2.7.3.1. Phân tích tương quan
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến đặc tính sản phảm, thương hiệu, giá cả, thuận tiện, chiêu thị với biến phụ quyết định lựa chọn trong mô hình nghiên cứu. Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Giá trị của biến phụ thuộc và biến độc lập là những nhân tố được SPSS tính toán qua phân tích nhân tố, là những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát trong thang đo đã được chuẩn hóa.
2.7.3.2. Phân tích hồi qui đa biến a. Định nghĩa
Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc hay biến được giải thích) vào một hay nhiều biến khác (biến độc lập hay biến giải thích) với ý tưởng cơ bản là ước lượng hay dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở đã biến của biến độc lập.
b. Các giả định khi cây dựng mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy có dạng :
Yi = Bo + B1X1i + B2X2i + ….. + BnXni + ei
Các giả định quan trọng khi phân tích hồi quy tuyến tính
- Giả thiết 1 : Giả định liên hệ tuyến tính
- Giả thiết 2 : Phương sai có điều kiện không đổi của các phần dư. - Giả thiết 3 : Không có sự tương quan giữa các phần dư.
- Giả thiết 4 : Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến - Giả thiết 5 : Giả thiết về phân phối chuẩn của phần dư.
c. Xây dựng mô hình hồi quy
Các bước xây dựng mô hình :
Bước 1 : Xem xét ma trận hồi quy tương quan
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập thông qua xây dựng ma trận tương quan. Đồng thời ma trận tương quan là công cụ xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau nếu các biến này có tương quan chặt thì nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao dẫn đến việc vi phạm giả định của mô hình.
Bước 2 : Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Thông qua hệ số ta đánh giá độ phù hợp của mô hình xem mô hình trên giải thích bao hiêu % sự biến thiên của biến phụ thuộc
Trong đó :
ESS : tổng bình phương tất cả các sai lệch giữa giá trị dự đoán của Yi và giá trị trung bình của chúng
TSS : Tổng bình phương sai lệch giữa giá trị Yi và giá trị trung bình của chúng Khi đưa càng nhiều biến vào mô hình thì hệ số này càng cao. Tuy nhiên ở hồi quy bội không phản ánh đúng sự phù hợp của mô hình như trong mô hình hồi quy đơn. Lúc này ta phải sử dụng điều chỉnh để đánh giá sự phù hợp của mô hình.
Bước 3 : Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sử dụng kiểm định F để kiểm định với giả thiết H0 : B1 = B2 = Bn = 0
Nếu giả thiết này bị bác bỏ thì ta có thể kết luận mô hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bước 4 : Xác định tầm quan trọng của các biến
Ý tưởng đánh giá tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập trong mô hình thông qua xem xét mức độ tăng của khi một biến giải thích được đưa thêm vào mô hình. Nếu mức độ thay đổi này mà lớn thì chứng tỏ biến này cung cấp thông tin độc nhất về sự phụ thuộc mà các biến khác trong phương trình không có được. Ta đánh giá tầm quan trọng của một biến thông qua hai hệ số.
Hệ số tương quan từng phần : căn bậc hai của thay đổi : thể hiện mối tương quan giữa biến Y và X mới đưa vào. Tuy nhiên, sự thay đổi của không thể hiện tỷ lệ phần biến thiên mà một mình biến đố có thể giải thích. Lúc này, ta sử dụng hệ số tương quan riêng bằng , với
Bước 5 : Lựa chọn biến cho mô hình
Đưa ra nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy không phải lúc nào cũng tốt vì những lý do sau (trừ khi chúng có tương quan chặt với biến phụ thuộc)
- Mức độ tăng quan sát không hẳn phán ảnh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể.
- Đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng sai số chuẩn của tất cả các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán.
- Mô hình nhiều biến thì khó giải thích và khó hiểu hơn mô hình ít biến Ta sử dụng SPSS để giải quyết vấn đề trên. Các thủ tục chọn biến trên SPSS : Phương pháp đưa vào dần, phương pháp loại trừ dần, phương pháp từng bước (là sự kết hợp của hai phương pháp loại trừ dần và đưa vào dần)
Bước 6 : Dò tìm sự vi phạm các giả thiết (đã nêu ở phần trên bằng các cách xử lý
của SPSS)
Ngoài ra, còn sử dụng phân tích chỉ bình phương một mẫu để tìm ra quy luật phân phối của mẫu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha. 2.8. Tóm tắt chương 2
Nội dung chương 2 đã trình bày thang đo và nội dung kết cấu của bảng câu hỏi điều tra cũng như phương pháp thu nhập và phân tích dữ liệu được áp dụng cho nghiên cứu. Đồng thời, tác giả cũng trình bày chi tiết cơ sở lý thuyết của các phương pháp phân tích dữ liệu và kiểm định các thang đo.
CHƯƠNG 3:KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
- Về giới tính mẫu nghiên cứu: Trong tổng số 300 mẫu nghiên cứu, số lượng nam là
95 người chiếm 31, 7%, số lượng nữ là 205 người chiếm 68,3%.
Hình 3.1: Phân bố mẫu theo giới tính
- Về nghề nghiệp: Trong tổng số 300 mẫu nghiên cứu: Nhân viên văn phòng là 85 người chiểm tỷ lệ 28,.3%; Cán bộ quản lý 18 người chiếm tỷ lệ 6 %; Công nhân 36 người chiếm tỷ lệ 12%; nội trợ 14 người chiếm tỷ lệ 4,7%; Sinh viên, học sinh 42 người chiếm tỷ lệ 14 %; làm nghề tự do 50 người chiếm tỷ lệ 16,7 %; Khác 55 người chiếm tỷ lệ 18,3 %.1
Hình 3.2: Phân bố mẫu theo nghề nghiệp
- Về thu nhập: Trong 300 người được hỏi có: 62 người có thu nhập dưới 2 triệu
đồng chiếm tỷ lệ 20,7%; 57 người có thu nhập nằm trong khoảng 2-4 triệu đồng chiếm
31,7 68,3% 12% 18,3% 16,7% 14% 4,7% 6% 28,3%
tỷ lệ 19%; 129 người có thu nhập 4-6 triệu đồng chiếm tỷ lệ 43 %; 52 người được hỏi có thu nhập > 6 triệu đồng chiếm tỷ lệ 17,3 %.
Hình 3.3: Phân bố mẫu theo thu nhập
- Về tuổi :trong số 300 người được hỏi có: 143 người trong độ tuổi từ 18- 30 tuổi
chiếm tỷ lệ 47,7 %; 92 người ở độ tuổi từ 31- 40 tuổi chiếm tỷ lệ 30,7%; 39 người trong độ tuổi từ 41- 50 tuổi chiếm tỷ lệ 13 % và 26 người trên 50 tuổi chiếm tỷ lệ 8,6%
Hình 3.4 : Phân bố mẫu theo tuổi
47,7%
30,7% 13%
- Về trình độ học vấn: Trong 300 người được hỏi có: 59 người có trình độ phổ thông chiếm tỷ lệ 19,7%; 143 người có trình độ trung cấp, cao đẳng chiếm tỷ lệ 47,7%; 98 người có trình độ đại học, trên đại học chiếm tỷ lệ 32,6%.
Hình 3.5 : Phân bố mẫu theo Trình độ học vấn
Về tình trạng hôn nhân trong 300 người được phỏng vấn có: 128 người chưa có gia đình chiếm tỷ lệ 42,7 %; 172 người có gia đình chiếm tỷ lệ 57,3%.
Hình 3.6: Phân bố mẫu theo tình trạng hôn nhân 32,7%
19,7%
32,6%
3.2. Đánh giá thang đo
3.2.1. Đánh giá thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Trong chương 1 tác giả đã đề xuất các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sưa tươi của khách hàng bao gồm 5 yếu tố: (1) Thương hiệu được đo bằng 4 biến quan sát ký hiệu từ TH1 – TH4; (2) Sản phẩm được đo bằng 10 biến quan sát được ký hiệu từ SP1 –SP10; (3) Giá cả được đo bằng 3 biến quan sát được ký hiệu từ GC1 – GC3; (4) Thuận tiện được đo bằng 4 biến quan sát được ký hiệu từ TT1 – TT 4; (5) Chiêu thị được đo bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ CT1 –CT 5.
Các thang đo được đánh giá thông qua công cụ chính là hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để loai bỏ các biến rác. Kiểm định độ tin cậy thang đo nhằm mục đích kiểm tra tính nhất quán nội bộ giữa các biến đo lường trong cùng một khái niệm nghiên cứu. Kiểm định này dựa trên kết quả phân tích Cronbach’s Anlpha tiêu chuẩn Leech và ctg (2005), tương quan giữa các biến quan sát với biến tổng phải lớn hơn 0,3, ngoài ra tương quan trong khoảng 0.3 – 0.4 với biến tổng có thể cân nhắc loại bỏ do mức ý nghĩa đóng góp rất thấp cho khái niệm đo lường.
3.2.1.1. Cronbach’s Alpha thang đo “ Thương hiệu”.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “ Thương hiệu” bằng Cronbach’s alpha được trình bày trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Cronbach’s Anphal của thang đo thương hiệu
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu bị loại Thương hiệu - alpha = 0,657
TH1 Sữa tươi có thương hiệu nổi
tiếng 12.0200 1.592 .434 .591
TH2 Sữa tươi có Logo có thể
nhận biết dễ dàng 12.0267 1.672 .380 .628
TH3 Sữa tươi được nhiều người
tin dùng rộng rãi trên thị trường 11.9267 1.567 .581 .500 TH4 Sữa tươi có uy tín trên thị
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo thương hiệu là 0.657 >0.6. Các hệ số tương quan giữa biến quan sát với biến tổng giao động từ 0.376 đến 0.581 đều >0.3. Ta thấy nếu bỏ đi bất cứ biến nào trong nhân tố này thì hệ số alpha đều giảm (hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha). Ngoài ra với hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Thang đo đạt độ tin cậy.
3.2.1.2. Cronbach’s Alpha thang đo “ Đặc tính sản phẩm”.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “ Đặc tính sản phẩm” bằng Cronbach’s alpha được trình bày trong bảng 3.2.
Bảng 3.2: Cronbach’s Alpha của thang đo đặc tính sản phẩm lần 1
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu bị loại Sản phẩm– anlpha =0,805
SP1 Sữa tươi đảm bảo dinh dưỡng 35.1933 12.959 .579 .777 SP2 Sữa tươi nguyên chất, không sử
dụng chất phụ gia và chất bảo quản 35.4167 12.411 .550 .779 SP3 Sữa tươi có nguồn gốc tự nhiên 35.2900 12.207 .600 .772 SP4 Sữa tươi được sản xuất bằng
công nghệ tiên tiến, hiện đại 35.1533 12.779 .536 .781 SP5 Sữa tươi đảm bảo vệ sinh, an
toàn thực phẩm 35.1333 13.641 .554 .784
SP6 Sữa tươi có bao bì phù hợp tiện dụng 35.1233 13.379 .482 .788 SP7 Sữa tươi tôi hay sử dụng có bao
bì bắt mắt, hấp dẫn 35.7167 13.575 .328 .806
SP8 Sữa tươi tôi hay sử dụng có ghi hạn
sử dụng rõ ràng trên bao bì sản phẩm 34.9433 13.786 .287 .811 SP9 Sữa tươi có mục kiểm định của
cơ quan chức năng 35.1767 13.725 .377 .798
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đặc tính sản phẩm là 0.805 >0.6. Các hệ số tương quan giữa biến quan sát với biến tổng SP1, SP2,SP3, SP4,SP5,SP6, SP9, SP10 giao động từ 0.367 đến 0.629 đều > 0.3. Ta thấy nếu bỏ đi bất cứ biến nào trong nhân tố này thì hệ số alpha đều giảm (hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha) vì vậy các biến trên được giữ lại mô hình nghiên cứu. Còn biến SP8 có hệ số tương quan giữa biến quan sát với biến tổng (= 0.287<0.3) nên bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Biến SP7 có hệ số tương quan với biến tổng = 0.328 > 0.3 tuy nhiên nếu tương quan biến tổng nằm trong khoảng 0.3-0.4 có thể cân nhắc loại khỏi mô hình nghiên cứu vì mức ý nghĩa đóng góp rất thấp cho khái niệm đo lường. Bên cạnh đó hê hệ số Alpha nếu loại bỏ biến =0.806 >0.805, nên chúng tôi loại SP7 khỏi mô hình nghiên cứu.
Tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2. hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha mới là 0.814 (>0.6). Các hệ số tương quan giữa các biến quan sát với biến tổng đều >
0.3. Như vậy, các biến đo lường thành phần Đặc tính sản phẩm đều được sử dụng
trong các bước phân tích tiếp theo ( Bảng 3.3)
Bảng 3.3 : Cronbach’s Alpha của thang đo đặc tính sản phẩm lần 2
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu bị loại Sản phẩm– anlpha =0,814
SP1 Sữa tươi đảm bảo dinh dưỡng 27.5600 9.057 .604 .783 SP2 Sữa tươi nguyên chất, không sử dụng
chất phụ gia và chất bảo quản 27.7833 8.618 .561 .788 SP3 Sữa tươi có nguồn gốc tự nhiên 27.6567 8.387 .629 .777 SP4 Sữa tươi được sản xuất bằng công
nghệ tiên tiến, hiện đại 27.5200 8.852 .570 .786
SP5 Sữa tươi đảm bảo vệ sinh, an toàn
thực phẩm 27.5000 9.676 .571 .791
SP6 Sữa tươi có bao bì phù hợp tiện dụng 27.4900 9.702 .418 .807 SP9 Sữa tươi có mục kiểm định của cơ
quan chức năng 27.5433 9.807 .367 .814
Như vậy sau khi phân tích Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đặc tính sản phẩm các biến SP1,SP2,SP3,SP4, SP5,SP6, SP9,SP10 được giữ lại mô hình nghiên cứu, hai biến SP7,SP8 loại khỏi mô hình nghiên cứu.
3.2.1.3. Cronbach’s Alpha thang đo “ Giá cả”.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “ Giá cả” bằng Cronbach alpha được
trình bày trong bảng 3.4.
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Giá cả là 0.731 >0.6. Các hệ số tương quan giữa biến quan sát với biến tổng giao động từ 0.43 đến 0.575 đều >0.3. Ta thấy nếu bỏ đi bất cứ biến nào trong nhân tố này thì hệ số alpha đều giảm (hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha). Ngoài ra với hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Thang đo đạt độ tin cậy.
Bảng 3.4: Cronbach’s Alpha của thang đo giá cả Biến quan sát Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu bị loại Giá cả– alpha = 0,731
GC1 Sữa tươi có mức giá hợp lý 11.0833 2.766 .430 .726 GC2 Sữa tươi có mức giá minh
bạch dễ kiểm tra 10.9200 2.696 .560 .649
GC3 Sữa tươi có mức giá ổn định 10.9133 2.561 .575 .637 GC4 Sữa tươi có mức giá tương
đối thống nhất giữa các điểm bán 10.9133 2.748 .527 .667
3.2.1.4. Cronbach’s Alpha thang đo “ Thuận tiện”.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo “ Thuận tiện” bằng Cronbach’s alpha
được trình bày trong bảng 3.5.
Bảng 3.5: Cronbach’s Alpha của thang đo thuận tiện
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu bị loại biến Phương sai thang đo nếu bị loại Tương quan biến – tổng Cronbach’s Alpha nếu bị loại Thuận tiện – alpha = 0.714
TT1 Sữa tươi có mạng lưới phân phối rộng rãi 8.1567 .995 .581 .596 TT2 Sữa tươi dễ dàng mua ở đại lý gần nhất 8.2300 .840 .558 .593 TT3 Sữa tươi được cung ứng kịp thời khi có
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Thuận tiện là 0.714 >0.6. Các hệ số tương quan giữa biến quan sát với biến tổng giao động từ 0.494 đến 0.581 đều >0.3. Ta thấy nếu bỏ đi bất cứ biến nào trong nhân tố này thì hệ số alpha đều giảm (hệ số Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted) của các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha). Ngoài ra với hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 nên tất cả các biến đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Thang đo đạt độ tin cậy.