quan giữa biến Sự đáp ứng/Tin cậy với biến Dịch vụ khách hàng là r = .468; với biến Bảo mật/An toàn thanh toán là r = .168. Hệ số tương quan giữa biến Dịch vụ khách hàng với Bảo mật/An toàn thanh toán là r = .447. Do hệ số tương quan giữa các biến độc lập khá lớn nên cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai (VIF) trong phân tích hồi quy. Nếu VIF > 2 thì cần phải cẩn trọng trong việc diễn giải các trọng số hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 4-11: Ma trận tương quan giữa các biến
Lòng tin của khách
hàng
Thiết kế
trang web ứng/Tin cậy Sự đáp Dịch vụ khách hàng Bảo mật/An toàn thanh toán Lòng tin của khách hàng 1.000 Thiết kế trang web .656 1.000 Sự đáp ứng/Tin cậy .639 .451 1.000 Dịch vụ khách hàng .546 .541 .468 1.000 Bảo mật/An toàn thanh toán .440 .336 .168 .447 1.000
4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy được thực hiện với 04 biến độc lập gồm Thiết kế trang web, Sự tin cậy/Đáp ứng, Dịch vụ khách hàng và Bảo mật/An toàn thanh toán. Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về lòng tin của khách hàng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh = .621, có nghĩa là có khoảng 62.1% phương sai lòng tin của khách hàng vào nhà bán lẻ trực tuyến được giải thích bởi 4 biến độc lập là: Thiết kế trang web, Sự tin cậy/Đáp ứng, Dịch vụ khách hàng và Bảo mật/An toàn thanh toán. Còn lại 37.9% lòng tin của khách hàng vào nhà bán lẻ trực tuyến được giải thích bởi các yếu tố khác. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai: VIF (THIETKE) = 1.554; VIF (DAPUNG) = 1.389; VIF (DICHVU) = 1.760; VIF (ANTOAN) = 1.279. Như vậy, tất cả các hệ số phóng đại phương sai đều nhỏ hơn 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4-12: Bảng đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn
dự đoán
.794a .631 .621 .33959
Biến phụ thuộc: LONGTIN
Bảng 4-13: Bảng phân tích phương sai ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Phần hồi quy 30.349 4 7.587 65.792 .000b Phần dư 17.760 154 .115 Tổng cộng 48.109 158
a. Biến phục thuộc: LONGTIN
b. Biến dự đoán: THIETKE, DAPUNG, DICHVU, ANTOAN Bảng 4-14: Hệ số hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số .546 .237 2.302 .023 THIETKE .377 .063 .365 5978 .000 1.554 DAPUNG .357 .050 .410 7.107 .000 1.389 DICHVU .056 .064 .057 .883 .029 1.760 ANTOAN .139 .035 .223 4.026 .000 1.279
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy, tác giả sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai ANOVA.
Giả thuyết H0: Tất cả các hệ số hồi quy riêng phần = 0 (β1= β2 =β3= β4=0). Với kết quả tại Bảng 4-13, Sig. = .000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều đó có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc, chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4.
Bảng 4-14 cho thấy tất cả 04 nhân tố ảnh hưởng đều có tác động dương (hệ số Beta dương) đến lòng tin của khách hàng đối với nhà bán lẻ trực tuyến, với mức ý nghĩa Sig = .000 đối với biến THIETKE, DAPUNG và ANTOAN; Sig = .029 đối với biến DICHVU. Như vậy, mức ý nghĩa của tất cả các biến Sig < .05 nên có ý nghĩa thống kê.
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: chưa chuẩn hóa và chuẩn hóa. Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa phụ thuộc vào thang đo nên không thể dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mô hình. Do đó, nên sử dụng hệ số hồi quy đã chuẩn hóa để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy tuyến tính được viết như sau:
Lòng tin của khách hàng = .365 x Thiết kế trang web + .410 x Sự đáp ứng/Tin cậy + .057 x Dịch vụ khách hàng + .223 x Bảo mật/An toàn thanh toán
Bảng 4-15: Mức độ tác động của các nhân tố Nhân tố tác động Mẫu khảo sát
(N)
Hệ số Beta chuẩn hóa
Ý nghĩa (Sig.) Thiết kế trang web
(THIETKE) 159 .365 .000
Sự tin cậy/Đáp ứng
(DAPUNG) 159 .410 .000
Dịch vụ khách hàng
(DICHVU) 159 .057 .029
Bảo mật/An toàn thanh toán
(ANTOAN) 159 .223 .000
Kết luận: Lòng tin của khách hàng đối với nhà bán lẻ trực tuyến chịu tác động lớn nhất của nhân tố Sự tin cậy/Đáp ứng (β = .410). Khách hàng sẽ có xu hướng chọn nhà bán lẻ trực tuyến nào có uy tín tốt trên thị trường trong việc cung cấp sản phẩm chất lượng tốt và giao hàng hóa đúng thời hạn cam kết với khách hàng; kế đến là các nhà bán lẻ có thiết kế trang web mang đến cho khách hàng đầy đủ thông tin về sản phẩm cần tìm và thuận tiện cho trong quá trình giao dịch mua hàng trực tuyến (nhân tố Thiết kế trang web có hệ số β = .365). Các nhân tố Dịch vụ khách hàng và Bảo mật/An toàn thanh toán không tác động nhiều đến lòng tin của khách hàng do có hệ số β nhỏ (β = .223 và β = .057).