Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá. Chỉ có 6 biến quan sát từ 2 biến độc lập mà nghiên cứu đề xuất ra ban đầu là “thái độ” và “Nhận thức dễsửdụng”được rút trích lại còn 1 biến độc lập“Tính dễsửdụng và thái độ”.

Bảng 2.16: Phân tích tương quan Pearson

SDTD HD CL RR GC YD

QD

Tương quan

Pearson 0,473 0,552 0,570 0,719 0,605 1

Sig.(2-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

N 105 105 105 105 105 105

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)

- Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5, và 1 nhân tố xấp xỉ 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụthuộc“Ý định sửdụng”.

2.2.6.2 Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Ý định sử dụng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến ýđịnh sửdụng .

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là “Ý định sửdụng”(YD) và các biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến: “Tính dễ sửdụng và thái độ” (SDTD), “Nhận thức hữu dụng” (HD), “Cảm nhận về chất lượng”

(CL), “Nhận thức rủi ro” (RR), “Cảm nhận về giá cả”(GC) với các hệsố Bê-ta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

YD= β0+ β1SDTD+ β2HD+ β3CL+ β4RR +β5GC + ei

Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụthuộc trong mô hình vàảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua đồng phục trực tuyến tại công tyTNHH Thương mại và Dịch vụLion Group.

2.2.6.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩaSig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Bảng 2.17: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,548 0,330 1,663 0,100

SDTD -0,137 0,094 -0,123 -1,464 0,146 1,891

HD 0,188 0,079 0,180 2,368 0,020 1,545

CL 0,178 0,085 0,164 2,097 0,039 1,633

RR 0,419 0,078 0,466 5,342 0,000 2,029

GC 0,265 0,081 0,263 3,285 0,001 1,709

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“Nhận thức hữu dụng”, “cảm nhận về chất lượng”, “nhận thức rủi ro”, “cảm nhận về giá cả” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với biến độc lập “tính dễ sửdụng và thái độ” có giá trị Sig. là 0,146 >

0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trị Sig. là 0,100 > 0,05 nên cũng sẽbị loại.

Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:

YD= 0,18HD + 0,164CL + 0,466RR + 0,263GC + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là“Nhận thức hữu dụng”, “cảm nhận về chất lượng”, “nhận thức rủi ro”, “cảm nhận về giá cả ảnh hưởng đến ý định mua sắm đồng phục trực tuyến tại công tyTNHH Thương mại và Dịch vụLion Group.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:

Hệ số β2 = 0,18 có nghĩa là khi biến “Nhận thức hữu dụng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Ý định sử dụng” biến động cùng chiều 0,18 đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệsố β3= 0,164 có nghĩa là khi biến“Cảm nhận vềchất lượng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì ‘Ýđịnh sửdụng’ biến động cùng chiều 0,164 đơn vị. Hệsố β4= 0,466 có nghĩa là khi biến“Nhận thức rủi ro” thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì‘Ýđịnh sửdụng’ biến động cùng chiều 0,466đơn vị. Hệsố β4= 0,263 có nghĩa là khi biến“Cảm nhận vềgiá cả”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì‘Ýđịnh sửdụng’

biến động cùng chiều 0,263đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng”, ý định mua sắm đồng phục trực tuyến tại công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng.

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệsốBê-ta chuẩn hóa của biến “Nhận thức rủi ro”

có giá trị là 0,466. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định mua sắm đồng phục trực tuyến của khách hàng, ngoài ra biến

Trường Đại học Kinh tế Huế

“Cảm nhận vềgiá cả”cũng có mứcảnh hưởng

khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,263. Các biến còn lại như“Nhận thức hữu dụng”

và “Cảm nhận về chất lượng” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi có ý định sử dụng với hệsốBê-ta lần lượt là 0,18 và 0,164.

2.2.6.4 Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.18:Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,793 0,629 0,610 0,32789 1,697

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021))

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,638 tức là: độ phù hợp của mô hình là 61,0%. Hay nói cách khác, 41,0% độ biến thiên của biến phụ thuộc “ý định sử dụng” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,629 khá là cao (

> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.2.6.5 Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 2.19: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1

Regression 18,044 5 3,609 33,566 0,000

Residual 10,644 99 0,108

Total 28,688 104

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)

Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiả

Trường Đại học Kinh tế Huế

thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù

hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc “Ýđịnh sửdụng”.

Trong tài liệu Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm lặp lại bằng hình thức trực tuyến của khách hàng tại công ty TNHH Thương mại và Dịch vụ Lion (Trang 70-75)