With results of linear regression a

With results of linear regression analysis, reproduced correlation between “Perceived security” and “Attitude towards online shopping” was re-calculated to test the significance of linear relationship between “Perceived security” and “Attitude towards online shopping”.

As Tate (1992), if the observed and the reproduced correlations are reasonably close (say, within roughly .05 of each other), it can be assumed that the model is consistent with the empirical data.

Reproduced correlation between “Perceived security” and “Attitude towards online shopping” was calculated as Pedhazur (1982), as below:

r’SE–ATT = βSE-ATT + rSE-CO * βCO-ATT
r’SE–ATT = .304 + (.315)(.666)
r’SE–ATT = .5119

where r’SE-ATT : Reproduced correlation between “Perceived security” and “Attitude towards online shopping”.
βSE-ATT : Beta of linear regression between “Attitude towards online shopping” and “Perceived security” (Model X).
βCO-ATT : Beta of linear regression between “Attitude towards online shopping” and “Perceived convenience” (Model X).
rSE-CO : Observed correlation between “Perceived security” and “Perceived convenience”.

As result, reproduced correlation and observed correlation has small difference .03 (rSE_ATT = .480) so path coefficient is statistically significant.

Hence, Model X still was kept for further analysis. As Pedhazur (1982), the generalized squared multiple correlation for Model X was calculated as below:

RX2 = 1 – (1 – RX12)(1 – RX22)(1 – RX32)
RX2 = 1 – (1 - .38)(1 - .387)(1 - .315)
RX2 = .74

The result showed that combination of “Perceived price”, “Perceived convenience”, “Perceived security”, “Perceived trust” and “Attitude towards online shopping” which arranged as Model X may explain 74% of the variance in “Intention to purchase”.

In order to check the fit of two models (proposed model and saturated model, Model X), linear regression analysis also were used to test the proposed research model. And the result (Appendix 2.13) is as below:

Kết quả (Việt) 1:

Với kết quả phân tích hồi qui tuyến tính, sao chép tương quan giữa "Perceived an ninh" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" đã được tính toán lại để kiểm tra tầm quan trọng của mối quan hệ tuyến tính giữa "Perceived an ninh" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến".Tate (1992), nếu các quan sát và các mối tương quan sao chép là hợp lý gần (nói, trong vòng khoảng.05 của nhau), nó có thể được giả định rằng các mô hình là phù hợp với các dữ liệu thực nghiệm.Sao chép tương quan giữa "Perceived an ninh" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" đã được tính toán như Pedhazur (1982), như dưới đây:r'SE-ATT = βSE-ATT + rSE-CO * βCO-ATT r'SE-ATT =.304 + (.315)(.666) r'SE-ATT =.5119nơi are'SE-ATT: sao chép tương quan giữa "Perceived an ninh" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến". ΒSE-ATT: Phiên bản Beta của hồi quy tuyến tính giữa "Thái độ đối với trực tuyến mua sắm" và "Nhận thức an ninh" (mô hình X). ΒCO-ATT: Phiên bản Beta của hồi quy tuyến tính giữa "Thái độ đối với trực tuyến mua sắm" và "Cảm nhận thuận tiện" (mô hình X). rSE-CO: quan sát sự tương quan giữa "Perceived an ninh" và "Cảm nhận thuận tiện".Kết quả, sao chép tương quan và quan sát sự tương quan có sự khác biệt nhỏ.03 (rSE_ATT =.480) do đó, Hệ số đường dẫn là ý nghĩa thống kê. Do đó, mô hình X vẫn được giữ cho tiếp tục phân tích. Như Pedhazur (1982), các tổng quát bình phương mối tương quan nhiều cho mô hình X đã được tính toán như dưới đây:RX2 = 1-(1-RX12)(1 – RX22) (1-RX32)RX2 = 1-(1 -.38) (1 -.387)(1-.315)RX2 =.74Kết quả cho thấy sự kết hợp của "Perceived giá", "Perceived tiện lợi", "Perceived an ninh", "Perceived tin tưởng" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" mà sắp xếp như mô hình X có thể giải thích 74% của phương sai trong "Ý định để mua".Để kiểm tra sự phù hợp của hai mô hình (đề xuất mô hình và bão hòa mô hình, mô hình X), phân tích hồi qui tuyến tính cũng được sử dụng để kiểm tra các mô hình đề xuất nghiên cứu. Và kết quả (phụ lục 2,13) là như dưới đây:

Kết quả (Việt) 2:

Với kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, sao chép tương quan giữa "an ninh nhận thức" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" đã được tính lại để kiểm tra ý nghĩa của mối quan hệ tuyến tính giữa "an ninh nhận thức" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến". Như Tate (1992) , nếu quan sát và các mối tương quan sinh sản là hợp lý chặt chẽ (nói, trong khoảng 0,05 nhau), nó có thể được giả định rằng các mô hình phù hợp với các dữ liệu thực nghiệm. Sao chép tương quan giữa "an ninh nhận thức" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến "đã được tính toán như Pedhazur (1982), như sau: r'SE-ATT = βSE-ATT + RSE-CO * βCO-ATT r'SE-ATT = 0,304 + (0,315) (. 666) r'SE- ATT = 0,5119 nơi r'SE-ATT: tương quan giữa sao chép "an ninh nhận thức" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến". βSE-ATT: Beta của hồi quy tuyến tính giữa "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" và "an ninh nhận thức" (Model X) . βCO-ATT: Beta của hồi quy tuyến tính giữa "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" và "thuận tiện nhận thức" (Model X). RSE-CO:. Quan sát mối tương quan giữa "an ninh nhận thức" và "thuận tiện cảm nhận được" Kết quả, sự tương quan, tái bản và quan sát tương quan có sự khác biệt nhỏ .03 (rSE_ATT = 0,480), do đó hệ số con đường được ý nghĩa thống kê. Do đó, Model X vẫn được giữ để phân tích thêm. Như Pedhazur (1982), khái quát hóa phương nhiều mối tương quan cho Model X đã được tính toán như sau: RX2 = 1 - (1 - RX12) (1 - RX22) (1 - RX32) RX2 = 1 - (1-0,38) (1 - 0,387) (1-0,315) RX2 = 0,74 Kết quả cho thấy rằng sự kết hợp của "giá nhận thức", "thuận tiện nhận thức", "an ninh nhận thức", "tin tưởng nhận thức" và "Thái độ đối với mua sắm trực tuyến" mà sắp xếp như hình X có thể giải thích 74% sự khác biệt trong "Ý định mua". Để kiểm tra sự phù hợp của hai mô hình (mô hình đề xuất và mô hình bão hòa, Model X), phân tích hồi quy tuyến tính cũng đã được sử dụng để thử nghiệm các mô hình nghiên cứu đề xuất. Và kết quả (Phụ lục 2.13) như sau: