4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.5.3. Kiểm định giả thuyết hồi quy
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy giữa các biến Biến Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
t Sig. Thống kê tương quan
Hệ số Sai số chuẩn
Beta Tolerance VIF
Hằng số
-0.665 0.210 -3.176 0.002
NTHI 0.243 0.044 0.232 5.483 0.000 0.790 1.267
DSD 0.165 0.040 0.171 4.080 0.000 0.804 1.244
MT 0.306 0.043 0.303 7.121 0.000 0.780 1.282
NTG 0.268 0.045 0.253 5.942 0.000 0.775 1.290
TH 0.214 0.046 0.196 4.636 0.000 0.785 1.274
CCQ 0.109 0.045 0.103 2.439 0.015 0.785 1.274
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra Từ bảng 4.13, các kết quả sau được tác giả xem xét và suy luận như sau:
Giả thuyết H1: Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết H1 được xác nhận với hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố NTHI là ꞵ1 = +0232 (t = 5.483 và Sig. = 0.000 < 0.05). Điều này cho thấy hệ số ꞵ1 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng biến NTHI có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Giả thuyết H2: Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết H2 cũng được xác nhận khi hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố DSD là β2 = +0.171 (t = 4.080 và Sig.
= 0.000 < 0.05). Do đó, hệ số β2 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng biến DSD có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Giả thuyết H3: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giả thuyết H3 cũng được xác nhận khi hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố MT là ꞵ3 = +0.303 (t = 7.121 và Sig.
= 0.000 < 0.05). Điều này cho thấy hệ số ꞵ3 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng biến MT có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Giả thuyết H4: Dựa vào kết quả phân tích hồi quy, giả thuyết H4 cũng được xác nhận khi hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố NTG là ꞵ4 = +0.253 (t = 5.942 và Sig.
= 0.000 < 0.05). Do đó, hệ số ꞵ4 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng
biến NTG có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Giả thuyết H5: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giả thuyết H5 cũng được xác nhận khi hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố TH là ꞵ5 = +0.196 (t = 4.636 và Sig. = 0.000 < 0.05). Điều này cho thấy hệ số ꞵ5 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng biến TH có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Giả thuyết H6: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giả thuyết H5 cũng được xác nhận khi hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố CCQ là ꞵ5 = +0.103 (t = 2.439 và Sig.
= 0.015 < 0.05). Điều này cho thấy hệ số ꞵ5 có ý nghĩa thống kê, và từ đó tác giả suy luận rằng biến CCQ có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng ứng dụng Xanh SM của sinh viên khu vực Thành phố Thủ Đức.
Bảng 4.14: Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả
thuyết
Phát biểu Kết quả
H1 Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại TP. Thủ Đức.
Chấp nhận H2 Tính dễ sử dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử
dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại TP. Thủ Đức.
Chấp nhận H3 Mối quan tâm về môi trường có ảnh hưởng cùng chiều đến
quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại TP.
Thủ Đức.
Chấp nhận
H4 Nhận thức về giá có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại TP. Thủ Đức
Chấp nhận H5 Thương hiệu có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử
dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại Thành phố Thủ Đức.
Chấp nhận
H6 Chuẩn chủ quan có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định sử dụng dịch vụ Xanh SM của sinh viên tại Thành phố Thủ Đức.
Chấp nhận
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra Hệ số VIF: Để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến, từ kết quả bảng 4.13 cho thấy hệ số VIF < 2, cho thấy mô hình không có vấn đề đa cộng tuyến.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa: Các giá trị này thể hiện mức độ và hướng tác động của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Dựa trên kết quả hệ số hồi quy chuẩn hóa, các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc theo thứ tự giảm dần như sau: Nhận thức về môi trường, Nhận thức giá, Nhận thức hữu ích, Thương hiệu, Dễ sử dụng, Chuẩn chủ quan.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng như sau:
QĐSD = 0.303 x MT + 0.253 x NTG + 0.232 x NTHI + 0.196 x TH + 0.171 x DSD + 0.103 x CCQ
4.5.4. Kiểm định phân phối chuẩn và độc lập các phần dư
Hình 4.1: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra
Dựa vào hình 4.1, có thể thấy giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1. Biểu đồ cho thấy phân phối của dữ liệu có hình dạng đối xứng chuông và dao động trong khoảng -2 đến 2. Vì vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư Normal P-Plot Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra Dựa vào hình 4.2, có thể thấy các điểm phân vị trong phân phối của phần dư khá tập trung xung quanh đường chéo chính. Do đó, có thể kết luận rằng phần dư có phân phối gần như chuẩn.
Hình 4.3: Biểu đồ kiểm tra giả định tuyến tính
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra Dựa vào hình 4.3, tác giả nhận thấy rằng phần dư đã được chuẩn hóa và phân bổ tập trung gần đường thẳng y = 0. Do đó, có thể kết luận rằng không có vi phạm quan hệ tuyến tính.