Phân tích hồi quy

 

Phân tích hồi quy  được thực hiện với 5 biến  độc lập bao gồm: Các điều kiện thuận tiện (FC), Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (AA), Chi phí chuyển đổi (MC), Ảnh hưởng của xã hội (SI), Nhận thức sự hữu ích (PU), Ý định sử dụng (IT) biến phụ thuộc.

Kết quả này cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R² hiệu chỉnh = 0.513 có nghĩa là có khoảng 51.3% phương sai sự trung thành được giải thích bởi 5 biến độc lập là: Các điều kiện thuận tiện (FC), Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (AA), Chi phí chuyển đổi (MC), Ảnh hưởng của xã hội (SI), Nhận thức sự hữu ích (PU).

Bảng 4.5: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình

Mô hình tổng hợp
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	.728a	.530	.513	.65977108
a. Predictors: (Constant), FC, AA, MC, SI, PU

Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tiến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.00), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.

Bảng 4.6: Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình

ANOVAb
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	67.793	5	13.559	31.148	.000a
	Residual	60.071	138	.435
	Total	127.864	143
a. Predictors: (Constant), FC, AA, MC, SI, PU
b. Dependent Variable: IT

 

Phân tích ANOVA cho giá trị F = 31.148 (sig = 0.00). Hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình với VIF của mỗi biến lớn nhất bằng 1.544 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Trọng & Ngọc, 2005).

Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa Ý định sử dụng phần mềm (IT) với các biến độc lập bao gồm: Các điều kiện thuận tiện (FC), Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (AA), Chi phí chuyển đổi (MC), Ảnh hưởng của xã hội (SI), Nhận thức sự hữu ích (PU), được thể hiện qua biểu thức dưới đây:

Ý định sử dụng = 0.14 + 0.329 * Nhận thức sự hữu ích (PU) + 0.028 * Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế(AA) + 0.388 * Ảnh hưởng của xã hội (SI) - 0.185 * Chi phí chuyển đổi (MC) + 0.139 * Các điều kiện thuận tiện (FC).

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter

Hệ số của các biến độc lập
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.	Collinearity Statistics
		B	Std. Error	Beta			Tolerance	VIF
1	(Constant)	.014	.055		.247	.806
	PU	.329	.070	.340	4.686	.000	.648	1.544
	AA	.028	.067	.027	.412	.681	.804	1.244
	SI	.388	.065	.387	5.956	.000	.806	1.241
	MC	-.185	.067	-.173	-2.747	.007	.858	1.165
	FC	.139	.080	.125	1.737	.085	.657	1.521
a. Dependent Variable: IT

 

Diễn giải kết quả :

Để xác định biến độc lập nào có vai trò quan trọng hơn đối với biến phụ thuộc, ta dùng hệ số tương quan riêng phần (Partial correlations). Kết quả hồi quy cho thấy thành phần Ảnh hưởng của xã hội có  ảnh hưởng quan trọng nhất đối với ý định sử dụng (Partial = 0.452), kế  đến là thành phần Nhận thức sự hữu ích (Partial = 0.37), tiếp theo là thành phần Chi phí chuyển đổi (Partial = -0.228), tiếp theo là thành phần Các điều kiện thuận tiện (Partial = 0.146) cuối cùng là Sự hấp dẫn của sản phẩm thay thế (Partial = 0.035).