Phương trình hồi quy tuyến tính:
QDM = β0 + β1* SP + β2* DVHT + β3* NVBH+ β4* DCTD + β5* GC + ɛ Trong đó:
QDM: Nhân tố quyết định mua SP: Nhân tố sản phẩm
DVHT: Nhân tố dịch vụ hỗ trợ NVBH: Nhân tố nhân viên bán hàng DCTD: Nhân tố động cơ tiêu dùng GC: Nhân tố giá cả
β0: Hằng số tự do; βi (i= 1 đến 5): hệ số hồi quy riêng phần.
Bảng 2.11: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Mức ý
nghĩa Thống kê đa cộng tuyến
chuẩn Tolera nce Constant -0,360 0,321 -1,121 0,246 FSP 0,508 0,057 0,516 8,871 0,000 0,738 1,356 FDVHT 0,108 0,048 0,122 2,255 0,026 0,851 1,175 FDCTD 0,147 0,048 0,147 3,097 0,002 0,789 1,268 FNVBH 0,015 0,051 0,016 0,304 0,761 0,928 1,078 FGC 0,286 0,066 0,256 4,343 0,000 0,717 1,395
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy trong mô hình cho thấy, có một nhân tố có mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 là “Nhân viên bán hàng” ( Sig = 0,761) nên bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Mô hình còn lại 4 thành phần là “Sản phẩm” , “Dịch vụ hỗ trợ”, “Động cơ tiêu dùng” , “Gía cả” tác động đến biến phụ thuộc “Quyết định mua”. Ngoài ra, hằng số tự do (β0) có mức ý nghĩa sig = 0,246 > 0,05 nên không có ý nghĩa trong mô hình.
Mặt khác, hệ số VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 2 nên có thể khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Vậy ta có thể biểu diễn mô hình hồi quy thông qua phương trình sau:
QDM = 0,508 * SP + 0,108 * DVHT + 0,147 * DCTD + 0,286 * GC + ɛ
Hay: Quyết định mua = 0,508 * Sản phẩm + 0,108 * Dịch vụ hỗ trợ + 0,147 * Động cơ tiêu dùng + 0,286 * Gía cả + ɛ
Nhìn vào phương trình, ta có thể nói:
Sản phẩm là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định mua sản phẩm may mặc của khách hàng. Dấu dương của hệ số beta chứng tỏ yếu tố sản phẩm và yếu tố quyết định mua có mối quan hệ cùng chiều với nhau. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu sản phẩm tăng lên 1 đơn vị thì quyết định mua tăng lên 0,508 đơn vị.
Gía cả là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ hai đến quyết định mua. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu giá cả tăng lên 1 đơn vị thì quyết định mua tăng lên 0,286 đơn vị.
Động cơ tiêu dùng là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ ba đến quyết định mua. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu động cơ tiêu dùng tăng them 1 đơn vị thì quyết định mua tăng 0,147 đơn vị.
Dịch vụ hỗ trợ là yếu tố ảnh hưởng nhỏ nhất đến quyết định mua sản phẩm may mặc của khách hàng. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu dịch vụ hỗ trợ tăng thêm 1 đơn vị thì quyết định mua tăng thêm 0,108 đơn vị.
Bảng 2.12: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Model R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 0,808 0,654 0,641 0,29837 1,979
( Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy nêu trên, ta sử dụng hệ số xác định R2 để kiểm tra. Tiến hành so sánh giá trị của R2 và R2 điều chỉnh.
So sánh giá trị của R2 và R2 điều chỉnh, ta thấy R2 điều chỉnh (0,641) nhỏ hơn R2 (0,654) nên mô hình đánh giá độ phù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Ta kết luận rằng mô hình này là hợp lý để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm may mặc của công ty cổ phần dệt may Huế.
Trị số R có giá trị 0,808 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình tương quan khá chặt chẽ. R2 điều chỉnh bẳng 0,641, kết luận rẳng: Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 64,1%, và mô hình này
giải thích rằng 64,1% sự thay đổi của biến phụ thuộc là do sự biến động của 4 biến độc lập nêu trên. Điều này có nghĩa rằng trong các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm may mặc thì có đến 64,1% đến từ 4 yếu tố trên. Do đó, nếu HUEGATEX muốn nâng cao hơn nữa quyết định mua sản phẩm may mặc của người tiêu dùng đối với sản phẩm của công ty mình thì phải tập trung nâng cao các yếu tố này.