. 221 Đặc điểm đối tượng nghiên cứu
2.2.5.Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua dầu gội Xmen của nam sinh viên trường đại học kinh Tế Huế
4. Lợi ích cảm nhận: Cronbach's Alph a= 0
2.2.5.Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua dầu gội Xmen của nam sinh viên trường đại học kinh Tế Huế
nam sinh viên trường đại học kinh Tế Huế
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, nhóm nghiên cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy mà nhóm nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến ( mô hình hồi quy bội). Nhóm nghiên cứu muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố trên đến ý định mua dầu gội X-men của nam sinh viên K42 trường đại học Kinh Tế Huế bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường sự ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.
Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụ thuộc là biến" ý định mua", các biến độc lập là các nhân tố được rút trích ra từ các biến quan sát từ phân tích nhân tố EFA. Mô hình hồi quy như sau:
YD = β0 + β1 LICN + β2 TH + β3DG + β4 LICHN
Trong đó:
- YD: Giá trị của biến phụ thuộc là ý định mua
- TH: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là yếu tố thương hiệu - LICHN: Giá trị của biến độc lập thứ hai là lợi ích chức năng
- DG: Giá trị của biến độc lập thứ ba là yếu tố đánh giá clip quảng cáo. - LICN: Giá trị của biến độc lập thứ tư là lợi ích cảm nhận
• Các giả thuyết:
H0: Các nhân tố chính không có mối tương quan với ý định mua H1: Nhân tố “TH” có tương quan với ý định mua
H2: Nhân tố “LICHN” có tương quan với .ý định mua H3: Nhân tố “DG” có tương quan với ý định mua H4: Nhân tố “LICN” có tương quan với ý định mua .
Trước khi tiến hành hồi quy các nhân tố độc lập với nhân tố “ý định mua”, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm tra hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến để đủ điều kiện phân tích hồi quy. Kết quả kiểm tra cho thấy giá trị Durbin-Watson= 1.614 mô hình không đa cộng tuyến và Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation fator) đều nhỏ hơn 10, do vậy, khẳng định rằng mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Tiến hành phân tích hồi quy thu được kết quả theo các bảng sau:
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0.753a 0.645 0.558 0.944 1.614
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), NDTH, LICHN, DG, LICN
(Nguồn: Số liệu điều tra, Phụ lục “hồi quy”)
Bảng : Phân tích ANOVA Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 5.388 4 1.347 1.972 .000 Số dư 78.537 115 .683 Tổng 83.925 119
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), LICHN, LICN, TH, DG
(Nguồn: xử lý SPSS, Phụ lục “hồi quy”)
Từ kết quả các bảng trên, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p – value (Sig.) < 0.05, chứng tỏ là mô hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0.558, có nghĩa là mô hình hồi quy giải thích được 55.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình có giá trị giải thích ở mức trung bình.
Bảng: Hệ số tương quan
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy
chuẩn hoá t Sig.
Collinea rity Statistics
B Std. Error Beta VIF
Hằng số 3.475 .075 46.064 .000
Lợi ích cảm nhận .128 .076 .152 1.685 .000 1.000
Yếu tố đánh giá clip .033 .076 .039 .435 .000 1.000
Lợi ích chức năng .110 .076 .130 1.446 .000 1.000
Yếu tố thương hiệu .126 .076 .150 1.665 .099 1.000