7. Kết luận (Cần ghi rõ mức độ đồng ý hay không đồng ý nội dung đề tài và các yêu
4.6. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT ĐỀ XUẤT
Ở các phần trước bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố ta xác định được nhân tố chất lượng cảm nhận thương hiệu, nhận biết thương hiệu, nhân tố lòng trung thành thương hiệu Dâu Hạ Châu tác động đến giá trị thương hiệu dâu Hạ Châu, từ đó ta tiến hành chạy hồi quy để xem xét các yếu tố đó ảnh hưởng như thế nào đối với giá trị thương hiệu dâu Hạ Châu.. Hồi qui tuyến tính bội thuận tiện trong phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu Dâu Hạ Châu.Theo Mai Văn Nam, dựa vào hồi qui tuyến tính bội ta có thể biết được sự ảnh của các yếu tố lên giá trị thương hiệu dâu Hạ Châu. Thông qua hệ số hồi qui ta biết được độ mạnh và chiều hướng ảnh hưởng của các yếu tố lên giá trị thương hiệu.
GTTH = α + βNBTH NBTH + βCLCNCLTH + βLTTLTTTH Trong đó:
NBTH: Nhân tố nhận biết thương hiệu dâu Hạ Châu
CLTH: Nhân tố chất lượng cảm nhận thương hiệu dâu Hạ Châu
LTTTH:Nhân tố lòng trung thành thương hiệu dâu Hạ Châu
GTTH: Giá trị thương hiệu dâu Hạ Châu
α: hệ số chặn
βi (i =1,…,k): hệ số hồi qui riêng của các biến độc lập. Nếu β dương tức mối liên hệ là thuận, ngược lại β âm thì quan hệ nghịch biến, nếu β bằng 0 không có mối quan hệ.
Hệ số R2 (R square) = 0,659 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu mẫu rất tốt, theo đánh giá của các nghiên cứu trước thì đều cho rằng R2 càng lớn thì mô hình càng phù hợp với dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, để đánh giá độ phù hợp của mô hình cũng như các biến đưa vào phù hợp với dữ liệu mẫu thì sử R2 điều chỉnh tốt hơn vì nó không phao dữ liệu hơn R2. Với R2 điều chỉnh là 0,650 chứng minh mô hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu mẫu, nhưng không thể nói mô hình phù hợp với tổng thể. Hệ số Durbin-Watson bằng 2,041 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan.
Bảng 37: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R 2 ( R square) Durbin- Watson R2 Điều chỉnh (Adjusted R square) 1 0,812 0,659 2,041 0,650
(Kết quả xử lý số liệu điều tra phỏng vấn năm 2013)