4.3.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Bước đầu tiên để phân tích hồi quy mô hình là tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập với nhân tố phụ thuộc. Từ đó chọn những nhân tố độc lập thực sự có tương quan với nhân tố phụ thuộc và đưa những nhân tố đó vào hồi quy. Hệ số tương quan Pearson (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 197) được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, trị tuyệt đối của hệ số tương quan tiến đến gần 1 thì hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Ngoài ra, nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng ma trận tượng quan Pearson. Nếu hệ số tương quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0.5, có thể chấp nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngoài ra còn sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) để kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 10 để không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Để phân tích hệ số tương quan Pearson, tác giả tính giá trị nhân số đại diện cho các nhân tố sau khi phân tích EFA theo phương pháp trung bình cộng. Sau đó thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson.
60 Correlations GTCX GTHM GTGC GTLD GTXH GTCL GTCN GTCX Pearson Correlation 1 ,322** ,304** ,192** ,307** ,208** ,288** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,001 ,000 ,000 ,000 N 315 315 315 315 315 315 GTHM Pearson Correlation 1 ,284** ,281** ,337** ,202** ,478** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 315 315 315 315 315 GTGC Pearson Correlation 1 ,124* ,124* ,216** ,303** Sig. (2-tailed) ,028 ,028 ,000 ,000 N 315 315 315 315 GTLD Pearson Correlation 1 ,177** ,192** ,325** Sig. (2-tailed) ,002 ,001 ,000 N 315 315 315 GTXH Pearson Correlation 1 ,229** ,327** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 315 315 GTCL Pearson Correlation 1 ,237** Sig. (2-tailed) ,000 N 315 GTCN Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả, tháng 08/2015)
Kết quả cho thấy sig. của GTCN với các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 0,05 (< 0,05) có nghĩa GTCN và các nhân tố có tương quan với nhau. Ngoài ra, kết quả phân tích tương quan Pearson còn cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau. Vì vậy khi phân tích hồi quy phải chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến. Và các nhân tố độc lập có
61
tương quan với nhân tố phụ thuộc nên sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho nhân tố phụ thuộc.
4.3.2 Phương trình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập là: (1) Giá trị cảm xúc; (2) Giá trị hậu mãi; (3) Giá trị giá cả; (4) Giá trị lắp đặt; (5) Giá trị xã hội; (6) Giá trị chất lượng. Giá trị các nhân tố được dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát. Phương pháp đưa tất cả các biến vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy.
Bảng 4.13: Bảng tóm tắt kết quả phân tích hồi quy
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
ước lượng Durbin- Watson 1 ,571a ,326 ,313 ,47955 1,715 a. Biến độc lập: (hằng số), GTCL, GTLD, GTGC, GTXH, GTCX, GTHM. b. Biến phụ thuộc: GTCN.
(Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của tác giả, tháng 08/2015)
Hệ số R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu. Theo kết quả phân tích, hệ số R2 hiệu chỉnh là 31,3% chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0,313, có nghĩa là 31,3% sự biến đổi của Giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha tại TP.HCM được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, 68,7% sự biến đổi của Giá trị cảm nhận được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình.
Kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể, giá trị F từ mô hình hồi quy là 24,860 lớn hơn F (1,94) tra bảng tại bậc tự do của tử số là 6, của mẫu số là 308 với mức ý nghĩa 5% cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp với tổng thể.
62
Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết hệ số hồi quy tổng thể bằng 0, giá trị t thu được từ mô hình hồi quy là 4,099 lớn hơn tα/2(n-k) = 1,96 với mức ý nghĩa α = 0,05, n cỡ mẫu là 315 và k số biến là 7. Như vậy bác bỏ giả thuyết hệ số hồi quy tổng thể bằng 0.
Bảng 4.14: Bảng ANOVAa Mô hình Tổng phương sai lệch df Bình phương tổng phương sai lệch F Mức ý nghĩa (sig)
Mô hình hồi quy 34,301 6 5,717 24,860 ,000b
Phần dư 70,830 308 ,230
Tổng 105,131 314
a. Biến phụ thuộc: GTCN
b. Biến độc lập: (hằng số), GTCL, GTLD, GTGC, GTXH, GTCX, GTHM.
(Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của tác giả, tháng 08/2015)
Giá trị sig. = 0,000 < 0,05 (Bảng 4.14) chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.15: Bảng kết quả hồi quy của từng biến
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Mức ý nghĩa (Sig.) Chỉ số đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Chỉ số mức chịu đựng VIF 1 (Hằng số) 1,032 ,252 4,099 ,000 GTCX ,049 ,048 ,054 1,027 ,305 ,795 1,257 GTHM ,282 ,049 ,310 5,786 ,000 ,764 1,308 GTGC ,132 ,046 ,146 2,873 ,004 ,850 1,176 GTLD ,155 ,044 ,172 3,475 ,001 ,892 1,121 GTXH ,112 ,041 ,143 2,768 ,006 ,821 1,218 GTCL ,053 ,040 ,067 1,338 ,182 ,885 1,130 a. Biến phụ thuộc: GTCN
63
(Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của tác giả, tháng 08/2015)
Giá trị các hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nên kết luận mối quan hệ giữa các biến độc lập này là không đáng kể, hay không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Ngoài ra, kết quả từ biểu đồ Histogram của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0,0000 rất nhỏ, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,990 gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm. Biều đồ phân tán Scatterplot với phần dư chuẩn hóa (Regression Standardized Residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Regression Standardized Predicted Value) trên trục hoành cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0, chứ không tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính không bị vi phạm (Phụ lục 11).
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy tuyến tính ở Bảng 4.15, các biến số GTCX, GTCL không có ý nghĩa thống kê (sig. > 0,05), các biến số còn lại đều có sig. < 0,05 chứng tỏ các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình với độ tin cậy là 95%.
Biện luận kết quả mô hình hồi quy tuyến tính:
Phương trình hồi quy tuyến tính theo hệ số Beta được chuẩn hóa như sau:
GTCN = 0,310 GTHM + 0,172 GTLD + 0,146 GTGC + 0,143 GTXH + 0,067 GTCL+ 0,54 GTCX
Trong đó:
GTCN: Giá trị cảm nhận GTHM: Giá trị hậu mãi GTLD: Giá trị lắp đặt GTGC: Giá trị giá cả GTXH: Giá trị xã hội GTCL: Giá trị chất lương
64 GTCX: Giá trị cảm xúc
Như vậy theo mô hình và các bảng kết quả, ta có 4 biến có ý nghĩa trong mô hình như sau:
Thứ nhất: Giá trị hậu mãi (GTHM)
Hệ số tương quan giữa biến này với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận là cao nhất (β = 0,310) như vậy biến giá trị hậu mãi có quan hệ mạnh nhất với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Đồng thời hệ số hồi quy mang dấu (+) thể hiện đúng giả thuyết kỳ vọng, thể hiện sự tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Do đó, chấp nhận giả thuyết H2 đã nêu ở trên, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu giá trị hậu mãi tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha sẽ tăng lên 0,310 đơn vị.
Thứ hai: Giá trị lắp đặt (GTLD)
Hệ số tương quan của biến này biến phụ thuộc cao thứ 2 (β = 0,172) đồng nghĩa với có quan hệ mạnh thứ 2 với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Đồng thời hệ số hồi quy mang dấu (+) thể hiện đúng giả thuyết kỳ vọng, thể hiện sự tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Do đó, chấp nhận giả thuyết H4 đã nêu ở trên, khi các yếu tố khác không thay đổi , nếu giá trị lắp đặt tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha sẽ tăng lên 0,172 đơn vị.
Thứ ba: Giá trị giá cả (GTGC)
Hệ số tương quan của biến này biến phụ thuộc cao thứ 3 (β = 0,146) đồng nghĩa với có quan hệ mạnh thứ 3 với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Đồng thời hệ số hồi quy mang dấu (+) thể hiện đúng giả thuyết kỳ vọng, thể hiện sự tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Do đó, chấp nhận giả thuyết H3 đã nêu ở trên, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu giá trị giá cả tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha sẽ tăng lên 0,146 đơn vị.
65
Hệ số tương quan của biến này biến phụ thuộc thấp nhất (β = 0,143) đồng nghĩa với có quan hệ yếu nhất với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Đồng thời hệ số hồi quy mang dấu (+) thể hiện đúng giả thuyết kỳ vọng, thể hiện sự tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc giá trị cảm nhận. Do đó, chấp nhận giả thuyết H5 đã nêu ở trên, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu giá trị xã hội tăng lên một đơn vị thì giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha sẽ tăng lên 0,143 đơn vị.
Kết quả mô hình hồi quy đã phản ánh được hành vi tiêu dùng của người Việt Nam đặc biệt là khách hàng nữ, cụ thể đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha tại TP.HCM với sáu vấn đề như sau:
- Thứ nhất, biến Giá trị cảm xúc bị loại khỏi mô hình (sig = 0,305 > 0,05) đã phản ánh hoàn toàn phù hợp hành vi, tâm thức trong tiêu dùng của người Việt Nam. Do xe tay ga là loại hàng hóa có giá trị cao, thời gian sử dụng lâu dài nên quyết định mua thường không đến từ cảm xúc nhất thời mà phải trải qua quá trình nghiên cứu, so sánh, tìm hiểu và một khi họ đến xem xét để mua xe tay ga đó nghĩa là họ đã muốn sở hữu, muốn sử dụng. Điều này càng đúng hơn với khách hàng nữ với đặc tính cẩn thận, suy xét, tỉ mỉ khi quyết định mua sắm một tài sản giá trị lớn như xe tay ga (ngoại trừ một số trường hợp ngoại lệ không nhiều). Sau khi họ (khách hàng nữ) muốn sở hữu một chiếc xe tay ga, họ sẽ tìm hiểu và so sánh nhiều thông tin liên quan như tính năng, kiểu dáng có thanh lịch, sang trọng phù hợp với phái nữ, cốp xe có đủ rộng để chứa đồ, giá cả có hợp lý, xe có tiết kiệm xăng, động cơ có mau hư không…và khi loại xe nào làm họ có cảm nhận tốt hơn thì họ sẽ tiến hành mua loại xe đó. Do đó, có thể nói với loại hàng hóa giá trị lớn và lâu bền, đa số nữ giới không sử dụng cảm xúc để cảm nhận sản phẩm đó có nên mua hay không, thay vào đó họ sẽ xem xét các yếu tố trực quan hơn.
- Thứ hai, biến Giá trị chất lượng cũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy (sig = 0,182 > 0,05) nên cũng bị loại. Vì trên thực tế khi đề cập đến chất lượng xe tay ga, người tiêu dùng sẽ đề cập các yếu tố hữu hình như công nghệ phun xăng, công nghệ vận hành thân thiện môi trường, động cơ bền…mà các yếu tố này đang được Yamaha không ngừng cải thiện để thay đổi quan niệm xưa nay là khi nói đến xe có động cơ bền bỉ theo thời gian sử dụng, người dùng sẽ nghĩ ngay đến Honda. Còn khi nói đến
66
Yamaha, người tiêu dùng lại nghĩ đến những chiếc xe có thiết kế bắt mắt nhưng không bền. Hơn nữa, trong điều kiện cạnh tranh ngày càng cao, kinh doanh khó khăn để thu hút khách hàng, thì hầu như các doanh nghiệp muốn tồn tại và phát triển đều phải không ngừng cải thiện và nâng cao chất lượng để sản phẩm của mình không thua kém đối thủ cạnh tranh trực tiếp, vì doanh nghiệp nào để sản phẩm của mình bị đánh giá có chất lượng kém hơn thì sẽ có thể lập tức bị mất thị phần vào tay các đối thủ trong ngành. Và các thương hiệu trong ngành sản xuất xe tay ga trên thị trường Việt Nam hiện nay đang làm điều này khá tốt, nên giá trị chất lượng không đóng vai trò quan trọng trong cảm nhận của khách hàng nữa.
- Thứ ba, biến Giá trị hậu mãi tác động mạnh nhất đến giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha tại TP.HCM là phù hợp với thực tế. Vì với một sản phẩm lâu bền như xe tay ga, các chương trình hậu mãi là vô cùng quan trọng nếu muốn lưu lại cảm nhận tốt cho khách hàng để khuyến khích hành vi tái mua hoặc truyền đạt những cảm nhận tốt đến các khách hàng tiềm năng khác. Do đặc điểm của nữ giới là đôi khi cảm tính, và thường tìm hiểu kinh nghiệm của những người đi trước, nên sự đánh giá tốt của người khác cũng có thể làm họ có cảm nhận tốt đối với mặt hàng mà họ dự định mua cũng như ngược lại. Đặc biệt là với khách hàng nữ vốn không biết nhiều về kỹ thuật nên nếu họ nhận được sự chăm sóc sau mua tốt, dịch vụ hậu mãi chuyên nghiệp, sự tư vấn đầy đủ của các nhân viên bảo trì thì họ sẽ có một sự cảm nhận, đánh giá tốt cho các đại lý phân phối của Yamaha.
- Thứ tư, biến Giá trị lắp đặt tác động mạnh thứ hai đến giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha. Tâm lý người tiêu dùng nói chung là nơi nào trưng bày bắt mắt, hợp lý, thuận tiện cho việc xem xét và lựa chọn sẽ được đánh giá tốt hơn. Và với khách hàng nữ thì điều này càng quan trọng hơn, bởi đặc tính cẩn thẩn, tỉ mỉ, sạch sẽ, yêu thích cái đẹp nơi nào trưng bày càng bắt mắt thể hiện được vẻ đẹp của sản phẩm, bố trí hợp lý giúp khách hàng dễ đánh giá sẽ được đánh giá tốt hơn. Ngoài ra, khách hàng nữ thường đánh giá cảm tính nhiều hơn khách hàng nam nên nếu như không gian không sạch sẽ, trưng bày không hợp lý…thì ngay từ đầu đã tạo nên một ấn tượng không tốt.
67
- Thứ năm, biến Giá trị giá cả tác động mạnh thứ ba đến giá trị cảm nhận của khách hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha tại TP.HCM. Điều này hoàn toàn đúng với tập tính tiêu dùng của người Việt Nam nói chung và khách hàng nữ nói riêng đó là nhạy cảm với giá. Với các mặt hàng giá trị lớn như xe tay ga, người tiêu dùng thường phải xem xét, cân nhắc về giá rất nhiều (ngoài trừ một số trường hợp cá biệt). Đặc biệt trong bối cảnh kinh tế khó khăn, người tiêu dùng thắt chặt chi tiêu, thì nhãn hiệu nào có giá phù hợp mà chất lượng, tính năng tương đồng sẽ được cảm nhận tốt hơn.
- Cuối cùng, biến Giá trị xã hội có tác động yếu nhất đến giá trị cảm nhận. Hiện nay, xe tay ga đã không còn là mặt hàng quá xa xỉ như thời gian đầu mà chỉ những