1 H1 Giá c c m nh n cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM 2 H2a Ki u dáng thi t k cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM 3 H2b Tính n ng s n ph m cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM 4 H3 Giá tr xã h i c m nh n cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM 5 H4 Thích thú th ng hi u cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n H8 H1 H7b H7a H2b H2a H5 H3 H4 H6 Giá c c m nh n Thích thú th ng hi u Nhĩm tham kh o L i truy n mi ng
Thái đ đ i v i khuy n mƣi Ki u dáng thi t k XU H NG L A CH N TH NG HI U TTM Thái đ đ i v i qu ng cáo Giá tr xƣ h i c m nh n Tính h u d ng c m nh n Tính n ng s n ph m
th ng hi u TTM
6 H5 Nhĩm tham kh o cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n
th ng hi u TTM
7 H6 L i truy n mi ng cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n
th ng hi u TTM
8 H7a Thái đ đ i v i qu ng cáo cĩ nh h ng đ n xu h ng l a
ch n th ng hi u TTM
9 H7b Thái đ đ i v i khuy n mãi cĩ nh h ng đ n xu h ng l a
ch n th ng hi u TTM
10 H8 Tính h u d ng c m nh n cĩ nh h ng đ n xu h ng l a
ch n th ng hi u TTM
3.3. Phân tích h i quy b i
Theo k t qu ki m đ nh thang đo b ng đ tin c y Cronbach‟s Alpha vƠ phơn tích EFA trên, chúng ta đƣ xác đ nh đ c m i nhân t đ c l p vƠ m t nhơn t ph thu c. M i nhơn t đ c l p nƠy s đ c đ a vào phơn tích h i quy đ xem xét các nhơn t nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM c a ng i tiêu dùngtrên th tr ng TPHCM.
M c đích c a phơn tích h i quy lƠ đo l ng m c đ liên quan vƠ c ng đ tác đ ng c a các nhân t lên xu h ng l a ch n th ng hi u TTM c a ng i
tiêu dùng. Ph ng pháp h i quy đ c s d ng đơy lƠ ph ng pháp ENTER,
v i bi n ph thu c lƠ xu h ng l a ch n, và các bi n đ c l p lƠ các bi n th hi n trong mơ hình nghiên c u đƣ đi u ch nh hình 3.1 trên.
Ph ng trình h i quy b i cĩ d ng nh sau: Yi = 0 + 1X1i+ 2X2i+ … + p Xpi + ei
Trong đĩ: Yi: Giá tr d đốn th i c a bi n ph thu c
Xpi: Giá tr c a bi n đ c l p th p t i quan sát th i
k: H s h i quy riêng ph n
ei: Bi n đ c l p ng u nhiên cĩ phơn ph i chu n v i trung bình lƠ 0 vƠ ph ng sai khơng đ i
đánh giá đ phù h p c a mơ hình h i quy b i đƣ xơy d ng, chúng ta dùng phép ki m đ nh F trong b ng phơn tích ph ng sai ANOVA, m c đích lƠ xem xét bi n ph thu c cĩ liên h tuy n tính v i toƠn b t p h p các bi n đ c l p hay khơng. Gi thuy t H0 lƠ 1 = 2 = 3 = … = p = 0. N u gi thuy t H0 b bác b , chúng ta cĩ th k t lu n mơ hình h i quy b ixơy d ng đ c phù h p v i t p d li u vƠ cĩ th s d ng đ c.
3.3.1Xơy d ng ph ng trình h i quy b i
Nh đƣ nĩi, ph ng pháp s d ng lƠ ph ng pháp ENTER(xem “Ph l c 11. K t qu phân tích h i quy”). B ng 3.4. K t qu phơn tích h i quy Mơ hình R R2 R2 đi u ch nh l ch chu n c a
c l ng Th ng kêthay đ i Durbin-Watson
R2 thay đ i F thay đ i df1 df2 Sig. F thay đ i 1 ,660(a) ,435 ,412 ,76951 ,435 18,872 10 245 ,000 1,902 B ng 3.5. K t qu ANOVA
Mơ hình T ng ph ng sai df Ph ng sai trung bình F Sig.
1 H i quy 111,749 10 11,175 18,872 ,000(a) Ph n d 145,077 245 ,592 T ng 256,826 255 B ng 3.6. K t qu các h s h i quy Mơ hình Các h s ch a
chu n hĩa Các h s đƣ chu n hĩa t Sig. T ng quan o l ng c ng tuy n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B
l ch
chu n Beta
Zero-
order Partia l Part
Tolera nce VIF 1 H ng s ,229 ,635 ,361 ,719 ID ,324 ,059 ,322 5,503 ,000 ,534 ,332 ,264 ,674 1,483 PP ,069 ,040 ,087 1,745 ,042 ,144 ,111 ,084 ,921 1,085 PS ,356 ,069 ,311 5,173 ,000 ,515 ,314 ,248 ,636 1,572 PB ,219 ,074 ,151 2,959 ,003 ,250 ,187 ,143 ,905 1,105 WM ,126 ,070 ,109 1,800 ,071 ,180 ,115 ,087 ,639 1,564 RG ,033 ,068 ,024 ,485 ,633 ,039 ,030 ,023 ,943 1,061 PU ,113 ,065 ,086 1,738 ,043 ,142 ,110 ,083 ,949 1,054 AP ,032 ,054 ,030 ,593 ,547 ,049 ,038 ,029 ,926 1,080 AA ,054 ,083 ,032 ,651 ,515 ,053 ,042 ,031 ,934 1,071 PF ,124 ,115 ,110 1,078 ,038 ,182 ,131 ,088 ,944 1,060 Bi n ph thu c: PI
K t qu h i quy trong b ng 3.4 cho th y, R2 đi u ch nh (Adjusted R square) b ng 41,2%; cĩ ngh a lƠ 41,2% bi n thiên c a xu h ng l a ch n th ng hi u TTMđ c gi i thích chung b i các bi n đ c l p trong mơ hình.
Giá tr F t ng ng v i m c ý ngh a quan sát đ c lƠ 0,000 trong phân
tích ANOVA b ng 3.5 cho th y, mơ hình h i quy b ixơy d ng đ c phù h p
v i d li u đ tin c y 95%.
B ng 3.6 cho th y, trong m i nhơn t đ a vƠo phơn tích h i quy thì cĩ sáu nhơn t cĩ nh h ng đ nxu h ng l a ch n th ng hi u TTM. Sáu nhân t đĩ lƠ: ki u dáng thi t k (ID), giá tr xƣ h i c m nh n (PS), thích thú th ng hi u (PB), tính n ng s n ph m (PF), giá c c m nh n (PP), và tính h u d ng c m nh n (PU).
Ph ng trình h i quy v i các bi n đƣ chu n hĩacĩ d ng nh sau:
PI = 0,322ID + 0,311PS + 0,151PB + 0,11PF + 0,087PP + 0,086PU (3.1)
so sánh m c đ nh h ng c a t ng nhơn t đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM, chúng ta c n c vƠo h s Beta chu n hĩa. Theo đĩ, nhơn t nƠo cĩ tr ng s Beta chu n hĩa cƠng l n cĩ ngh a lƠ nhơn t đĩ cĩ nh h ng cƠng m nh vƠo bi n ph thu c. Nhìn vƠo ph ng trình h i quy (3.1) ta th y,
trong sáu nhơn t nh h ngđ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM, ki u
dáng thi t k (ID) cĩ nh h ng m nh nh t v i Beta b ng 0,322; nhơn t cĩ nh h ngm nh th hai lƠ giá tr xƣ h i c m nh n (PS) v i Beta b ng 0,311; thích thú th ng hi u (PB) cĩ nh h ng m nh th ba v i Beta b ng 0,151; tính n ng s n ph m (PF)cĩ nh h ng m nh th t v i Beta b ng 0,11; ti p theo lƠ giá c c m nh n (PP) v i Beta b ng 0,087; vƠ cu i cùng lƠ tính h u d ng c m nh n (PU) v i Beta b ng 0,086.
C ng c n ph i nĩi thêm r ng, k t qu h i quy v i R2 đi uch nh tuy khơng l n (m i ch gi i thích đ c 41,2% bi n thiên c a bi n ph thu c trong mơ hình, ngh a lƠ cịn 58,8% bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i các nhơn t khác ngoƠi mơ hình) nh ng đi u nƠy lƠ ch p nh n đ c, vì trên th c t , ngoƠi tác đ ng c a các nhơn t đ c xem xét trong nghiên c u nƠy, thì xu
h ng l a ch n th ng hi u TTM c a ng i tiêu dùng cịn cĩ th ch u tác đ ng t các tác nhơn khác mƠ nghiên c u nƠy ch a xem xét đ n, ví d : các tác nhơn c a mơi tr ng (nh : nh h ng c a tình hình kinh t , nh h ng c a cơng ngh …); các tác nhân marketing-mix (nh : phơn ph i, các cơng c khác c a chiêu th (ngoƠi qu ng cáo vƠ khuy n mƣi nh trong ph m vi nghiên c u
này))…
K t qu nƠy so v i các nghiên c u đi tr c các th tr ng khác cĩ m t s khác bi t. C th lƠ các nghiên c u c a n c ngoƠi cĩ n i dung liên quan th ng s d ng mơ hình c u trúc tuy n tính SEM – đơy lƠ m t ph ng pháp hi n đ i, khá ph c t p, cĩ đ chính xác cao trong nghiên c u đ nh l ng - trong khi nghiên c u nƠy ch s d ng ph ng pháp phơn tích h i quy tuy n tính, đơy c ng lƠ m t h n ch c a đ tƠi. Cịn v i các nghiên c u khác th tr ng trong n c, nh đƣ nĩi, ch a cĩ m t nghiên c u đi tr c cĩ n i dung t ng đ ng nh trong ph m vi nghiên c u nƠy nên vi c so sánh k t qu h i quy lƠ khơng cĩ ý ngh a cho l m. Ví d , v i nghiên c u c a Hu nh ình Tu (2007) v xu h ng l a ch n th ng hi u xe tay ga, m c dù R2 đi u ch nh b ng 62,3% nh ng ch cĩ hai trong sáu bi n đ c l p trùng v i các bi n trong nghiên c u nƠy, hai bi n đĩ lƠ: y u t thu c đ c tính s n ph m vƠ giá c c m nh n. Ti p theo, v i nghiên c u c a Lê H u Luơn (2011), R2 đi u ch nh c a mơ hình lƠ 52,9%, nh ng ch cĩ hai trong n m bi n trùng v i các bi n trong nghiên c u nƠy, hai bi n đĩ lƠ: tính d s d ng c m nh n vƠ tính h u d ng c m nh n; tuy v y, đơy l i lƠ nghiên c u v xu h ng s d ng internet trên đi n tho i di đ ng.
3.3.2Dị tìm s vi ph m gi đ nh c n thi t trong h i quy b i
mơ hình h i quy b i xơy d ng đ c theo ph ng pháp bình ph ng
bé nh t thơng th ng v i ph ng pháp ENTER đ c ch n cĩ ý ngh a, c n đ m b o các gi đ nh c a nĩ khơng b vi ph m.
3.3.2.1 Gi đ nh liên h tuy n tính
Gi đnh đ u tiên là liên h tuy n tính. Ph ng pháp đ c s d ng là v đ th phân tán gi a ph n d chu n hĩa (Standardized residual) trên tr c tung
và giá tr d đốn chu n hĩa (Standardized predicted value) trên tr c hồnh (xem “Ph l c12. K t qu ki m đ nh liên h tuy n tính”).
K t qu ki m đ nh (trong ph l c 12) cho th y, ph n d khơng thay đ i
theo m t tr t t nƠo đ i v i giá tr d đốn. Do v y, gi đ nh liên h tuy n tính đƣ khơng b vi ph m.
3.3.2.2 Gi đ nh ph ng sai c a sai s khơng đ i
Ti p theo, chúng ta c n ki m tra gi đ nh ph ng sai c a sai s khơng đ i cĩ b vi ph m hay khơng. B i vì hi n t ng “ph ng sai thay đ i” (“Heteroskedasticity”) gơy ra nhi u h u qu tai h i đ i v i mơ hình c l ng b ng ph ng pháp OLS. Nĩ lƠm cho các c l ng c a các h s h i quy khơng ch ch nh ng khơng hi u qu (t c lƠ khơng ph i lƠ c l ng phù h p), nĩ c ng lƠm cho ki m đ nh c a các gi thuy t m t hi u l c khi n chúng ta đánh giá nh m v ch t l ng c a mơ hình h i quy b i. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chúng ta s dùng h s t ng quan h ng Spearman đ ki m đ nh gi thuy t H0 lƠ: “h s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0”. N u k t qu ki m đ nh khơng bác b gi thuy t H0 thì chúng ta cĩ th k t lu n ph ng sai c a sai s khơng thay đ i (xem “Ph l c 13. K t qu ki m đ nh ph ng sai c a sai s khơng đ i”).
Theo k t qu ki m đ nh Spearman trong ph l c 13, giá tr Sig. c a các h s t ng quan v i đ tin c y 95% cho th y chúng ta khơng th bác b gi thuy t H0, nh v y, chúng ta cĩ th k t lu n ph ng sai c a sai s khơng đ i .
3.3.2.3 Gi đ nh v phơn ph i chu n c a ph n d
Mơ hình h i quy b i mƠ chúng ta xơy d ng đ c ch th c s phù h p v i
các d li u quan sát khi ph n d cĩ phơn ph i chu n v i trung bình b ng 0 vƠ ph ng sai khơng đ i.
Cách th c đ kh o sát phơn ph i c a ph n d lƠ xơy d ng bi u đ t n s Histogram vƠ bi u đ P-P Plot (xem “Ph l c 14. K t qu ki m đ nh phân ph i chu n c a ph n d ”).
K t qu trong bi u đ t n s Histogram (xem hình 1 c a ph l c 14) cho th y, m t đ ng cong phơn ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . V i đ l ch chu n Std. Dev = 0,98 (g n b ng 1) vƠ giá tr trung bình Mean = 0, chúng ta cĩ th k t lu n r ng, gi thi t phơn ph i chu n c a ph n d khơng b vi ph m. H n n a, đ c ng c cho k t lu n nƠy, chúng ta xét thêm bi u đ P-P Plot c a ph n d chu n hĩa (xem hình 2 c a ph l c 14),k t qu cho th y, các đi m quan sát khơng phơn tán quá xa đ ng chéo k v ng, nên chúng ta cĩ th k t lu n lƠ gi thuy t phơn ph i chu n c a ph n d khơng b vi ph m.
3.3.2.4 Gi đ nh v tính đ c l p c a sai s
i l ng th ng kê Durbin-Watson (d) cĩ th dùng đ ki m đ nh t ng quan c a các sai s li n nhau (t ng quan chu i b c nh t).
Gi thuy t H0 : h s t ng quan t ng th c a các ph n d = 0
i l ng d cĩ giá tr bi n thiên trong kho ng t 0 đ n 4. N u các ph n d khơng cĩ t ng quan chu i b c nh t v i nhau, giá tr d s g n b ng 2 (xem k t qu Durbin Watson trong b ng Model Sumary c a “Ph l c 11. K t qu phân tích h i quy”).
K t qu Durbin Watson trong b ng Model Summary c a ph l c 11 cho th y, giá tr d tính đ c r i vƠo mi n ch p nh n gi thuy t khơng cĩ t ng quan chu i b c nh t (d = 1,902: g n b ng 2). Do v y, gi đ nh v tính đ c l p c a sai s khơng b vi ph m.
3.3.2.5 Gi đ nhđa c ng tuy n
C ng tuy n lƠ tr ng thái trong đĩ các bi n đ c l p cĩ t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng c ng tuy n lƠ chúng cung c p cho mơ hình nh ng thơng tin r t gi ng nhau, vƠ r t khĩ tách r i nh h ng c a t ng bi n đ c l p đ n bi n ph thu c. Cơng c chu n đốn giúp phát hi n s t n t i c a c ng tuy n lƠ (i) đ ch p nh n c a bi n (Tolerance) nh vƠ (ii) h s phĩng đ i ph ng sai (VIF) v t quá 10 (xem h s Tolerance vƠ VIF trong b ng Coefficients c a “Ph l c 11. K t qu phân tích h i quy”).
K t qu đo l ng đa c ng tuy n cho th y đ ch p nh n c a sáu bi n (ID, PS, PF, PB, PP, PU) đ u khá cao (t t c đ u l n h n 0,5), h s phĩng đ i
ph ng sai c a sáu bi n đ u nh h n 2, đi u đĩ ch ng t hi n t ng đa c ng tuy n khơng x y ra gi a các bi n đ c l p trong mơ hình.
3.4. K t qu ki m đ nh các gi thuy t vƠ mơ hình nghiên c u 3.4.1K t qu ki m đ nh gi thuy t H1 3.4.1K t qu ki m đ nh gi thuy t H1
Gi thuy t H1 đ c phát bi u lƠ“giá c c m nh n cĩ nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM”. K t qu phơn tích h i quy cho th y, giá c c m nh n cĩ ý ngh a v m t th ng kê trong mơ hình (Sig. = 0,042 < 0,05). V i k t qu nƠy, gi thuy t H1 đ c ch p nh n.
K t qu nƠy, m t l n n a, ph n ánh các k t qu nghiên c u c a Karjaluoto et al. (2005), Mack và Sharples (2009), theo đĩ, giá c cĩ nh h ng đáng k đ n xu h ng l a ch n đi n tho i di đ ng.
Nh đƣ nĩi, giá c luơn lƠ m t trong nh ng tiêu chí quan tr ng tr c khi ng i tiêu dùng ra quy t đ nh mua s m m t lo i s n ph m hay th ng hi u nƠo đĩ. Tuy nhiên, v i h s Beta b ng 0,087 trong phơn tích h i quy c a nghiên c u nƠy cho th y, giá c c m nh n ch cĩ nh h ng th n m trong sáu nhơn t