Sau khi phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy thang đo, cho ra được các nhân tố có đủđiều kiện để tiến hành hồi quy. Kết quả của phân tích nhân tố chỉ cho biết các nhân tố nào có ảnh hưởng đến tài sản thương hiệu Con heo vàng, nhưng không cho biết cụ thể mức độảnh hưởng là bao nhiêu. Vì vậy muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố đó đến tài sản thương hiệu Con heo vàng ta tiến hành phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến.
Bảng 4.9: Kết quả của thủ tục chọn biến
Mô hình hồi quy
theo bước Biến đưa vào loại ra Biến Phương pháp
1 Lòng trung thành thương hiệu Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào ≤ 0,05, xác suất ra F ra ≥ 0,1)
2 Sự nhận biết thương hiệu Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào ≤ 0,05, xác suất ra F ra ≥ 0,1)
3 Liên tưởng thương hiệu Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào ≤ 0,05, xác suất ra F ra ≥ 0,1)
4 Chất lượng cảm nhận Từng bước (Tiêu chuẩn: xác suất F vào ≤ 0,05, xác suất ra F ra ≥ 0,1)
- Biến phụ thuộc: Tài sản thương hiệu tổng thể
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 2014)
Phương pháp chọn từng bước (stepwise selection) là sự kết hợp của phương pháp đưa vào dần và loại trừ dần, là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quảở Bảng 4.9 cho thấy có 4 biến độc lập đưa vào hồi quy đảm bảo đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào ≤ 0,05 và xác suất F–ra ≥ 0,1. Vì vậy mô hình hồi quy được biểu diễn dưới dạng phương trình như sau:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + ei
Trong đó:
Y: Tài sản thương hiệu tổng thể
X1: Chất lượng cảm nhận thương hiệu
X2: Sự nhận biết thương hiệu
X3: Sự liên tưởng thương hiệu
X4: Lòng trung thành thương hiệu
β0: Hằng số
β k: Hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k (k = 1, 2, 3, 4)
*/ Đánh giá độ phù hợp của mô hình:
Hệ số xác định R là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, càng thêm biến độc lập vào mô hình thì R càng tăng, tuy nhiên không phải lúc nào cũng tốt, vì: (1) mức độ tăng R không hẳn phản ánh mô hình hồi quy càng phù hợp hơn với tổng thể; (2) đưa vào các biến không thích đáng sẽ làm tăng các sai số chuẩn của các ước lượng mà không cải thiện được khả năng dự đoán; (3) mô hình quá nhiều biến thì khó giải thích hơn mô hình ít biến. Như vậy R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp mô hình có hơn 1 biến giải thích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quảđánh giá độ phù hợp của mô hình được thể hiện ở Bảng 4.10.
Bảng 4.10: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Tóm tắt mô hình Mô hình hồi quy theo bước Giá trị R R2 R 2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Số liệu thống kê thay đổi Mức thay đổi R2 Mức thay đổi F Mức thay đổi Sig, F 1 0,702a 0,492 0,491 0,714 0,492 306,620 1 2 0,805b 0,647 0,645 0,596 0,155 138,282 1 3 0,836c 0,699 0,696 0,551 0,052 53,896 1 4 0,851d 0,724 0,720 0,529 0,025 27,827 1 (Nguồn: Xử lý số liệu 2014)
Trị số R của mô hình 4 ở Bảng 4.10 có giá trị 0,851 cho thấy mô hình có mối tương quan khá chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi qui của mô hình cho thấy giá trị R2 bằng 0,724, điều này nói lên độ phù hợp của mô hình là 72,4%. Giá trị R2 điều chỉnh phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta có giá trị R2 điều chỉnh bằng 0,720 có nghĩa 72% sự biến thiên của yếu tố
tổng tài sản thương hiệuđược giải thích bởi 4 yếu tốchất lượng cảm nhận, sự nhận biết thương hiệu, sự liên tưởng thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu, còn lại
*/ Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Để có thể suy diễn mô hình này thành mô hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giả thiết H0 được đặt ra là: β1 = β2 = β3 = β4 = 0. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình thể hiện ở Bảng 4.11. Bảng 4.11: Kiểm định ANOVA Bảng ANOVAe Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 156,112 1 156,112 306,620 0,000a Phần dư 160,888 316 0,509 Tổng 317,000 317 2 Hồi quy 205,194 2 102,597 289,054 0,000b Phần dư 111,806 315 0,355 Tổng 317,000 317 3 Hồi quy 221,573 3 73,858 243,027 0,000c Phần dư 95,427 314 0,304 Tổng 317,000 317 4 Hồi quy 229,364 4 57,341 204,800 0,000d Phần dư 87,636 313 0,280 Tổng 317,000 317 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu 2014)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 và ngược lại. Đối chiếu với kết quả Bảng 4.11 ta thấy mức ý nghĩa là 0,000 bé hơn 0,05. Như vậy mô hình là phù hợp, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
*/ Dò tìm sự vi phạm các giảđịnh:
- Giảđịnh về phân phối chuẩn của phần dư: Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủđể phân tích…
Kiểm tra phân phối chuẩn của phần dưở Hình 4.2.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Hình 4.2 cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, với Mean (trung bình) = 1,80E-16 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,994 tức xấp xỉ bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Giảđịnh về tính độc lập của sai số (không có tương quan giữa các phần dư)
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 318 và số biến độc lập là 4 ta có du = 1,810. Như vậy, điều kiện để không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình là đại lượng Durbin-Watson phải nằm trong khoảng (du, 4 – du), tức là trong khoảng (1,810 ; 2,190). Lúc này ta có thể kết luận các phần dư là độc
d=1,724 rơi vào miền (0; dl=1,728) tức trong khoảng giá trị kết luận giả thiết có tương quan chuỗi bậc nhất (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) (xem phụ lục).
Do nhiều nguyên nhân khác nhau như: biến có ảnh hưởng không đưa hết vào mô hình, sai số đo lường các biến... do đó cần khắc phục hiện tượng này bằng phương pháp Durbin-Watson qua hai bước:
Bước 1: Ước lượng giá trịρ trong cho mô hình.
Xây dựng mô hình hồi quy bổ sung với biến độc lập có sự tham gia của biến Xt-1 và Yt-1. Tìm hệ số hồi quy gắn với biến độc lập Yt-1là giá trịρ.
Trong phần kiểm định d, ta thiết lập được công thức d ≈ 2(1- ρ), hay ρ≈ 1 – d/2=1 – 1,724/2 = 0138 (Nguyễn Quang Dong, 2005).
Bước 2: Đặt các ẩn phụ với Y* = Yt – ρ Yt-1; X* = Xt – ρ Xt-1 . Và hồi quy mô hình mới theo Y* và X*.
Kết quả kiểm định Durbin-Watson ta được d = 2,031 và nằm trong khoảng (du; 4- du), tức khoảng (1,810 ; 2,190). Như vậy có thể kết luận mô hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mô hình, và mô hình này có thể suy rộng ra cho tổng thể (xem phụ lục). Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tốđược thể hiện qua Bảng 4.12. Bảng 4.12: Kết quả phân tích hồi quy đa biến Tên biến Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Độ lệch chuẩn Giá trị t Mức ý nghĩa của t (Sig.) Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai Hằng số -4,042E-5 0,029 -0,001 0,999
Lòng trung thành thương hiệu 0,694 0,030 0,697 23,120 0,000 0,999 1,001 Sự nhận biết thương hiệu 0,391 0,030 0,390 12,944 0,000 0,999 1,001 Sự liên tưởng thương hiệu 0,225 0,031 0,220 7,290 0,000 0,998 1,002 Chất lượng cảm nhận 0,152 0,030 0,154 5,120 0,000 0,999 1,001
- Giảđịnh vềđiều kiện đa cộng tuyến
Với độ chấp nhận (Tolerance) của các biến cao và hệ số phóng đại phương sai của các biến (VIF) < 2, ta không thấy dấu hiệu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đểđảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào kết quả bảng trên, ta có mức ý nghĩa Sig. của cả bốn nhân tố đều nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giả thiết H0 (bốn nhân tố này không giải thích được cho biến phụ thuộc) và chấp nhận các giả thiết H1, H2, H3, H4 là cả bốn nhân tốđều có thể giải thích biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy, kết quả hồi quy ở Bảng 4.12cho phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu tổng thể với 4 yếu tố chất lượng cảm nhận, sự nhận biết thương hiệu, sự liên tưởng thương hiệu và lòng trung thành thương hiệu,
được thể hiện như sau: Y = -4,042E-5 + 0,694 X1 + 0,391 X2 + 0,225 X3 + 0,152 X4 + e Trong đó: Y: Tài sản thương hiệu tổng thể X1: Lòng trung thành thương hiệu X2: Sự nhận biết thương hiệu
X3: Sự liên tưởng thương hiệu
X4: Chất lượng cảm nhận thương hiệu
e: Sai số của phương trình hồi quy
Tài sản thương hiệu tổng thể = -4,042E-5 + 0,694*lòng trung thành thương hiệu+ 0,391*sự nhận biết thương hiệu+ 0,225*sự liên tưởng thương hiệu+ 0,152*
chất lượng cảm nhận thương hiệu.
Dựa vào mô hình hồi quy, các nhân tốảnh hưởng đến tài sản thương hiệu tổng thể của Con heo vàng, ta có thể nhận thấy các hệ sốβ đều mang dấu dương chứng tỏ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối quan hệ cùng chiều dương. Trong đó
với hệ sốβ1 = 0,694, hệ số này có ý nghĩa là nếu trung thành thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì tổng tài sản thương hiệu sẽ tăng lên 0,694 đơn vị (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi). Giả thuyết H4được chấp nhận.
Khách hàng trung thành sẽ sẵn sàng trả giá cao hơn để có được thương hiệu tốt, họ thường ít khi chuyển sang sử dụng dịch vụ của đối thủ cạnh tranh vì lý do giá cả, và khách hàng trung thành thường mua thường xuyên hơn so với khách hàng không trung thành.
Tiếp theo là biến nhận biết thương hiệu có tác động lớn thứ hai với giá trị β2= 0,391; cũng có nghĩa là khi nhận biết thương hiệu thay đổi một đơn vị thì làm cho đánh giá của khách hàng đối với Con heo vàng về Tổng tài sản thương hiệu cũng thay đổi cùng chiều 0,391 đơn vị (trong trường hợp các nhân tố còn lại không đổi). Giả thuyết H1được chấp nhận.
Tài sản thương hiệu tổng thể dựa trên khách hàng xảy ra khi người tiêu dùng có mức độ nhận biết cao và thân thuộc với sản phẩm, lưu giữ sự liên tưởng về thương hiệu một cách mạnh mẽ, thuận lợi và đặc biệt trong trí nhớ. Một khi khách hàng có sự hiểu biết về sự tồn tại của thương hiệu nào đó, thì đó là một trong số những thương hiệu đầu tiên được họ đưa ra xem xét và lựa chọn khi có nhu cầu. Đây là điều mà các hãng thức ăn chăn nuôi cần nắm rõ, để có chính sách tiếp cận khách hàng, tăng sự nhận biết của họ về thương hiệu của mình thông qua các phương tiện truyền thông đại chúng hay công tác tiếp thị một cách hiệu quả.
Tiếp theo, yếu tốliên tưởng thương hiệu cũng có ảnh hưởng rất mạnh đến tài sản thương hiệu tổng thể với giá trịβ3 = 0,225; cũng có nghĩa là khi liên tưởng thương hiệu thay đổi một đơn vị thì làm cho đánh giá của khách hàng đối với Con heo vàng vềtài sản thương hiệu tổng thể cũng thay đổi cùng chiều 0,225 đơn vị (trong trường hợp các nhân tố còn lại không đổi). Giả thuyết H3được chấp nhận.
Điều này cũng dễ hiểu, bởi niềm tin của khách hàng có thể thay đổi do các thuộc tính đúng vì kinh nghiệm của khách hàng và ảnh hưởng của sự nhận thức có chọn lọc. Với các danh hiệu đạt được của thương hiệu Con heo vàng như: Sao vàng đất Việt, Chất lượng Việt Nam, Thương hiệu mạnh,... sẽ tạo một niềm tin to lớn đối với
và nhờđó tài sản thương hiệu tăng lên đáng kể.
Và cuối cùng là biến chất lượng cảm nhận có tác động thấp nhất đến tài sản thương hiệu tổng thể với hệ sốβ4 = 0,152; cũng có nghĩa là khi chất lượng cảm nhận
thay đổi 1 đơn vị thì làm cho đánh giá của khách hàng đối với Con heo vàng vềtài sản thương hiệu tổng thể cũng thay đổi cùng chiều 0,152 đơn vị (trong trường hợp các nhân tố còn lại không đổi). Giả thuyết H2được chấp nhận.
Ngày nay, trong sự cạnh tranh rất lớn giữa các công ty thức ăn chăn nuôi, những thương hiệu nào có chất lượng tốt, giá cả hợp lý, có chếđộ chính sách bán hàng phù hợp và có đội ngũ tiếp thị hiệu quả thì sản phẩm đều chiếm thị phần lớn như CP, Cargil... Và họ phấn đấu không ngừng để đạt được yêu cầu về chất lượng nhằm thỏa mãn nhu cầu của khách hàng.
Nhìn chung tất cả bốn nhân tố đều có ảnh hưởng và bất kỳ một khác biệt nào của một trong bốn nhân tố đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với tài sản thương hiệu tổng thể Con heo vàng. Đây chính là căn cứđể tác giả xây dựng ý kiến đề xuất các biện pháp nâng cao tài sản thương hiệu Con heo vàng dựa vào cảm nhận của khách hàng đối