Trước khi phân tích hồi qui tác giả tiến hành mã hóa cho các nhân tố đã được trích ra từ kết quả phân tích EFA bằng phương pháp tính giá trị trung bình và đặt tên các biến mới lần lượt là BA, PQ, BI, BL và OBE.
Bảng 4.15. Mã hóa các nhân tố
STT Nhân tố Mã hóa
1 Nhận biết thương hiệu BA
2 Chất lượng cảm nhận PQ
3 Hình ảnh thương hiệu BI
4 òng trung thành thương hiệu BL
5 Giá trị thương hiệu tổng thể OBE
(Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích của tác giả, tháng 7, 2013)
. .1 Phân tích tương quan
Tiếp theo tác giả sử dụng phương pháp thống kê hệ số tương quan P arson để kiểm tra liên hệ giữa những biến định lượng với nhau. Sử dụng phần mềm SPSS kiểm tra hệ số tương quan, tác giả có được kết quả sau:
Bảng 4.16. Phân tích tương quan BA PQ BI BL OBE BA Tương quan Pearson 1 .393 ** .457** .340** .310** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 268 268 268 268 268 PQ Tương quan Pearson .393 ** 1 .646** .387** .608** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 268 268 268 268 268 BI Tương quan Pearson .457 ** .646** 1 .440** .568** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 268 268 268 268 268 BL Tương quan Pearson .340 ** .387** .440** 1 .520** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 268 268 268 268 268
OBE Tương quan
Pearson .310
**
.608** .568** .520** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 268 268 268 268 268
Các giá trị sig đều nhỏ hơn 0.05 do vậy các biến đều tương quan với nhau và có ý nghĩa thống kê. Hệ số tương quan của các biến tương tác với nhau càng lớn thì cho thấy mối quan hệ càng chặt chẽ
4.4.2 Phân tích hồi qui bội
Tiếp theo tác giả tiến hành phương pháp hồi qui bội để kiểm định mối quan hệ giữa thành phần giá trị thương hiệu và giá trị thương hiệu tổng thể
Để kiểm định 4 giả thuyết H1, H2, H3 và H4 một mô hình hồi qui bội đã được phát triển như sau:
OBE = 0 + 1 BA + 2 PQ + 3 BI + 4 BL +ei
Trong đó, k là các hệ số của phương trình hồi qui vàei là phần dư. Bốn biến độc lập gồm nhận biết thương hiệu (BA), chất lượng cảm nhận (PQ), hình ảnh thương hiệu BI và lòng trung thành thương hiệu (BL) và biến phụ thuộc là biến giá trị thương hiệu tổng thể (OBE). Tác giả sử dụng phần mềm SPSS phân tích hồi qui bằng phương pháp đồng thời ENTER thu được kết quả như sau:
Kết quả cho thấy hệ số xác định R2=0.488 ≠0 và =0.480< R2, kiểm định F với mức ý nghĩa p=0,000 < 0,005 như vậy mô hình hồi qui là phù hợp, các biến độc lập giải thích được khoảng 48% phương sai của biến phụ thuộc hay nói cách khác khoảng 48% sự biến thiên của biến phụ thuộc Giá trị thương hiệu tổng thể OBE được giải thích bởi 4 biến độc lập Nhận biết thương hiệu (BA), Chất lượng cảm nhận (PQ), Hình ảnh thương hiệu (BI) và Lòng trung thành thương hiệu (BL) còn lại 52% Giá trị thương hiệu tổng thể được giải thích bởi các yếu tố khác. Kết quả cụ thể được trích trong bảng 4.17
Bảng 4.17. Phân tích hồi qui bội
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui chuẩn hóa
T Sig. Tương quan Đa cộng tuyến
B SE Beta Cor PCor Scor T VIF
Hằng số -.196 .287 -.683 .495
BA -.040 .063 -.032 -.640 .522 .310 -.039 -.028 .756 1.322 PQ .465 .075 .367 6.226 .000 .608 .358 .275 .561 1.783 BI .283 .081 .216 3.495 .001 .568 .211 .154 .508 1.969 BL .330 .056 .294 5.840 .000 .520 .339 .258 .769 1.300 Biến phụ thuộc: Giá trị thương hiệu tổng thể(OBE)
(Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích của tác giả, tháng 7, 2013)
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Các biến Chất lượng cảm nhận (PQ), Hình ảnh thương hiệu (BI) và Lòng trung thành thương hiệu (BL) có hệ số sig ≤ 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% nên được chấp nhận có nghĩa là nó có sự tác động cùng chiều đến biến Giá trị thương hiệu tổng thể (OBE), giá trị Beta chuẩn hóa càng cao thì biến đó có tác động đến giá trị thương hiệu tổng thể càng mạnh, có thể thấy biến Chất lượng cảm nhận PQ có tác động mạnh nhất đến Giá trị thương hiệu tổng thể (OBE), bên cạnh đó biến nhận biết thương hiệu (BA) không có ý nghĩa thống kê (sig. > 0.05) mặc dù biến này rất có ý nghĩa th o mô hình lý thuyết. Tuy nhiên nếu nhìn vào hệ số tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan P arson r = .310. Như vậy nhận biết thương hiệu (BA)và giá trị thương hiệu tổng thể (OBE) có quan hệ cùng chiều với nhau, ngoài ra hệ số tương quan từng phần Pcor và tương quan bán phần Scor điều có giá trị âm, điều này có nghĩa các biến còn lại PQ, BI, B đã giải thích phần ý nghĩa của BA giải thích cho OBE (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Để khẳng định điều này tác giả tiến hành khảo sát định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm, kết quả tổng hợp: trên thực tế không có nhiều sự khác biệt về
sự nhận biết thương hiệu mạng di động này so với mạng di động khác, và yếu tố nhận biết thương hiệu mạng di động không thực sự có tác động gì nhiều đến yếu tố giá trị thương hiệu tổng thể của mạng di động. Ví dụ điển hình là một số mạng nhỏ như B lin tiền thân của Gmobile) với bộ nhận diện thương hiệu Vàng đ n hay mạng Vietnammobile với tông màu Cam đã có rất nhiều chương trình quảng cáo, PR mạnh về yếu tố nhận biết thương hiệu, tuy nhiên vẫn không đạt được sự thành công trong việc nâng cao giá trị thương hiệu tổng thể, mà yếu tố chất lượng cảm nhận đóng vai trò quan trọng nhất.
4.4.3 Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Để dò tìm sự vi phạm các giả thuyết cần thiết trong hồi qui tuyến tính, tác giả sử dụng phần mềm SPSS để lập biểu đồ tần số của các phần dư, kết quả như hình 4.1
Hình 4.1. Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean= 3.20E-16 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.992 tức là gần bằng 1. Do đó có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm (Hoàng Trọng, 2008). Ngoài ra, tác giả còn sử dụng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thiết này:
Hình 4.2. Biểu đồ P-P plot
(Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích của tác giả, tháng 7, 2013)
Dựa vào hình vẽ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm (Hoàng Trọng, 2008).
Ngoài ra, qua biểu đồ phân tán – Scatterplot, ta có thể thấy có sự phân tán đều, hay mối quan hệ giữa các biến trong mô hình là quan hệ tuyến tính và mô hình hồi qui là phù hợp
Hình 4.3. Biểu đồ Phân tán Scatterplot
4.4.4 Kiể định giả thuyết
Thông qua kết qua phân tích hồi qui, tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết: Giả thuyết H1: Mức độ nhận biết của người tiêu dùng về dịch vụ mạng viễn thông di động có tác động dương đến giá trị thương hiệu
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy biến mức độ nhận biết có giá trị Sig = 0.522 > 0.05, nên không có ý nghĩa thống kê. Do đó ta bác bỏ giả thuyết H1
Giả thuyết H2: Chất lượng một thương hiệu dịch vụ mà người tiêu dùng cảm nhận được có tác động dương đến giá trị thương hiệu
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, đối với biến chất lượng dịch vụ giá trị sig < 0.05 và giá trị Beta chuẩn hóa = 0.367. Nghĩa là chất lượng dịch vụ có tác động thuận chiều đến giá trị thương hiệu, cụ thể là trong điều kiện các biến khác không đổi thì khi biến chất lượng dịch vụ tăng thêm 1 đơn vị thì biến giá trị thương hiệu tăng thêm 0.367 đơn vị. Vậy ta chấp nhận giả thuyết H2
Giả thuyết H3: Hình ảnh một thương hiệu trong lòng người tiêu dùng có tác động dương đến giá trị thương hiệu.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, đối với biến Hình ảnh thương hiệu có giá trị sig < 0.05 và giá trị Beta chuẩn hóa = 0.216. Vậy biến hình ảnh thương hiệu có tác động dương đến giá trị thương hiệu, từ đó ta chấp nhận giả thuyết H3
Giả thuyết H4: Lòng trung thành của người tiêu dùng đối với một thương hiệu dịch vụ có tác động dương đến giá trị thương hiệu.
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy, biến lòng trung thành có giá trị sig < 0.05 và giá trị Beta chuẩn hóa = 0.294. Vậy biến lòng trung thành có tác động dương đến giá trị thương hiệu, từ đó ta chấp nhận giả thuyết H4
4.5 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến các nhân tố giá trị thương hiệu tổng thể hiệu tổng thể
4.5.1 Phân tích sự khác biệt về đánh giá giá trị thương hiệu theo biến giới tính
Để đánh giá có sự khác biệt trong cảm nhận về giá trị thương hiệu hay không giữa 2 đối tượng khách hàng Nam và Nữ tác giả tiến hành phân tích kiểm định 2 mẫu độc lập (Independent Samples T- test).
Kiểm định T-test dựa trên nguyên tắc sau: (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
(1) Nếu giá trị Sig. trong kiểm định v n < 0,05 thì phương sai giữa 2 nhóm khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau
(2) Ngược lại, nếu giá trị Sig. trong kiểm định v n >= 0,05 thì phương sai giữa 2 nhóm không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau
Dựa vào giá trị kiểm định t ta có 2 trường hợp:
(1) Nếu giá trị Sig. trong kiểm định t < 0,05 thì ta kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa 2 nhóm
(2) Ngược lại, nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene >= 0,05 thì ta kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa 2 nhóm
Sử dụng phần mềm SPSS với công cụ kiểm định T – test, tác giả nhận được kết quả như bảng 4.18
Bảng 4.18. Kết quả kiể định T-test với biến giới tính
Giới tính Nam: 119 Kiểm định phương sai đồng nhất Levene's Kiểm định trung bình T-Test Nữ: 149 F Sig. t Sig. (2- tailed) BA Giả định phương sai bằng nhau .105 .746 1.208 .228
Giả định phương sai không bằng nhau 1.194 .234 PQ Giả định phương sai bằng nhau 3.898 .049 .413 .680 Giả định phương sai không bằng nhau .405 .686 BI Giả định phương sai bằng nhau 5.758 .017 .462 .645 Giả định phương sai không bằng nhau .453 .651 BL Giả định phương sai bằng nhau 7.311 .007 1.286 .199 Giả định phương sai không bằng nhau 1.262 .208 OBE Giả định phương sai bằng nhau 7.057 .008 .243 .808 Giả định phương sai không bằng nhau .239 .811
(Nguồn: Kết quả điều tra, phân tích của tác giả, tháng 7, 2013)
Kết quả kiểm định T-test cho thấy đối với tất cả các biến đều có giá trị sig. trong kiểm định t> 0.05.Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05) cho thấy chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình giữa hai giới tính Nam và Nữ. Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết H5
Giả thuyết H5: Có sự khác biệt trong đánh giá về các thành phần giá trị thương hiệu dịch vụ viễn thông di động giữa Nam và Nữ
Kết luận: Không có sự khác biệt trong đánh giá về các thành phần giá trị thương hiệu dịch vụ viễn thông di động giữa Nam và Nữ
4.5.2 Phân tích sự khác biệt về đánh giá giá trị thương hiệu theo số nă sử dụng
Để kiểm định liệu có sự khác biệt trong đánh giá về các thành phần giá trị thương hiệu dịch vụ viễn thông di động giữa những người sử dụng mạng > 5 năm và những người sử dụng mạng 5 năm hay không, tác giả tiến hành mã hóa biến năm sử dụng thành hai nhóm: 0 – nhóm sử dụng mạng 5 và 1 – nhóm sử dụng mạng > 5 năm.
Sử dụng phần mềm SPSS với công cụ kiểm định T – test, tác giả nhận được kết quả như bảng 4.19
Bảng 4.19. Kết quả kiể định T-test với biến nă ử dụng
Mẫu So sánh
Năm sử dụng <= 5 năm: 54 Kiểm định phương sai đồng nhất Levene's Kiểm định trung bình T-Test Năm sử dụng > 5 năm: 214 F Sig. t Sig. (2- tailed) BA Giả định phương sai bằng nhau 2.773 .097 -.128 .898
Giả định phương sai không bằng nhau -.118 .906 PQ Giả định phương sai bằng nhau .056 .812 -.100 .921 Giả định phương sai không bằng nhau -.097 .923 BI Giả định phương sai bằng nhau 1.469 .227 .274 .784 Giả định phương sai không bằng nhau .288 .774 BL Giả định phương sai bằng nhau .279 .598 -.424 .672 Giả định phương sai không bằng nhau -.409 .683 OBE Giả định phương sai bằng nhau 2.237 .136 -2.240 .026 Giả định phương sai không bằng nhau -2.004 .049
Qua kết quả kiểm định ta thấy với các thành phần BA, PQ, BI, BL các giá trị sig > 0,05 nên ta kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm sử dụng mạng 5 và > 5 năm đối với các thành phần này, tuy nhiên đối với thành phần giá trị thương hiệu tổng thể (OBE) có giá trị sig. trong kiểm định Levene > 0,05 vậy phương sai của hai nhóm không khác nhau, tác giả xem xét giá trị sig. trong kiểm định t = 0,26 < 0,05. Ta có kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa hai nhóm có năm sử dụng mạng di động 5 năm và nhóm sử dụng mạng > 5 năm. Cụ thể ta xem xét ở bảng trung bình mẫu, tác giả có kết luận nhóm sử dụng mạng di động > 5 năm có đánh giá về giá trị thương hiệu tổng thể cao hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với nhóm sử dụng mạng di động 5 năm.
Bảng 4.20. Kết quả kiể định T-test với biến nă ử dụng, bảng trung bình mẫu
Năm sử dụng Số lượng Trung bình BA <= 5 năm 54 4.3333 > 5 năm 214 4.3439 PQ <= 5 năm 54 3.7169 > 5 năm 214 3.7250 BI <= 5 năm 54 3.8735 > 5 năm 214 3.8520 BL <= 5 năm 54 3.7963 > 5 năm 214 3.8349 OBE <= 5 năm 54 3.5324 > 5 năm 214 3.7593
Từ những kết luận trên, tác giả xem xét lại giả thuyết H6:
Giả thuyết H6: Có sự khác biệt trong đánh giá về các thành phần giá trị thương hiệu dịch vụ viễn thông di động giữa nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ mạng trên 5 năm và nhóm khách hàng mới sử dụng ít hơn 5 năm.
Kết luận đối với giả thuyết H6: Bác bỏ giả thuyết H6 đối với các thành phần giá trị thương hiệu: Nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu.
Chấp nhận giả thuyết H6 đối với giá trị thương hiệu tổng quát, nghĩa là có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ mạng trên 5 năm và nhóm khách hàng sử dụng ít hơn 5 năm.
4.5.3 Phân tích sự khác biệt trong đánh giá giá trị thương hiệu tổng thể của mạng di động của khách hàng theo các nhóm tuổi khác nhau mạng di động của khách hàng theo các nhóm tuổi khác nhau
Để kiểm định đánh giá của người sử dụng dịch vụ đối với các thành phần giá trị thương hiệu mạng viễn thông di động có sự khác biệt hay không khi họ thuộc nhóm độ tuổi khác nhau tác giả tiến hành phân tích Anova và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.211. Kết quả kiể định ANOVA
Thành phần Kết quả kiểm định phương sai Kết quả phân tích ANOVA
Sig. Sig. BA .027 .163 PQ .043 .320 BI .173 .705 BL .323 .135 OBE .700 .313
Qua bảng kết quả ta thấy ở kết quả kiểm định phương sai thấy giá giá trị Sig. của các thành phần hình ảnh thương hiệu BI Sig. = 0,173, lòng trung thành thương hiệu (BL)Sig. = 0,323 và giá trị thương hiệu tổng thể OBE Sig = 0,7 đều > 0,05. Như vậy phương sai giữa các nhóm không khác nhau một các có ý nghĩa thống kê.
Tuy nhiên kết quả ở phân tích ANOVA đều có giá trị Sig. > 0,05. Như vậy với mức tin cậy cho phép là 95% (mức ý nghĩa = 0.05 cho thấy chưa có sự khác