Mô hình R R2 R2đi u ch nh Sai s chu n c a đo l ng
.617 .450 .442 .58752
4.5.3. Ki m đnh các gi thuy t
4.5.3.1. Ki m đnh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình
ki m đnh v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th , ki m đnh F đ c s d ng. Ki m đnh này xem xét bi n ph thu c có liên h tuy n tính v i toàn b t p h p các bi n đ c l p hay không (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
Theo k t qu Anova b ng 4.6, ta th y:
Trong mô hình ta th y: giá tr sig. = .000 r t nh , vì v y ta có th k t lu n r ng mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008). B ng 4.6: ANOVA Mô hình T ng đ l ch bình ph ng B c t do df l ch bình ph ng bình quân F Sig. H i quy 74.520 4 18.630 53.972 .000 Ph n d 91.128 264 .345 T ng 165.648 268 4.5.3.2. Ki m đnh gi thuy t v ý ngh a c a h s h i quy
Mô hình: k t qu trong b ng 4.7 cho th y các h s h i quy riêng ph n
1 , 2 , 4
β β β đ u d ng (> 0) và đ u có m c ý ngha (sig. < 0.05),. V y các bi n ý th c
th ng hi u, v t ch t và tham gia th i trang đ u có tác đ ng d ng vào thái đ h ng
t i hành vi mua m ph m cao c p. Trong đó, bi n tham gia th i trang tác đ ng m nh nh t, ti p theo là ý th c th ng hi u và v t ch t.
Nh v y ch p nh n các gi thuy t:
H1: Ý th c th ng hi u có tác đ ng d ng đ n thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p
H2: V t ch t có tác đ ng d ng đ n thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p
H4: Tham gia th i trang có tác đ ng d ng đ n thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p B ng 4.7: Tr ng s h i quy Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa T Sig. Th ng kê c ng tuy n H ng s B Sai s chu n
Beta Tolerance VIF
Constant 1.329 .186 7.139 .000
TH .184 .046 .209 3.968 .000 .749 1.334 VC .096 .047 .109 2.053 .041 .736 1.358 SS -.027 .053 -.027 -.513 .608 .737 1.357 TG .448 .049 .510 9.186 .000 .677 1.476
Riêng h s h i quy riêng ph n β3 có giá tr âm (< 0), t c là bi n so sánh xã
h i có tác đ ng âm vào thái đ ch n mua m ph m cao c p, giá tr sig. = 0.608 cho
th y nó không có ý ngh a trong mô hình, tuy nhiên n u nhìn vào h s t ng quan
Pearson thì ta th y r = 0.309 (b ng 4.4.), nh v y so sánh xã h i và thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p có quan h cùng chi u v i nhau. i u này có ngh a là 3
bi n còn l i (ý th c th ng hi u, v t ch t và tham gia th i trang) đã gi i thích ph n c a bi n so sánh xã h i gi i thích cho thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p (Nguy n ình Th , 2012).
Bác b gi thuy t:
H3: So sánh xã h i có tác đ ng d ng đ n thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p
4.5.4. Dò tìm các vi ph m gi đnh c n thi t
4.5.4.1. Gi đnh liên h tuy n tính c ng nh hi n t ng ph ng saithay đ i
Gi đ nh này đ c ki m đnh b ng cách v đ th phân tán gi a các ph n d và
giá tr d đoán mà mô hình h i quy tuy n tính cho ra. N u gi đnh liên h tuy n tính
và ph ng sai b ng nhau đ c th a mãn thì ta s không nh n th y có liên h gì gi a (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
các giá tr d đoán v i ph n d , chúng s phân tán ng u nhiên quanh tr c 0 trong m t
ph m vi không đ i (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
th phân tán (xem ph l c 4) cho th y ph n d phân tán ng u nhiên trong
m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 trong m t ph m vi không đ i ch không
t o thành m t hình d ng nào (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008). Giá tr d đoán và ph n d đ c l p nhau, ph ng sai c a ph n d không thay đ i. Nh v y mô hình h i quy phù h p.
4.5.4.2. Gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do nh : s d ng
sai mô hình, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng các ph n d không đ nhi u
đ phân tích… Vì v y, chúng ta nên th nhi u cách kh o sát khác nhau. M t cách kh o
sát đ n gi n nh t là xây d ng bi u đ t n s c a các ph n d (Hoàng Tr ng và Chu
Nguy n M ng Ng c, 2008).
Bi u đ t n s c a ph n d chu n hóa c a mô hình (xem ph l c 5) cho th y m t đ ng cong phân ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . Th t không h p lý khi chúng ta k v ng r ng các ph n d quan sát có phân ph i hoàn toàn chu n vì luôn luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Ngay c khi các sai s có phân ph i chu n trong t ng th đi n a thì ph n d trong m u quan sát c ng ch x p x chu n mà thôi.
đây, ta có th nói phân ph i ph n d x p x chu n (đ l ch chu n Std. Dev. = .0993 c a mô hình, t c là g n b ng 1). Do đó có th k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
i v i bi u đ P-P plot c a mô hình (xem ph l c 5) c ng cho th y các đi m
quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng kì v ng, nên ta có th k t lu n gi thi t
phân ph i chu n không b vi ph m (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
4.5.4.3. Gi đnh không có m i t ng quan gi a các bi n đ c l p ( o l ng đa c ng tuy n)
C ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n đ c l p m t đ n bi n ph thu c. Hi u ng khác c a s t ng quan khá ch t gi a các bi n đ c l p là nó làm
t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m giá tr th ng kê t c a ki m đnh
ý ngh a c a chúng nên các h s có khuynh h ng kém ý ngh a h n khi không có đa
c ng tuy n trong khi h s xác đnh R2 v n khá cao (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
ki m tra hi n t ng đa c ng tuy n, ch s th ng dùng là h s phóng đ i
ph ng sai VIF (Variance Inflation Factor) (Nguy n ình Th , 2012).
Thông th ng, n u VIF c a m t bi n đ c l p nào đó >10 thì bi n này h u nh
không có giá tr gi i thích bi n thiên c a Y trong mô hình MLR (Hair et al., 2006; trích trong Nguy n ình Th , 2012). B ng 4.8: o l ng đa c ng tuy n Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa T Sig. Th ng kê c ng tuy n H ng s B Sai s chu n
Beta Tolerance VIF
Constant 1.329 .186 7.139 .000
TH .184 .046 .209 3.968 .000 .749 1.334 VC .096 .047 .109 2.053 .041 .736 1.358 SS -.027 .053 -.027 -.513 .608 .737 1.357 TG .448 .049 .510 9.186 .000 .677 1.476
-.027 .209
.510 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
.
.109
B ng 4.8 cho th y VIF c a các bi n đ c l p đ u < 2.0 nên có th k t lu n không có hi n t ng đa c ng tuy n.
4.5.5. K t lu n phân tích h i quy
Tr ng s h i quy th hi n d i hai d ng: (1) ch a chu n hóa (Unstandardized estimate) và (2) chu n hóa (Standardized estimate). Vì tr ng s h i quy ch a chu n hóa (ký hi u B trong SPSS), giá tr c a nó ph thu c vào thang đo cho nên chúng ta không th dùng chúng đ so sánh m c đ tác đ ng c a các bi n đ c l p vào bi n ph thu c trong cùng m t mô hình đ c (Nguy n ình Th , 2012). Tr ng s h i quy chu n hóa (beta, ký hi u β ) là tr ng s chúng ta đã chu n hóa các bi n, vì v y chúng đ c
dùng đ so sánh m c đ tác đ ng c a các bi n ph thu c vào bi n đ c l p (Nguy n
ình Th , 2012). Bi n đ c l p nào có tr ng s này càng l n có ngh a là bi n đó có tác
đ ng m nh vào bi n ph thu c (Nguy n ình Th , 2012).
Hình 4.1: Mô hình nghiên c u v i tr ng s h i quy chu n hóa
V t ch t (VC)
Thái đ h ng t i
hành vi (TD)
So sánh xã h i (SS)
Tham gia th i trang (TG)
Ý th c th ng hi u
Ph ng trình h i quy v i h s beta đã chu n hóa
Thái đ h ng t i mua m ph m cao c p = 0.209 x Ý th c th ng hi u + 0.109 x V t
ch t – 0.027 x So sánh xã h i + 0.510 x Tham gia th i trang
4.6. Ki m đ nh s khác bi t v thái đ h ng t i hành vi mua các nhóm tu i, trình đ h c v n, thu nh p
4.6.1. Tu i
B ng 4.9: Ki m đ nh Levene ph ng sai đ ng nh t (bi n tu i)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.429 2 266 .241
B ng 4.10: K t qu ANOVA (bi n tu i)
Lo i bi n thiên T ng bi n thiên df Trung bình bi n thiên F Sig.
Gi a nhóm 3.833 2 1.917 3.151 .044
Trong nhóm 161.815 266 .608
T ng 165.648 268
đây m c ý ngh ađ c ch n là 5%
K t qu ki m đnh Levene b ng 4.9 (bi n tu i) cho th y có sig. = 0.241 > 0.05 nên không có s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm. Vì v y ta có th s d ng k t qu Anova. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B ng 4.10 k t qu Anova (bi n tu i) cho th y ki m đnh F có sig. = 0.044 < 0.05 nên có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua hàng gi a các nhóm.
Nh v y ch p nh n gi thuy t:
H6: Có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p gi a các nhóm tu i
B ng 4.11: Ki m đnh Post Hoc (Bi n tu i) Nhóm tu i Khác bi t
trung bình
Std. Error
Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound 18-24 >30 -.35754 .14993 .034 -.6929 -.0222 >24-30 >30 -.16355 .10241 .202 -.3926 .0655 Nhóm tu i Khác bi t trung bình Std. Error
Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound >24-30 18-24 .19400 .14766 .281 -.1271 .5151
>30 18-24 .35754 .14993 .030 .0315 .6836
Ta th y k t qu ki m đnh Post Hoc B ng 4.11 cho th y có s khác bi t trong
thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p gi a nhóm 18-24 tu i và trên 30 tu i
(sig = .034 < .05).
4.6.2. Trình đ h c v n
B ng 4.12: Ki m đ nh Levene ph ng sai đ ng nh t (bi n trình đ h c v n)
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.557 2 266 .574
B ng 4.13: K t qu ANOVA (bi n trình đ h c v n)
Lo i bi n thiên T ng bi n thiên df Trung bình bi n thiên F Sig.
Gi a nhóm 2.478 2 1.239 2.02 .135
Trong nhóm 163.170 266 .613
T ng 165.648 268
K t qu ki m đnh Levene trong b ng 4.12 (trình đ h c v n) cho th y có sig = 0.574 > 0.05 nên không có s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm. B ng 4.13 k t qu Anova (trình đ h c v n) cho th y ki m đnh F có sig. = 0.135 > 0.05 nên không
có s khác bi t trung bình gi a các nhóm. i u đó có ngh a là thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p không khác nhau gi a các nhóm trình đ .
Nh v y bác b gi thuy t:
H7: Có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p gi a các nhóm trình đ h c v n
4.6.3. Thu nh p
đánh giá m c đ khác bi t v thái đ h ng t i hành vi mua 4 nhóm thu
nh p khác nhau, chúng ta th c hi n các ki m đnh Anova m t chi u.
B ng 4.14: Ki m đ nh Levene ph ng sai đ ng nh t (bi n thu nh p)
Levene Statistic df1 df2 Sig. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
.731 3 265 .534
B ng 4.15: K t qu ANOVA (bi n thu nh p)
Lo i bi n thiên T ng bi n thiên df Trung bình bi n thiên F Sig.
Gi a nhóm 12.141 3 4.047 6.986 .000
Trong nhóm 153.507 265 .579
T ng 165.648 268
B ng 4.14 cho k t qu ki m đ nh Levene (bi n thu nh p) cho th y sig. = 0.534 > 0.05 nên không có s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm, vì v y ta có th s d ng k t qu Anova.
B ng 4.15 k t qu Anova (bi n thu nh p) cho th y ki m đnh F có sig. = 0.000 < 0.05 nên có s khác bi t trung bình gi a các nhóm. Có ngh a là thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p là có khác nhau gi a các m c thu nh p khác nhau.
Vì v y ch p nh n gi thuy t:
H8: Có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p gi a các m c thu nh p
Ta ti p t c v i ki m đ nh sâu đ tìm xem s khác bi t này n m nh ng nhóm thu nh p nào.
Theo k t qu b ng 4.16 (bi n thu nh p), v i m c ý ngh a đã ch n là 5% ta th y có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua hàng gi a nhóm có thu nh p
d i 4 tri u/ tháng v i nhóm có thu nh p l n h n 12 tri u/ tháng (sig = .00 < .05); gi a nhóm thu nh p d i 4-8 tri u/ tháng v i nhóm có thu nh p t trên 12 tri u/ tháng (sig = .006 < .05); gi a nhóm có thu nh p d i 4 tri u/ tháng và nhóm có thu nh p t 8-12 tri u/ tháng (sig = .002 < .05). Còn đ i v i các nhóm thu nh p khác thì không có s khác bi t.
B ng 4.16: Ki m đnh Post Hoc (Bi n thu nh p) Thu nh p Khác bi t
trung bình
Std. Error
Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound <4 >12 -.90348 .23556 .000 -1.4310 -.3760 4-8 >12 -.66013 .22023 .006 -1.1533 -.1670 >8-12 >12 -.40247 .23431 .153 -.9272 .1222 Thu nh p Khác bi t trung bình Std. Error
Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound 4-8 <4 .24336 .12194 .120 -.0454 .5321
>8-12 <4 .50101 .14586 .002 .1557 .8464
>12 <4 .90348 .23556 .000 .3457 1.4612
4.7. Tóm t t
Ch ng này trình bày k t qu ki m đ nh thang đo, mô hình và các gi thuy t
nghiên c u. K t qu cho th y các thang đo đ u có giá tr và đ t đ c đ tin c y cao. i v i ph n ki m đ nh mô hình c ng cho th y mô hình đ a ra là phù h p v i d li u th tr ng.
CH NG 5: K T LU N 5.1. Gi i thi u
M c đích c a nghiên c u này là xem xét m t s y u t tác đ ng vào thái đ
h ng t i hành vi mua m ph m cao c p, c th là xem xét tác đ ng c a ý th c th ng
hi u, v t ch t, so sánh xã h i và tham gia th i trang đ n thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p. Bên c nh đó c ng xem xét li u các đ tu i, trình đ h c v n và m c thu nh p khác nhau thì có s khác bi t trong thái đ h ng t i hành vi mua m ph m cao c p hay không. D a trên c s lý thuy t đã có và m t s mô hình đã đ c ki m đnh các qu c gia khác, mô hình nghiên c u và các gi thuy t đã đ c xây d ng
và đi u ch nh cho phù h p v i nghiên c u t i th tr ng Vi t Nam.
Ph ng pháp nghiên c u đây là ph ng pháp nghiên c u đ nh tính và đ nh
l ng. C th đ ki m đ nh thang đo và mô hình nghiên c u, hai b c chính đã đ c th c hi n: nghiên c u s b đnh tính và s b đ nh l ng, sau đó là nghiên c u đnh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
l ng chính th c.
Nghiên c u s b g m nghiên c u s b đnh tính thông qua k thu t ph ng v n sâu v i 8 ng i tiêu dùng đ đi u chnh thang đo cho phù h p v i th tr ng nghiên c u và nghiên c u s b đ nh l ng v i m u là 50 ng i tiêu dùng n t i TP.HCM