Phân tích hồi quy tuyến tính cho biết cƣờng độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng ở đây là phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là quyết định mua của khách hàng còn biến độc lập là các biến Lối sống nguyên tắc LS3, lối sống hiện đại LS2, Lối sống đám đông LS4, Quan điểm mua sắm cảm tính VS4, Loại sản phẩm PT1, PT2, PT3, biến xúc tiến quảng cáo AP3. Phƣơng trình hổi quy tính bội đƣợc biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng:
QDM = β1 PT2 + β2 PT3 + β3PT1 + β4 VS4 + β5 LS4 + β6 LS3 + β7 LS2 + β8 AP3
Trong đó:
PT2: ĐT G530 có cấu hình tốt, độ nhạy cảm ứng nhanh, chất lƣợng loa tốt
PT3: ĐT G530 có nhiều tính năng: nghe, gọi, chơi gmame, xem phim, nghe nhạc…
PT1: ĐT G530 dễ sử dụng có 2 sim, 2 sóng rất thuận tiện VS4: A/C mua ĐT dựa vào cảm xúc, tâm trạng
LS3: Lối sống nguyên tắc LS2: Lối sống hiện đại
AP3: Qua quảng cáo khuyến mãi tặng quà.
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter đƣợc thực hiện qua bảng tóm tắt kết quả hồi quy
57
Trên thực tế, khi khách hàng quyết định mua điện thoại tại cửa hàng điện thoại thì họ xem sản phẩm điện thoại nhƣ thế nào và các hình thức khuyến mãi tại cửa hàng thì họ sẽ mua tại cửa hàng đó ngƣợc lại khách hàng sẽ đi qua cửa hàng khác để tìm hiểu về sản phẩm. Sau khi loại bỏ các biến ra khỏi mô hình còn 2 biến PT2 và AP3 ta phân tích hồi quy lần 2 bằng phƣơng pháp Enter, kết quả đƣợc thực hiện qua bảng sau
Bảng 3.10 Bảng tóm tắt phân tích kết quả
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error ƣớc tính
1 .241a .058 .047 1.084 a. Biến độc lập: AP3, PT2 b. Biến phụ thuộc: QD2 Bảng 3.11 Bảng ANOVA Mô hình Tổng độ lệch bình phƣơng Bậc tự do Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 12.070 2 6.035 5.134 .007b Phần dƣ 196.306 167 1.175 Tổng cộng 208.376 169 a. Biến phụ thuộc: QD2 b. Biến độc lập AP3, PT2 Bảng 3.12 Bảng hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta T VIF
1 (hằng số 1.977 .400 4.948 .000
PT2 .201 .090 .168 2.232 .027 .998 1.002 AP3 .155 .071 .165 2.197 .029 .998 1.002 a. Biến phụ thuộc: QD2
58
3.4.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giá trị Sig = .000< 0.05 cho thấy các biến đƣa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc QDM2 (quyết định sẽ sử dụng điện thoại G530 khi có nhu cầu).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quảbảng tóm tắt kết quả hồi quy lần 2 hệ số R2
hiệu chỉnh là 0.47 nhỏ hơn R2 là 0.58 chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợn với dữa liệu ở mức 0.47, có nghĩa là 0.47 % có sự biến thiên của quyết định mua điện thoại của ngƣời tiêu dùng đƣợc giải thích bời các biến có trong mô hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mô hình là chấp hận đƣợc.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai ANOVA (b). Kết quả cho thấy giá trị Sig = 0.0007 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (Các hệ số hồi quy bằng 0). Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đã thu đƣợc.
Đồng thời ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình thông qua kiểm định t với giải thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lâp βk = 0. Giả thiết H0 đồng nghĩa với giả thiết các biến độc lập và phụ thuộc không có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng hồi quy cho thấy kiểm định t với 2 biến độc lập PT2 (Loại sản phẩm) và AP3 (Khuyến mãi tặng quà) đều cóSig < 0.05. Điều này có nghĩa là an toàn khi bác bỏ H0 (Hệ số hồi quy riêng phần có tổng thể bằng 0 với độ tin cậy là 95%). Nhƣ vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các beiens độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình phân tích hồi quy lần 2.
59
3.4.2.2 Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng, phƣơng trình hồi quy (theo hệ số đã chuẩn hóa) biểu thị ảnh hƣởng của các nhân tố loại sản phẩm, xúc tiến quảng cáo đƣợc thể hiện nhƣ sau:
QDM = 0.168 PT2 + 0.165 AP3
Quyết định mua = 0.168 x Loại sản phẩm + 0.165 x khuyến mãi tặng quà. Kết quả hồi quy cho thấy các biến PT2, AP3 có giá trị Sig nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (QĐM) và các hệ số dốc lần lƣợt là 0,168; 0,165 đều mang dấu dƣơng nên các biến đều ảnh hƣởng cùng chiều với quyết định mua điện thoại.
Tầm quan trọng của các biến PT2, AP3 đối với biến QĐM đƣợc xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hƣởng quan trọng đến quyết định mua của ngƣời đƣợc khảo sát đối với quyết định mua điện thoại Samsung G530. Do đó ảnh hƣởng quan trọng nhất đến quyết định của đối tƣợng khảo sát là yếu tố loại sản phẩm (Beta = 0,168), tiếp đến là yếu tố xúc tiến quảng cáo (Beta = 0,165). Nhƣ vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy có hai yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định điện thoại Samsung G530 của đối tƣợng đƣợc khảo sát là loại sản phẩm và xúc tiến quảng cáo. Trong đó yếu tố loại sản phẩm có tác động đến quyết định mua điện thoại vì có hệ số Beta lớn nhất tiếp theo là đến xúc tiến quảng cáo.
Nghĩa là loại sản phẩm (0.168) và khuyến mãi tặng quà (0.165) có tác động đến quyết định mua hàng là tƣơng đối nhƣ nhau khi khách hàng mua hàng. Điều đó có nghĩa là khi nhân tố loại sản phẩm không thay đổi, nếu khuyến mãi tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua điện thoại của khách hàng tăng lên là 0,165 đơn vị.
60
Mặt khác, kết quả phân tích hồi quy cho thấy các hệ số hồi quy đề dƣơng chứng tỏ tác động cùng chiều đến quyết định mua điện thoại. Do đó, ta có thể kết luận các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu thì PT2, AP3 đƣợc chấp nhận, khách hàng là học viên trƣờng Đại học Kinh tế - ĐHQGHN thì sản phẩm tốt và có quảng cáo khuyến mãi tặng quà thì sẽ quyết định mua sản phẩm điện thoại đó.
3.4.2.3 Tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Giả định thứ nhất: cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phƣơng
pháp đƣợc sử dụng là biểu đồ phân tán Sctterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hoành.
Nhìn vào đồ thị hình 3. Ta thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong 1 vùng quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành 1 hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
61
Hình 3.2 Đồ thị phân tán Scatterplot
Giả định thứ 2 là giả định phƣơng sai của sai số không đổi. Để thực hiện kiểm định này, ta dùng kiểm định tƣơng quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dƣ và các biến độc lập.
Bảng bảng kiểm định hệ số tƣơng quan hạng Sqearman
Giả định thứ 3 là giả định về phân phối chuẩn và phần dƣ. Ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P – Pplot) của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) để kiểm trra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ từ hình cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn
62
Hình 3.3 Kết quả biểu đồ P – Ppot của phần dƣ
Kết quả biểu đồ tần số P – Pplot từ hình cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
63
Hình 3.4 Kết quả biểu đồ P – Ppot từ các điểm quan sát
Giả định thứ tư là giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập đo lƣờng đa cộng tuyến. Theo quan sát ở bảng cho thấy hệ sô phóng đại Vì không hơn hơn 10. Do đó, giả định không có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.
Giả định thứ năm Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy đa bội vì giá trị Durbin – Watson là 1.084 (nằm trong khoảng từ 0 – 4) và chấp nhận giả thuyết không có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong
64
mô hình. Nhƣ vậy mô hình hồi quy đa bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Từ kết quả trên cho thấy mô hình hồi quy đƣợc xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa đƣợc viết lại:
QDM = 0.168 PT2 + 0.165 AP3