Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô hình hồi quy có hệ số R2 là 0.16 và hệ số R2 đã được điều chỉnh bằng 0.146 (mô hình này cho biết rằng có 14,6% sự thay đổi trong biến quyết định lựa chọn của người tiêu dùng được giải thích bằng các biến độc lập: Nơi làm việc (NLV), giới tính (GT), trình độ học vấn (HV) , tình trạng hôn nhân (TTHN), thu nhập (TN), độ tuổi (ĐT) và mô hình phù hợp với dữ liệu ở mức độ tin cậy 95%.
- Kiểm định sự phù hợp tổng thể của mô hình hồi quy
Bảng phân tích ANOVA của mô hình hồi quy cho thấy mô hình hồi quy có kiểm định F = 12.118, Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy sự phù hợp về tổng thể của mô hình hồi quy.
Bảng 3.20: Phân tích ANOVA các yếu tố ảnh hưởng đến số lần uống bia
Mô hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương
độ lệch Giá trị F Giá trị Sig.
Hồi quy 147.108 6 24.518 12.118 .000b
Phần dư 774.882 383 2.023
1
Tổng 921.990 389
(Nguồn: Tính toán dựa trên mẫu nghiên cứu bằng phần mềm SPSS
a. Biến phụ thuộc: Số lần uống bia
b. Biến độc lập: Thu nhập trung bình hàng tháng, Nơi làm việc, Giới tính, Lập gia đình, Trình
độ học vấn, tuoi
- Đầu tiên ta phải xét cột giá trị t và Sig để kiểm định giả thiết Ho: β1, β2, β3, β4, β5 β6 = 0. Mong muốn của mô hình là bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là giá trị β1, β2, β3, β4, β5 khác 0 có ý nghĩa thống kê.
Kết quả mô hình hồi quy: Mức độ uống bia =f()
Bảng 3.21: Tóm tắt mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến số lần uống bia
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Đa cộng tuyến Mô hình B Sai số chuẩn Beta t Sig. Độ chấp nhận biến Hệ số phóng đại phương sai VFI Mô hình R R2 R2 điều chỉnh 1 .399a .160 .146
(Constant) 3.122 .467 6.682 .000 Giới tính 1.300 .220 .290 5.921 .000 .916 1.091 Tình trạng hôn nhân .467 .189 .149 2.474 .014 .606 1.651 Trình độ học vấn -.176 .080 -.125 -2.211 .028 .688 1.454 Nơi làm việc -.015 .048 -.015 -.306 .760 .965 1.037 tuoi -.059 .096 -.038 -.614 .540 .563 1.776 1 Thu nhập trung bình hàng tháng .079 .035 .130 2.265 .024 .666 1.502
(Nguồn: Tính toán dựa trên mẫu nghiên cứu bằng phần mềm SPSS)
a. Dependent Variable: Số lần uống bia
Sau khi chạy mô hình hồi quy bội, ta rút ra kết quả sau:
- Trong 6 biến nhận được từ phân tích nhân tố EFA thì có 4 biến khác 0 có ý nghĩa thống kê (α < 0.05 và t > 1.98).
Thông qua kiểm định F cho mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa 5%, cho thấy 4 yếu tố Giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, thu nhập hàng tháng đều có giá trị sig < 0.05. Riêng 2 yếu tố còn lại là nơi làm việc (sig. = 0.76), và tuổi (sig = 0.54) là có giá trị sig.>0.05, không có ý nghĩa thống kên nên ta loại 2 yếu tố này ra khỏi mô hình.
Kết quả mô hình hồi quy
SLUB = βo + β2 *GT+ β3*HV + β4 *TTHN + β5 *TN
Hay là Số lần uống bia = 1.297* giới tính – 0.167*học vấn + 0.409*tình trạng hôn nhân + 0.074*thu nhập.
Từ phương trình ta rút ra những nhận xét sau:
+ Trong điều kiện các biến khác không đổi, nếu người uống bia là nam giới (giới tính = 1) thì số lần uống bia sẽ tăng lên 1.297 lần so với nữ giới.
+ Trong điều kiện các biến khác không đổi, nếu người uống bia có trình độ học vấn cấp 1 (học vấn = 1) thì số lần uống bia sẽ giảm 0.167 lần, nếu người uống bia có trình độ học vấn là sau đại học (học vấn = 6) thì số lần uống bia sẽ giảm 1.022 lần. Như vậy, những người có trình độ càng cao thì số lần uống bia càng giảm
+ Trong điều kiện các biến khác không đổi, nếu những người uống bia đã lập gia đình (tình trạng hôn nhân =1) thì số lần uống bia tăng 0.409 lần so với những người chưa lập gia đình
+ Trong điều kiện các biến khác không đổi, nếu người uống bia có mức thu nhập dưới 1,5 triệu đồng (thu nhập =1) thì số lần uống bia sẽ tăng 0.074 và nếu người uống bia có mức thu nhập trên 9,5 triệu đồng (thu nhập = 9) thì số lần uống bia sẽ tăng lên 0.666 lần, như vậy, những người càng thu nhập cao thì số lần uống bia của họ sẽ cao hơn.
+ Vì đây là phương trình đã được chuẩn hoá (vì xây dựng trên những biến đã chuẩn hoá) nên ta có xác định được tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn bia của người tiêu dùng, nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta nào càng lớn thì yếu tố đó ảnh hưởng càng mạnh đến việc lựa chọn bia. Dựa vào các hệ số Beta đứng trước các biến độc lập trong phương trình, ta thấy biến giới tính (GT) có tác động mạnh nhất đến số lần uống bia, rồi đến tác động theo thứ tự của biến tình trạng hôn nhân (TTHN), và biến thu nhập (TN) tác động yếu nhất