Tải bản đầy đủ
3 Phân tích hồi quy

3 Phân tích hồi quy

Tải bản đầy đủ

44

4.3.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy xác định xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố nhận thức
sản phẩm ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng. Các thành phần nhận
thức sản phẩm (nhận thức về chất lượng, nhận thức về giá, nhận thức về giá trị, nhận
thức về rủi ro) có tương quan tuyến tính với ý định mua hàng của người tiêu dùng
Ta có phương trình hồi qui như sau:
YDINH = β 0 + β 1CHATLUONG +β 2GIANHANTHUC+ β 3GIATRI+ β 4RUIRO+ ei
Trong đó: β k: Các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập
ei: Phần dư
YDINH
: Ý định mua hàng của người tiêu dùng
CHATLUONG
: Nhận thức về chất lượng
GIANHANTHUC : Nhận thức về giá
GIATRI
: Nhận thức về giá trị
RUIRO
: Nhận thức về rủi ro
Các hệ số hồi quy riêng trong mô hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của
các hệ số của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Nói một
cách cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mô hình cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu
tố: nhận thức về chất lượng, nhận thức về giá, nhận thức về giá trị, nhận thức về rủi ro.
Thông qua hệ số β chuẩn hoá trong kết quả phân tích hồi quy cho thấy tầm quan
trọng của các nhân tố tác động đến ý định mua hàng theo mô hình đã đưa ra. Vì độ lớn
của các hệ số phụ thuộc vào đơn vị đo lường của các biến nên chỉ khi nào tất cả các
biến độc lập đều có cùng đơn vị đo lường thì các hệ số của chúng mới có thể so sánh
trực tiếp với nhau. Một cách để làm cho các hệ số hồi qui có thể so sánh được với nhau
là tính trọng số β, đó là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên các biến được biểu
diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn.
Theo bảng 4.6, ta thấy hai biến CHATLUONG và GIANHANTHUC có mức ý
nghĩa kiểm định (Sig) < 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết H0
của kiểm định t (giả thuyết H0 cho rằng hệ số hồi quy của các biến trong mô hình đều

45

bằng 0). Như vậy, hệ số hồi quy của hai biến CHATLUONG và GIANHANTHUC)
đều có ý nghĩa. Ngược lại, với biến GIATRI và RUIRO có Sig > 0,05 (0,441 và 0,433)
nên ta không thể bác bỏ giả thuyết trên, tức là hệ số hồi quy của hai biến này không có
ý nghĩa.
Bảng 4.6 Thông số của mô hình hồi quy
Các hệ số chưa
chuẩn hóa

Các hệ số đã
chuẩn hóa

t

Sig.

Thống kê đa cộng
tuyến

Mô hình
Hệ số hồi
quy B
0,776

Sai số
chuẩn
0,362

Hệ số hồi quy
β

CHATLUONG

0,304

0,060

GIANHANTHUC

0,423

GIATRI
RUIRO

(Hằng số)
1

Hệ số
Tolerance

VIF

2,142

0,033

0,306

5,093

0,000

0,990

1,049

0,070

0,372

6,075

0,000

0,947

1,090

0,046

0,060

0,047

0,773

0,441

0,920

1,070

-0,048

0,061

-0,047

-0,785

0,433

0,958

1,030

Biến phụ thuộc: YDINH
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

Các hệ số hồi quy của biến CHATLUONG và GIANHANTHUC đều có dấu
dương thể hiện các yếu tố này trong mô hình hồi quy có ảnh hưởng tỷ lệ thuận lên
YDINH. Hệ số β (chuẩn hóa) dùng để đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh
hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng. Hệ số β chuẩn hóa của biến cao hơn
GIANHANTHUC của biến CHATLUONG (0,372 so với 0,306) nên nhận thức về giá
có tác động mạnh nhất đến ý định mua hàng, và nhận thức về chất lượng cũng có tác
động yếu hơn. Kết quả cho thấy trong điều kiện nhận thức về chất lượng không thay
đổi, nếu nhận thức về giá tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua hàng nhãn hiệu riêng tăng
thêm 0,372 đơn vị. Tương tự khi tăng nhận thức về chất lượng 1 đơn vị thì ý định mua
hàng lại tăng thêm 0,306 đơn vị trong điều kiện nhận thức về giá không thay đổi.
4.3.3 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh 0,274 nghĩa là mô
hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 27,4%. Hay nói

46

cách khác, khoảng 27,4% sự thay đổi của ý định mua hàng được giải thích bởi các biến
độc lập.
Bảng 4.7 Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình
1

R

R2

R2
hiệu chỉnh

0,536

0,287

Sai số chuẩn
của ước lượng

0,274

hệ số
Durbin-Watson

0,60799

1,547

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

Kế đó ta phải kiểm định lại xem mô hình ta xây dựng khi mở rộng ra tổng thể có
phù hợp không.
Trị số F trong bảng 4.8 là 20,878, trị số này được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý
nghĩa quan sát Sig. = 0,00 rất nhỏ cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng
là β 1 = β 2 = β 3 = β 4 = 0. Với số liệu này, mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù
hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình
Hồi quy
1

Tổng bình
phương
30,870

4

Bình phương
trung bình
7,718
0,370

df

Số dư

76,517

207

Tổng

107,388

211

F
20,878

Sig.
0,000

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

 Phần dư: từ biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa (xem phụ lục 8 ) có trị trung bình
= 8,19* 10-16 ≈ 0, độ lệch chuẩn = 0.990 ≈ 1: phân phối phân dư có dạng gần chuẩn,
thỏa yêu cầu về phân phối chuẩn phần dư.
Kiểm tra đa cộng tuyến: Các giá trị VIF < 10. Hiện tượng đa cộng tuyến của các
biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
4.3.4 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Tác giả sẽ dựa vào kết quả các phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định các
giả thuyết của mô hình nghiên cứu.

47

Giả thuyết 1: Cảm nhận về chất lượng và ý định mua hàng
Giả thuyết 1 với phát biểu rằng: “Người tiêu dùng có cảm nhận về chất lượng
nhãn hiệu riêng càng cao thì ý định mua hàng các sản phẩm đó của tiêu dùng càng
tăng” có hệ số β là 0,306 với mức ý nghĩa thống kê Sig=0,000. Như vậy giả thuyết này
được chấp nhận. Có thể nói cảm nhận về chất lượng có ảnh hưởng tích cực đến ý định
mua hàng.
Giả thuyết 2: Cảm nhận về giá và ý định mua hàng
Giả thuyết 2 với phát biểu: “Người tiêu dùng có cảm nhận về giá nhãn hiệu riêng
càng cao thì ý định mua hàng các sản phẩm đó của tiêu dùng càng tăng” được chấp
nhận và có ý nghĩa thống kê Sig=0,000 với hệ số β là 0,372. Cảm nhận về giá nhãn
hiệu riêng là yếu tố quan trọng nhất có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của
người tiêu dùng.
Giả thuyết 3: Cảm nhận về giá trị và ý định mua hàng
Giả thuyết 3 cho rằng: “Người tiêu dùng có cảm nhận về giá trị nhãn hiệu riêng
càng cao thì ý định mua hàng các sản phẩm đó của tiêu dùng càng tăng”. Kết quả phân
tích hồi quy không cho phép chấp nhận giả thuyết này vì không có ý nghĩa thống kê
với Sig=0,441. Do đó, cảm nhận về giá trị không ảnh hưởng đến ý định mua hàng.
Giả thuyết 4: Cảm nhận về rủi ro và ý định mua hàng
Với giả thuyết 4 cho rằng: “Người tiêu dùng có cảm nhận về rủi ro nhãn hiệu
riêng càng cao thì ý định mua hàng các sản phẩm đó của tiêu dùng càng giảm” có kết
quả phân tích hồi quy không có ý nghĩa thống kê với Sig=0,433, nên không cho phép
chấp nhận giả thuyết này. Nói cách khác, cảm nhận về rủi ro không có tác động đến ý
định mua hàng nhãn hiệu riêng.
Như vậy, với kết luận trên, các thành phần cảm nhận sản phẩm nhãn hiệu riêng
tác động đến ý định mua hàng của người tiêu dùng được minh hoạ trong bảng 4.9.

48

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết

Sig.

Kết quả kiểm định

0,000

Chấp nhận

0,000

Chấp nhận

0,441

Không chấp nhận

0,433

Không chấp nhận

Nội dung
Người tiêu dùng có nhận thức về chất lượng
nhãn hiệu riêng càng cao thì ý định mua hàng

H1

các sản phẩm đó của tiêu dùng càng tăng
Người tiêu dùng có nhận thức về giá nhãn hiệu
riêng càng cao thì ý định mua hàng các sản

H2

phẩm đó của tiêu dùng càng tăng
Người tiêu dùng có nhận thức về giá trị nhãn
hiệu riêng càng cao thì ý định mua hàng các sản

H3

phẩm đó của tiêu dùng càng tăng
Người tiêu dùng có nhận thức về rủi ro nhãn
hiệu riêng càng cao thì ý định mua hàng các sản

H4

phẩm đó của tiêu dùng càng giảm

4.4 Phân tích ảnh hƣởng của các đặc điểm cá nhân đến ý định mua hàng
Tác giả sẽ phân tích 4 biến về đặc điểm cá nhân trong đề tài nghiên cứu này, bao
gồm các biến giới tính, tuổi, trình độ học vấn, thu nhập của người tiêu dùng.
4.4.1 Ảnh hƣởng của giới tính đến ý định mua hàng
Kết quả bảng 4.11 cho thấy, giá trị Sig=0,613 trong kiểm định Levene > 0,05,
phương sai giữa 2 giới tính là bằng nhau. Giá trị Sig=0,48 trong kiểm định t < 0,05
chứng tỏ rằng có sự khác biệt có ý nghĩa về ý định mua hàng giữa nam và nữ. Giá trị
trung bình của nam (3,3402) cao hơn của nữ (0,3145).Từ đó có thể nói rằng ý định mua
hàng nhãn hiệu riêng của nam cao hơn của nữ.
Bảng 4.10 Đặc điểm giới tính mẫu nghiên cứu
Giới tính
Nam
Nữ

Số người

Giá trị

Độ lệch

trung bình

chuẩn

Sai số chuẩn

97

3,3402

0,70820

0,07191

115

3,1457

0,70864

0,06608

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

49

Bảng 4.11 Kiểm định ảnh hưởng của giới tính
Kiểm định

Kiểm định t

Levene

Khoảng chấp nhận với
F

Sig.

t

df

Sig.
(2-tailed)

độ tin cậy 95%
Cận dưới

Cận trên

Giả định phương sai
bằng nhau

0,257

0,613

1,992

210

0,048

0,00203

0,38708

1,992

204,059

0,048

0,002

0,3871

Không giả định
phương sai bằng nhau

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

4.4.2 Ảnh hƣởng của độ tuổi đến ý định mua hàng
Bảng 4.12 Đặc điểm độ tuổi mẫu nghiên cứu
Độ tuổi

Số người

Từ 25 tuổi trở xuống
Từ 26 tuổi trở lên

Giá trị trung

Độ lệch

Sai số

bình

chuẩn

chuẩn

116

3,0797

0,68572

0,06367

96

3,4219

0,7046

0,07191

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

Bảng 4.13 Kiểm định ảnh hưởng của độ tuổi
Kiểm định
Levene

Kiểm định t

F

Sig.
(2-tailed)

Sig.

t

df

Giả định phương sai
bằng nhau
0,556 0,457
-3,571
210
Không giả định
phương sai bằng nhau
-3,562 200,522
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

Khoảng chấp nhận với
độ tin cậy 95%
Cận dưới

Cận trên

0,000

-0,53099

-0,15328

0,000

-0,53153

-0,15274

Theo các thông tin từ bảng 4.13 cho thấy, giá trị Sig=0,457 trong kiểm định
Levene > 0,05, phương sai giữa 2 độ tuổi là bằng nhau. Giá trị Sig=0,000 trong kiểm
định t < 0,05 chứng tỏ rằng có sự khác biệt có ý nghĩa về ý định mua hàng giữa độ tuổi