Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Bảng 3.23: Tổng kết mô hình hồi quy sau khi loại bỏ biến VT

Bảng 3.23: Tổng kết mô hình hồi quy sau khi loại bỏ biến VT

Tải bản đầy đủ - 0trang

75



Qua kết quả từ Bảng ANOVA, ta thấy giá trị Sig. = 0.000 <0.5, điều này

cho thấy mơ hình hồi quy bội vừa xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu và có

thể suy rộng ra cho tồn tổng thể.

c. Kiểm tra đa cộng tuyến và tự tương quan

Qua kết quả ở Bảng 3.22 cho thấy hệ số chấp nhận (Tolerance) đều nhỏ

hơn 1 và hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2 nên cho thấy các

biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau

nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.

Qua kết quả ở Bảng 3.23 cho thấy giá trị Durbin-Watson (d) bằng 1.521

nằm trong khoảng từ 1 đến 3 nên có thể kết luận rằng mơ hình khơng có hiện

tượng tự tương quan.

3.5.3. Kiểm định các giả thuyết của mơ hình

Kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 3.22 cho thấy dấu của hệ số Beta đã

được chuẩn hóa của các biến CL, KD, TH, KM, NV, TK có dấu dương, điều

này có ý nghĩa là mối quan hệ giữa các biến này với biến phụ thuộc – Quyết

định mua quần áo là quan hệ cùng chiều. Còn dấu của hệ số Beta đã được

chuẩn hóa của biến GC là dấu âm, điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa Giá

cả với Quyết định mua là ngược chiều. Hệ số Beta đã được chuẩn hóa là hệ số

hồi quy đo bằng những đơn vị khác nhau đã được chuẩn hóa đưa về cùng đơn

vị, vì thế tác giả sử dụng hệ số Beta để dễ dàng so sánh mức độ tác động của

các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

- Chất lượng sản phẩm: Với B = 0.201, nghĩa là khi chất lượng sản

phẩm tăng lên 1 đơn vị thì mức độ quyết định mua tăng thêm 0.201 đơn vị.

Với Sig. = 0.000 < 0.05, vậy giả thuyết H1 được chấp nhận, tức là yếu tố chất

lượng sản phẩm có ảnh hưởng đến quyết định mua quần áo của nam giới.

- Kiểu dáng: Với B = 0.137, nghĩa là khi kiểu dáng tăng lên 1 đơn vị thì

mức độ quyết định mua tăng thêm 0.137 đơn vị. Với Sig. = 0.003 < 0.05, vậy



76



giả thuyết H2 được chấp nhận, tức là yếu tố kiểu dáng có ảnh hưởng đến

quyết định mua quần áo của nam giới.

- Giá cả: Với B = -0.179, nghĩa là khi giá cả tăng lên 1 đơn vị thì mức

độ quyết định mua giảm đi 0.179 đơn vị. Với Sig. = 0.000 < 0.05, vậy giả

thuyết H3 được chấp nhận, tức là yếu tố giá cả có ảnh hưởng đến quyết định

mua quần áo của nam giới.

- Thương hiệu: Với B = 0.197, nghĩa là khi thương hiệu tăng lên 1 đơn

vị thì mức độ quyết định mua tăng thêm 0.197 đơn vị. Với Sig. = 0.000 <

0.05, vậy giả thuyết H4 được chấp nhận, tức là yếu tố thương hiệu có ảnh

hưởng đến quyết định mua quần áo của nam giới.

- Khuyến mãi: Với B = 0.391, nghĩa là khi khuyến mãi tăng lên 1 đơn

vị thì mức độ quyết định mua tăng thêm 0.391 đơn vị. Với Sig. = 0.000 <

0.05, vậy giả thuyết H5 được chấp nhận, tức là yếu tố khuyến mãi có ảnh

hưởng đến quyết định mua quần áo của nam giới.

- Nhân viên bán hàng: Với B = 0.227, nghĩa là khi nhân viên bán hàng

tăng lên 1 đơn vị thì mức độ quyết định mua tăng thêm 0.227 đơn vị. Với Sig.

= 0.000 < 0.05, vậy giả thuyết H6 được chấp nhận, tức là yếu tố nhân viên

bán hàng có ảnh hưởng đến quyết định mua quần áo của nam giới.

- Ảnh hưởng của nhóm tham khảo: Với B = 0.263, nghĩa là khi ảnh

hưởng của nhóm tham khảo tăng lên 1 đơn vị thì mức độ quyết định mua tăng

thêm 0.263 đơn vị. Với Sig. = 0.000 < 0.05, vậy giả thuyết H7 được chấp

nhận, tức là yếu tố ảnh hưởng của nhóm tham khảo có ảnh hưởng đến quyết

định mua quần áo của nam giới.



77



3.6.



KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT VỀ QUYẾT ĐỊNH MUA QUẦN



ÁO CỦA NAM GIỚI THEO CÁC ĐẶC ĐIỂM NHÂN KHẨU HỌC

3.6.1. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi

Để kiểm định xem quyết định mua quần áo của nam giới giữa 4 nhóm

tuổi gồm 18-25 tuổi, 26-35 tuổi, 36-45 tuổi và trên 45 tuổi có khác nhau hay

khơng, tác giả tiến hành kiểm định theo phân tích phương sai một yếu tố

(One-Way ANOVA) với mức ý nghĩa là 0.05.

Bảng 3.25: Kết quả kiểm định Levene của quyết định mua quần áo của

nam giới theo độ tuổi

Thống kê



df1



df2



Levene

2.455



3



Sig.



204

0.064

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)



Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig = 0.064 > 0.05,

do đó kết luận phương sai của sự đánh giá yếu tố Quyết định mua quần áo

giữa 4 nhóm tuổi khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết

quả ANOVA có thể sử dụng tốt.

Bảng 3.26: Kết quả One – Way ANOVA kiểm định sự khác biệt

về mức độ đánh giá quyết định mua quần áo của nam giới theo độ tuổi



Tổng chênh

lệch bình

Giữa nhóm

Trong

nhóm

Tổng



Trung bình các

df



phương

2.921

51.788



3

204



54.709



207



chênh lệch bình



F



Sig.



phương

0.974 3.835 0.011

0.254



(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)

Kết quả phân tích từ Bảng 3.26 cho thấy giá trị F = 3.835 và Sig. = 0.011

< 0.05, nên có thể kết luận rằng có sự khác biệt về mức độ đánh giá quyết

định mua quần áo của nam giới ở các nhóm tuổi khác nhau.



78



Để tìm xem sự đánh giá này khác biệt ở nhóm tuổi nào, tác giả sử dụng

phương pháp kiểm định Post Hoc, trong trường hợp này tác giả sử dụng

phương pháp Bonferroni. Qua kết quả ở bảng kiểm định Post Hoc Quyết định

mua quần áo theo độ tuổi (Phụ lục 8) cho thấy có sự khác biệt trung bình giữa

các nhóm:

- Nhóm từ 18-25 tuổi với nhóm từ 36-45 tuổi có sự khác biệt trung bình

là 0.335 và mức ý nghĩa Sig. = 0.005 < 0.05, tức là có sự khác biệt có ý nghĩa

giữa hai nhóm tuổi này về mức độ đánh giá Quyết định mua quần áo.

- Nhóm từ 26-35 tuổi với nhóm từ 36-45 tuổi có sự khác biệt trung bình

là 0.306 và mức ý nghĩa Sig. = 0.023 < 0.05, tức là có sự khác biệt có ý nghĩa

giữa hai nhóm tuổi này về mức độ đánh giá Quyết định mua quần áo.



Hình 3.2. Biểu đồ sự khác biệt về quyết định mua quần áo theo độ tuổi

 Biểu đồ cho thấy tuổi càng cao thì mức độ đánh giá quyết định mua

quần áo của họ càng cao.

3.6.2. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn

Để kiểm định xem quyết định mua quần áo của nam giới giữa 4 nhóm nam

giới có trình độ học vấn khác nhau gồm phổ thông, trung cấp-cao đẳng, đại học



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Bảng 3.23: Tổng kết mô hình hồi quy sau khi loại bỏ biến VT

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×