B ng 4.23 Kt qu ANOVAăsoăsánhăỦăđ nh mua theo mc thu nh p
4.4.1. Phơnătíchăt ngăquan
Trong b c nghiên c u này, tác gi ti n hành phân tích t ng quan gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p đ xác đ nh có hay không m i t ng quan gi a chúng, c th là h s t ng quan c a t ng bi n đ c l p đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Giá tr c a các bi n đ c l p s tin t ng, c m nh n v giá, c m nh n v ch t l ng đ c dùng đ xác đ nh t ng quan chính là giá tr trung bình c a các nhân t đ c rút trích ra và đ c đ t tên theo th t là M_TR (s tin t ng), M_PR (c m nh n v giá), M_QU (c m nh n v ch t l ng); và giá tr trung bình c a y u t ph thu c đ c đ t tên là M_IN (ý đ nh mua). Phân tích t ng quan đ c th c hi n là ph ng pháp t ng quan Pearson.
B ng 4.15 cho bi t k t qu phân tích t ng quan chính là ma tr n t ng quan c a các bi n. Ma tr n cho th y các bi n đ c l p đ u có t ng quan ch t ch v i bi n ph thu c ý đ nh mua theo th t t bi n t ng quan ch t ch nh t là c m nh n v giá đ n t ng quan y u nh t là c m nh n v ch t l ng.
B ng 4.15. Ma tr n t ng quan M_TR M_PR M_QU M_IN M_TR Pearson Correlation 1 .589** Sig. (2-tailed) .000 N 350 350 M_PR Pearson Correlation 1 .751** Sig. (2-tailed) .000 N 350 350
M_QU Pearson Correlation 1 .569**
Sig. (2-tailed) .000
N 350 350
M_IN Pearson Correlation .589** .751** .569** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 350 350 350 350
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.2. Ph ngătrìnhăh iăqu
B c ti p theo trong nghiên c u này, tác gi ti n hành phân tích h i quy đ xác đ nh c th tr ng s c a t ng y u t tác đ ng đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (ph ng pháp Enter).
B ng 4.16 cho bi t k t qu phân tích đ phù h p c a mô hình, cho th y mô hình có R2 0,644 và R2 đ c đi u ch nh là 0,641. i u này nói lên đ thích h p c a mô hình là 64,1% hay nói m t cách khác 64,1% s bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua đ c gi i thích chung c a 03 nhân t đ c l p.
B ng 4.16. K t qu phân tích đ phù h p c a mô hình
Tómăt tămôăhình(b)
Mô hình R R2 R
2đi uă ch nh
Saiăs ăchu nă c aă căl ng
1 .803(a) .644 .641 .43131
a. D báo: (Constant), M_Q , M_PR, M_TR b. Bi n ph thu c: M_IN
B ng 4.17 cho bi t phân tích ANOVA cho th y thông s F có m c ý ngh a sig 0,000, ch ng t r ng mô hình h i quy xây d ng là phù h p v i b d li u thu th p đ c, và các bi n đ a vào đ u có ý ngh a v m t th ng kê v i m c ý ngh a 5%. Nh v y các bi n đ c l p trong mô hình đ u có quan h đ i v i bi n ph thu c là ý đ nh mua. B ng 4.17. K t qu phân tích ANOVA Phân tích ANOVA(b) Mô hình T ngăbìnhă ph ng B căt ădo Bìnhăph ngă trung bình F Sig. 1 H iăqu 116.485 3 38.828 208.719 .000(a) Ph năd 64.367 346 .186 a. D báo: (Constant), M_Q , M_PR, M_TR b. Bi n ph thu c: M_IN
B ng 4.18 cho th y k t qu phân tích các h s h i quy và xác đ nh mô hình không b vi ph m hi n t ng đa c ng tuy n do h s phóng đ i ph ng sai c a các bi n đ c l p (VIF) đ u nh h n 10.
K t qu phân tích các h s h i quy cho ta th y: giá tr sig c a t t c các bi n đ c l p đ u nh h n 0,5. Do đó ta có th nói r ng t t c các bi n đ c l p đ u có tác đ ng đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Do các h s h i quy đ u mang d u d ng nên t t c các nhân t này đ u có ý ngh a trong mô hình và tác đ ng cùng chi u đ n ý đnh mua c a ng i tiêu dùng.
B ng 4.18. K t qu phân tích h i quy
H ăs ă(a)
Mô hình
H ăs ăch aă chu năhóa H ăs ă chu nă hóa t Sig. Th ngăkêăđaăc ngă tu n B Saiăs ă
chu n Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .375 .131 2.872 .004 M_TR .176 .034 .207 5.196 .000 .646 1.548 M_PR .496 .036 .550 13.981 .000 .664 1.506 M_QU .165 .034 .191 4.852 .000 .665 1.505 a. Bi n ph thu c: M_IN
Tóm l i, mô hình này gi i thích đ c 64,1% s bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua là do các bi n đ c l p trong mô hình t o ra, còn l i 35,9% bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua đ c gi i thích b i các bi n khác ngoài mô hình mà trong ph m vi nghiên c u c a đ tài này ch a xem xét đ n.
Mô hình còn cho th y các bi n đ c l p đ u nh h ng thu n chi u đ n ý đnh mua c a ng i tiêu dùng đ tin c y 95%.
4.4.3. Ki măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhình
Phân tích h i quy không ph i ch là vi c mô t các d li u quan sát đ c. T các k t qu quan sát đ c trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i liên h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n d ch k t qu h i quy không th tách r i các gi đnh c n thi t và s ch n đoán v s vi ph m các gi đ nh đó. N u các gi đnh b vi ph m, thì các k t qu c l ng đ c không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Vì v y, đ đ m b o s di n d ch t k t qu h i quy c a m u cho t ng th có giá tr , trong ph n này s ti n hành ki m đnh các gi đnh c a hàm h i quy bao g m các gi đnh sau:
- Không có hi n t ng đa c ng tuy n - Ph ng sai c a ph n d không đ i - Các ph n d có phân ph i chu n
- Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d
Không có hi năt ngăđaăc ng tuy n
C ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng này là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c; làm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m tr th ng kê t c a ki m đ nh m c ý ngh a trong khi h s R square v n khá cao (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong mô hình h i quy b i này gi đnh gi a các bi n đ c l p c a mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Hi n t ng này s đ c ki m đ nh thông qua h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF v t quá 10, đó là d u hi u c a đa c ng tuy n. H s phóng đ i ph ng sai s đ c ki m ch ng đ ng th i trong
quá trình ki m đnh h i quy (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Gi đnh này s đ c ki m đ nh đ ng th i trong phân tích h i quy.
Ph ngăsaiăc a ph năd ăkhôngăđ i
Hi n t ng ph ng sai c a ph n d thay đ i có th làm cho các c l ng c a h s h i quy không ch ch nh ng không hi u qu (t c là không ph i c l ng phù h p nh t), t đó làm cho ki m đnh 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 mô hình h i quy (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
th phân tán bi u đ Hình 3.1 cho th y ph n d phân tán ng u nhiên xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 ch không t o nên hình d ng nào. Nh v y, gi đnh ph ng sai không đ i c a mô hình h i quy không b vi ph m.
Các ph năd ăcóăphơnăph i chu n
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do: s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng các ph n d không đ nhi u đ phân tích. Vì v y, ta s d ng nhi u cách kh o sát khác nhau đ đ m b o tính xác đáng c a ki m đ nh (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong nghiên c u này s s d ng cách xây d ng bi u đ t n s Histogram và bi u đ P-P plot đ kh o sát phân ph i c a ph n d .
Hình 3.2 bi u đ t n s Histogram cho th y m t đ ng cong phân ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . Nh v y phân ph i ph n d x p x chu n, nên có th k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
T ng t , Hình 3.3 bi u đ P-P plot c ng cho th y các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng nên có th k t lu n là gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
Hình 4.3. th P-P plot
Không có hi năt ngăt ngăquanăgi a các ph năd
Nguyên nhân hi n t ng này có th là do các bi n có nh h ng không đ c đ a h t vào mô hình do gi i h n và m c tiêu nghiên c u, ch n m i liên h tuy n tính mà l ra là phi tuy n, sai s trong đo l ng các bi n..., các lý do này có th d n đ n v n đ t ng quan chu i trong sai s và t ng quan chu i c ng gây ra nh ng tác đ ng sai l ch nghiêm tr ng đ n mô hình h i quy tuy n tính nh hi n t ng ph ng sai thay đ i. i l ng th ng kê Dubin – Watson có th dùng đ ki m đ nh t ng quan này. N u các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau, giá tr Durbin-Watson s g n b ng 2.
B ng 4.19. Ki m đnh Durbin-Watson Tóm t t mô hìnhb Mô hình R R2 R 2 đi u ch nh Sai s chu n c aă căl ng Durbin- Watson 1 .803a .644 .641 .43131 1.796
a. D báo: (Constant), C m nh n ch t l ng, C m nh n giá, S tin t ng b. Bi n đ c l p: ụ đnh mua
Theo b ng ki m đ nh Durbin-Watson giá tr Durbin-Watson = 1,796 nên các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau.
Nh v y, qua vi c ki m đ nh các gi đnh cho th y m u đ tiêu chu n đ đ a vào phân tích h i quy ki m đ nh các gi thuy t đ ngh và k t qu ki m đ nh các gi thuy t s đ c ch p nh n và di n d ch k t qu h i quy t m u đ n t ng th .
4.4.4. Ki măđ nhăgi ăthu t
B ng 4.20. B ng t ng h p k t qu ki m đ nh gi thu t
Gi thuy t Phát bi u K tăqu ă
ki măđ nh
H1
Có m i quan h tích c c gi a s tin t ng c a ng i tiêu dùng đ i v i s n ph m trà xanh đóng chai và ý đnh mua c a h . Gi thuy t không b bác b H2 Có m i quan h tích c c gi a c m nh n giá c a ng i tiêu dùng đ i v i s n ph m trà xanh đóng chai và ý đnh mua c a ng i tiêu dùng. M i quan h tích c c đ c xác đ nh theo cách sau: n u ng i tiêu dùng ngh giá s n ph m trà xanh đóng chai càng r , thì kh n ng h t ng ý đnh mua s n ph m trà xanh đóng chai càng cao.
Gi thuy t không b bác
Gi thuy t Phát bi u K tăqu ă ki măđ nh
H3
Có m i quan h tích c c gi a c m nh n ch t l ng c a s n ph m trà xanh đóng chai và ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng.
Gi thuy t không b bác
b
Qua B ng 4.20 trên, ta th y các gi thuy t H1, H2, H3 đ u đ c ch p nh n, ngh a là khi gia t ng nh ng y u t này s làm gia t ng ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng.
Tóm l i, t nh ng phân tích trên, ta có th k t lu n r ng mô hình lý thuy t thích h p v i d li u nghiên c u, và các gi thuy t nghiên c u đ c ch p nh n là H1, H2, H3. K t qu ki m đ nh mô hình lý thuy t đ c minh ho qua Hình 4.1.
Hình 4.4. K t qu ki m đ nh mô hình lý thu t
Các nhân t trong mô hình g m: s tin t ng, c m nh n v giá, c m nh n v ch t l ng là nh ng nhân t nh h ng quan tr ng đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Th t t m quan tr ng c a t ng y u t ph thu c vào giá tr tuy t đ i c a h s
C M NH N CH Tă NG C M NH N GIÁ S TIN T NG ụă NH MUA H1 [+] H2 [+] H3 [+]
h i quy đư chu n hoá. u t nào có giá tr tuy t đ i càng l n thì nh h ng đ n ý đnh mua c a ng i tiêu dùng càng nhi u. Do đó trong mô hình này, ta th y ý đnh mua c a ng i tiêu dùng ch u nh h ng nhi u nh t t y u t c m nh n giá (beta = 0,550), quan tr ng th hai là s tin t ng (beta = 0,20 ), quan tr ng th ba là c m nh n v ch t l ng (beta = 0,191).
4.5. Phân tích s ăkhácăbi tătheoăđ căđi măcáănhơnă
4.5.1. S ăkhácăbi tătheoăgi iătính
Ki m đ nh Independent Sample T-test đ c s d ng đ ki m tra xem “Nam” và “N ” ai có ý đ nh mua cao h n.
B ng 4.21 th ng kê mô t ý đ nh mua trung bình theo nhóm gi i tính.
B ng 4.21. Th ng kê mô t ý đ nh mua trung bình theo nhóm gi i tính
Th ng kê theo nhóm Gi i tính N Trung bình l ch chu n Trung bình sai s chu n M_IN 1 Nam 130 3.3821 .70082 .06147 2 N 220 3.4500 .73129 .04930
B ng 4.21 cho th y m c ý ngh a trong ki m đnh Levene = 0,698 (> 0,05), ch ng t không có s khác bi t v ph ng sai đ i v i ý đnh mua c a ng i tiêu dùng gi a “Nam” và “N ”. Ta xét ti p gi đ nh ph ng sai b ng nhau (Equal variances as- sumed) trong ki m đnh T-test có m c ý ngh a 0,394 (> 0,05) ch ng t không có s khác bi t ý ngh a v trung bình ý đ nh mua c a “Nam” và “N ”.
Nh v y, dùng ki m đnh T-test đ tin c y 95%, đ đánh giá xem có hay không s khác bi t gi a nam và n đ i v i ý đ nh mua thì k t qu t B ng 4.22 cho th y ch a có đ b ng ch ng cho th y có s khác bi t. B ng 4.22. K t qu ki m đnh T-test cho bi n Gi i tính Ki măđnh Levene v s b ng nhau c aăph ngă sai
Ki măđnh s b ng nhau c a trung bình
F M c ý ngh a t df M c ý ngh aă (2- đuôi) S khác bi t trung bình S khác bi t sai s chu n tin c y 95% Th p h n Th p h năă M_IN Gi đnh ph ngă sai b ng nhau .151 .698 -.853 348 .394 -.06795 .07967 -.22463 .08874 Gi đnh ph ngă sai không b ng nhau -.862 280.099 .389 -.06795 .07880 -.22306 .08716
4.5.2. S ăkhácăbi tătheoăthuănh p
Dùng phân tích ANOVA đ đánh giá có hay không s khác bi t gi a các m c thu nh p và ý đnh mua. Qua B ng 4.22 k t qu phân tích, ta th y v i m c ý ngh a Sig. c a ý đ nh mua là 0,582, l n h n 0,05 thì có th k t lu n ch a có s khác bi t có ý ngh a v ý đnh mua gi a các nhóm thu nh p khác nhau.
B ng 4.23. K t qu ANOVA so sánh ý đnh mua theo m c thu nh p