CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích hồi qui
4.3.1 Kiểm tra hệ số tương quan
Kết quả kiểm tra hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa chúng biến phụ thuộc bằng phương pháp Spearman’s Rho được thể hiện trên bảng 4.6 cho thấy, các yếu tố tác động ý định làm lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP.
HCM có quan hệ chặt chẽ với nhau. Trong đó, tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc dao động từ -0.079 đến 0.568; tương quan giữa các biến độc lập dao động từ -0.119 đến 0.456 (< 0.85). Điều này chứng tỏ các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc, đồng thời các biến độc lập đạt giá trị phân biệt (ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến). Vì thế, chúng ta có thể dự đoán mô hình hồi qui bội có dạng như sau:
Ydlc = β0 + β1Nthd + β2Ptcn + β3Ccqa + β4Kshv + ei
Bảng 0.1: Ma trận hệ số tương quan
Nthd Ptcn Ccqa Kshv Ydlc Nthd Pearson Correlation 1.000 -.119** .456** .229** .568**
Sig. (2-tailed) .005 .000 .000 .000
N 552.000 552 552 552 552
Ptcn Pearson Correlation -.119** 1.000 .105* .448** -.079
Sig. (2-tailed) .005 .014 .000 .063
N 552 552.000 552 552 552
Ccqa Pearson Correlation .456** .105* 1.000 .392** .433**
Sig. (2-tailed) .000 .014 .000 .000
N 552 552 552.000 552 552
Kshv Pearson Correlation .229** .448** .392** 1.000 .254**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 552 552 552 552.000 552
Ydlc Pearson Correlation .568** -.079 .433** .254** 1.000
Sig. (2-tailed) .000 .063 .000 .000
N 552 552 552 552 552.000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả) 4.3.2 Kiểm định của mô hình hồi qui và các giả thuyết nghiên cứu
Được thực hiện bằng cách sử dụng lệnh hồi qui trong phần mềm SPSS và phương pháp Enter để đưa các biến vào phương trình hồi qui cùng một lượt.
Bảng 0.7: Tóm tắt mô hình hồi qui
R R
Square
Adjuste d R Square
Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin - Watson R Square
Change F
Change df
1 df2 Sig. F Change
.611a .573 .568 .74531 .573 81.370 4 547 .000 1.354
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu nghiên cứu)
Kết quả tóm tắt mô hình hồi qui được thể hiện trên bảng 4.7 cho thấy, trị số R2 = 0.573 > R2 điều chỉnh = 0.568. Chứng tỏ, mô hình hồi qui được xây dựng gồm các biến độc lập: Nthd (Nhận thức tính hữu dụng của phương tiện xe buýt); Ptcn (Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân); Ccqa (Chuẩn chủ quan) và Kshv (Nhận thức kiểm soát hành vi) giải thích được 56,8% biến thiên của Ydlc (ý định lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP. HCM).
Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trên bảng 4.8 cho thấy giá trị kiểm định F (=
81.370) có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.000 < 0.05). Nghĩa là, giả thuyết H0: tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ. Vì thế, mô hình hồi quy được
dự đoán trên đây (mục 4.3.1) là phù hợp dữ liệu nghiên cứu và có thể suy rộng cho tổng thể.
Bảng 0.8: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi qui
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 180.798 4 45.200 81.370 .000a
Residual 303.848 547 .555
Total 484.647 551
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu nghiên cứu)
Kết quả xác định hệ số hồi qui được thể hiện trên bảng 4.9 cho thấy, các yếu tố được dự đoán trong mô hình hồi qui đều có tác động (có ý nghĩa thống kê) đến ý định lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP. HCM với hệ số B lần cho các yếu tố Nthd = 0.530; Ptcn = -0.109; Ccqa = 0.241; Kshv = 0.159. Bởi vậy, mô hình hồi qui biểu thị các yếu tố tác động đến ý định lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP. HCM được xác định như sau:
Ydlc = 0.850 + 0.530 Nthd – 0.109 Ptcn + 0.243 Ccqa + 0.159 Kshv Bảng 0.2: Các thông số thống kê của mô hình hồi qui
Unstandardized Coefficients
Standardize d
Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics B Std. Error Beta
Toleranc
e VIF
(Constant
) .850 .203 4.179 .000
Nthd .530 .047 .438 11.158 .000 .743 1.345
Ptcn -.109 .042 -.103 -2.627 .009 .748 1.338
Ccqa .243 .050 .196 4.853 .000 .705 1.419
Kshv .159 .053 .124 2.968 .003 .661 1.513
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu nghiên cứu)
Về so sánh cường độ tác động (tầm quan trọng) của các yếu tố đến ý định làm lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP. HCM được xác định thông qua hệ số Beta. Vì thế, căn cứ vào kết quả trên bảng 4.9 cho chúng ta thấy: Nhận thức tính hữu dụng của phương tiện xe buýt (Nthd) là yếu tố có cường độ tác động (tầm quan trọng) mạnh nhất (Beta = 0.438); thứ đến là Chuẩn chủ quan (Beta = 0.196); thứ ba là nhận thức kiểm soát hành vi (Beta = 0.124); cuối cùng là Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân (Beta
= -0.103).
Ngoài ra, với kết quả trên bảng 4.9, các hệ số hồi qui (B) của các biến Nthd, Ccqa, Kshv đều mang dấu dương (+); hệ số hồi qui (B) của Ptcn mang dấu âm (-), chứng tỏ các giả thuyết nghiên cứu được đề xuất ở chương 2 (mục 2.3.2) và được kết luận giữ nguyên trong kết quả nghiên cứu định tính ở chương 3 (mục 3.2.2) đều được chấp nhận. Nghĩa là, Nhận thức về tính hữu dụng của phương tiện xe buýt; Chuẩn chủ quan và Nhận thức kiểm soát hành vi có tác động cùng chiều, còn Sự hấp dẫn của phương tiện cá nhân có tác động ngược chiều đến ý định lựa chọn xe buýt làm phương tiện đi lại của sinh viên tại TP.
HCM.