4.5.1.ăXácăđnh bi năđ c l p và bi n ph thu c
C n c vào mô hình nghiên c u lý thuy t (hình 4.1), ta có ph ng trình h i quy tuy n tính b i di n t các y u t nh h ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy là:
HV =ă 0 + 1*DC+ă 2*CL + 3*CN+ă 4*MT
Các bi n đ c l p (Xi): (DC) y u t đ ng c p, (CL) y u t ch t l ng, (MT) y u t môi tr ng, (CN) y u t cá nhân.
Bi n ph thu c (Y): (HV) hành vi tiêu dùng xe. k là h s h i quy riêng ph n (k=0…4)
4.5.2ăPhơnătíchăt ngăquan
D a vào b ng 4.7, ta th y h s t ng quan gi a y u t hành vi tiêu dùng xe v i 4 bi n DC, CL, CN, MT cao (th p nh t là 0.312). S b ta có th k t lu n 4 bi n DC, CL, CN, MT có th đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n HV. Nh ng h s t ng quan gi a các bi n đ c l p c ng h i cao. Do đó, ki m đ nh đa c ng tuy n c n đ c ti n hành trong các b c ti p theo đ xác đnh xem các bi n đ c l p có nh h ng l n nhau hay không.
B ng 4.7: Ma tr n t ng quan gi a các thành ph n nghiên c u Correlations Correlations HV DC CL MT CN Y u t môi tr ng Y u t cá nhân Y u t ng c p Y u t Ch t l ng H1+ H2+ H3+ H4+ Hành vi tiêu dùng xe
48 HV Pearson Correlation 1 .475 ** .763** .394** .312** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 DC Pearson Correlation .475 ** 1 .433** .184** .142* Sig. (2-tailed) .000 .000 .003 .020 CL Pearson Correlation .763 ** .433** 1 .355** .256** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 MT Pearson Correlation .394 ** .184** .355** 1 .172** Sig. (2-tailed) .000 .003 .000 .005 CN Pearson Correlation .312 ** .142* .256** .172** 1 Sig. (2-tailed) .000 .020 .000 .005 4.5.3. H i qui tuy n tính b i ki m đnh s phù h p gi a 4 y u t tác đ ng đ n hành vi tiêu dùng xe và hành vi tiêu dùng xe máy, hàm h i qui tuy n tính b i v i ph ng pháp đ a vào m t l t (Enter) đ c s d ng. Ngh a là ph n m m SPSS x lý t t c các bi n đ a vào m t l n và đ a ra các thông s th ng kê liên quan đ n các bi n. H s h i qui riêng ph n đư chu n hóa c a thành ph n nào càng l n thì m c đ nh h ng c a thành ph n đó đ n hành vi tiêu dùng xe máy càng cao, n u cùng d u thì m c đ nh h ng thu n chi u và ng c l i.
B ng 4.8: K t qu phân tích h i qui b i
49 Model H s h i qui ch aăchu n hóa H s h i qui đƣăchu n hóa T Sig. Th ng kê đaăc ng tuy n B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant ) .392 .251 1.560 .120 DC .134 .033 .169 4.079 .000 .811 1.233 CL .569 .041 .618 13.985 .000 .710 1.409 MT .111 .036 .125 3.116 .002 .866 1.155 CN .117 .042 .108 2.798 .006 .926 1.080 a. Dependent Variable: HV
K t qu phân tích h i qui b i t i b ng 4.8, các giá tr Sig. t ng ng v i các thành ph n DC, CL, CN, MT đ u r t nh (nh h n 0.05). Vì v y, có th kh ng đ nh các thành ph n này có ý ngh a trong mô hình.
4.5.4. Ki m tra các gi đnh h i qui
Phân tích h i qui không ch là vi c mô t các d li u quan sát đ c mà còn ph i suy r ng cho m i liên h gi a các bi n trong t ng th t các k t qu quan sát đ c trong m u đó. K t qu c a m u suy r ng ra cho giá tr c a t ng th ph i đáp ng các gi đ nh c n thi t d i đây:
Gi đnh liên h tuy n tính: gi đnh này s đ c ki m tra b ng bi u đ phân tán scatter cho ph n d chu n hóa (Standardized residual) và giá tr d doán chu n hóa (Standardized predicted value). K t qu (hình s 1, ph l c 6) cho th y ph n d phân tán ng u nhiên qua đ ng th ng qua đi m 0, không t o thành m t hình d ng nào c th nào. Nh v y, gi đnh liên h tuy n tính đ c đáp ng.
Gi đ nhăph ngăsaiăc a sai s khôngăđ i: K t qu ki m đnh t ng
50
DC, CL, CN, MT v i giá tr tuy t đ i c a ph n d l n l t là 0.145; 0.048; 0.013; 0.045. i u này cho th y chúng ta không th bác b gi thi t Ho, ngh a là ph ng sai c a sai s không đ i. Nh v y, gi đ nh ph ng sai c a sai s không đ i không b vi ph m.
Gi đnh ph năd ăcóăphơnăph i chu n: ki m tra bi u đ phân tán c a ph n d (hình s 2, ph l c 6) cho th y phân ph i ph n d x p x chu n (trung bình mean g n b ng 0 và đ l ch chu n Std. g n b ng 1). Nh v y, gi đ nh ph n d có phân ph i chu n không b vi ph m.
Gi đ nhăkhôngăcóăt ngăquanăgi a các ph năd :ăđ i l ng th ng kê
Durbin-Watson (d) đ c dùng đ ki m đ nh t ng quan chu i b c nh t. K t qu nh n đ c t b ng 4.9cho th y đ i l ng th ng kê Durbin-Watson có giá tr là 1.930 g n b ng 2, nên ch p nh n gi thuy t không có s t ng quan chu i b c nh t trong mô hình. Nh v y, mô hình h i qui b i đáp ng đ c t t c các gi đnh.
4.5.5. Ki măđ nhăđ phù h p mô hình và hi năt ngăđaăc ng tuy n
Ki măđnh đ phù h p c a mô hình
H s R² đi u ch nh là th c đo s phù h p đ c s d ng cho tình hu ng h i quy tuy n tính b i vì nó không ph thu c vào đ l ch phóng đ i c a h s R².
K t qu phân tích h i qui b i (b ng 4.9) cho th y R² đi u ch nh (Adjusted R Square) b ng 0.629, ngh a là m c đ phù h p c a mô hình là 62.9%. B ng 4.9: Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .797a .635 .629 .58348 1.930
K t qu nh n đ c t b ng ANOVAb (b ng 4.10) cho th y tr th ng kê F v i giá tr Sig. r t nh (= 0.000 < 0.05) cho th y s an toàn bác b gi thi t Ho. Nh v y, có th k t lu n r ng mô hình h i qui b i th a mưn các đi u ki n đánh giá và ki m đ nh đ phù h p cho vi c rút ra các k t qu nghiên c u.
51 B ng 4.10: ANOVAb Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 155.767 4 38.942 114.384 .000a Residual 89.538 263 .340 Total 245.305 267
Hi năt ngăđaăc ng tuy n
o l ng đa c ng tuy n đ c th c hi n, k t qu cho th y h s phóng đ i ph ng sai (VIF) có giá tr t 1.080 đ n 1.409 (b ng Coefficientsa) đ t yêu c u (VIF < 10). V y mô hình h i quy tuy n tính b i không có hi n t ng đa c ng tuy n, ngh a là m i quan h gi a các bi n đ c l p không nh h ng đ n k t qu gi i thích c a mô hình.
4.5.6.ăăPh ngătrìnhăh i qui tuy n tính b i
V i t p d li u thu đ c trong ph m vi nghiên c u c a đ tài và d a vào b ng k t qu h i quy tuy n tính b i (b ng 4.8), ph ng trình h i quy tuy n tính b i th hi n các y u t nh h ng đ n s hành vi tiêu dùng xe nh sau: HV = 0.392 + 0.134*DC + 0.569*CL + 0.111*MT + 0.117*CN HV: hành vi tiêu dùng xe máy DC: y u t đ ng c p CL: y u t ch t l ng MT: y u t môi tr ng CN: y u t cá nhân 4.5.7. Tóm t t k t qu ki măđ nh các gi thuy t (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
K t qu mô hình h i quy cho th y y u t hành vi tiêu dùng xe ch u tác đ ng d ng c a 4 nhân t : đ ng c p, ch t l ng, môi tr ng và y u t cá nhân. Do đó, các gi thuy t H1, H2, H3, H4 đ c ch p nh n (trình bày trong m c 4.4). Trong đó, y u t nh h ng l n nh t đ n s hành vi tiêu dùng xe là y u t
52
ch t l ng (CL) v i h s h i quy Beta chu n hóa là 0.618, th hai là y u t đ ng c p v i h s h i quy Beta chu n hóa là 0.169, th ba là y u t môi tr ng v i h s h i quy Beta chu n hóa là 0.125 và cu i cùng là y u t cá nhân v i h s h i quy Beta chu n hóa là 0.108.
B ng 4.11: K t qu ki m đ nh các gi thuy t (m c 4.4)
Gi
Thuy t Tên gi thuy t Sig VIF K t qu
H1 Y u t đ ng c p tác đ ng d ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy 0.000 1.233 Ch p nh n H2 Y u t ch t l ng tác đ ng d ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy 0.000 1.409 Ch p nh n H3 Y u t môi tr ng tác đ ng d ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy 0.002 1.155 Ch p nh n H4 Y u t cá nhân tác đ ng d ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy 0.006 1.080 Ch p nh n
4.6. Phân tích s khác bi t các bi năđ nhătínhătrongăđánhăgiáă hƠnh vi tiêu dùng xe
Phép ki m đ nh Independent-samples T-test, đ c s d ng khi mu n so sánh hai giá tr trung bình c a c a hai nhóm t ng th riêng bi t.
Phân tích ph ng sai Anova giúp ta so sánh tr trung bình c a 3 nhóm tr lên. K thu t phân tích ph ng sai đ c dùng đ ki m đnh gi thuy t các t ng th nhóm có giá tr trung bình b ng nhau. áp d ng phân tích ph ng sai Anova thì Ph ng sai c a nhóm so sánh ph i đ ng nh t. N u gi đnh t ng th có phân ph i chu n v i ph ng sai b ng nhau không đáp ng đ c thì ki m đnh phi tham s Kruskal-Wallis s là m t gi i pháp thay th h u hi u cho Anova. (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008). Ngh a là n u tr Sig trong ki m đ nh F (Test of Homogeneity of Variances) ≥ 0.05 thì s d ng k t qu c a phân tích ANOVA và ng c l i s d ng k t qu phân tích Kruskal Wallis.
53
4.6.1. Phân tích s khác bi t v gi iătínhătrongăđánhăgiáăhƠnhăviătiêuă
dùng xe
K t qu ki m đnh Independent-samples t-test (b ng 15b, ph l c 5) cho th y, tr Sig trong ki m đnh t r t nh < 0.05. Ngh a là có s khác bi t v gi i tính trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy.
4.6.2. Phân tích s khác bi t v đ tu iătrongăđánhăgiáăhƠnhăviătiêuă
dùng xe
Ki m đ nh F (b ng 16a, ph l c 5) cho th y, tr Sig trong ki m đ nh này r t nh < 0.05 nên s d ng k t qu c a phân tích Kruskal Wallis. K t qu có s khác bi t v đ tu i trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do tr Sig trong ki m đnh này r t nh . (b ng 16b, ph l c 5)
4.6.3. Phân tích s khác bi t v ngh nghi pătrongăđánh giá hành vi tiêu dùng xe
Ki m đ nh F (b ng 17a, ph l c 5) cho th y, tr Sig trong ki m đnh này r t nh < 0.05 nên s d ng k t qu c a phân tích Kruskal Wallis. K t qu có s khác bi t v ngh nghi p trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do tr Sig trong ki m đnh này r t nh . (b ng 17b, ph l c 5)
4.6.4. Phân tích s khác bi t v thu nh pătrongăđánhăgiáăhƠnhăviătiêuă
dùng xe
Ki m đ nh F (b ng 18a, ph l c 5) cho th y, tr Sig trong ki m đnh này = 0.219 > 0.05 nên s d ng k t qu c a phân tích Anova. K t qu không có s khác bi t v thu nh p trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do tr Sig trong ki m đnh này = 0.684 > 0.05. (b ng 18b, ph l c 5)
Tóm t tăch ngă4
Ch ng 4 trình bày k t qu nghiên c u: k t qu ki m đ nh các thang đo, ki m đnh mô hình và các gi thuy t nghiên c u. K t qu phân tích h i qui cho th y có 4 y u t tác đ ng thu n chi u đ n s hành vi tiêu dùng xe. Ch ng ti p theo s trình bày k t lu n, gi i pháp, nh ng h n ch c a nghiên c u và các h ng nghiên c u ti p theo.
54
CH NGă5:ăK TăLU Nă
M c đích chính c a lu n v n này là nghiên c u ki m đ nh các y u t chính nào có tác đ ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy t i khu v c Tp. Biên Hòa. ng th i xem xét các y u t có s khác bi t v i nhau hay không theo đ tu i, trình đ và thu nh p trong ti n trình quy t đ nh tiêu dùng hàng c a khách hàng. Theo t ng h p các c s lý thuy t v hành vi tiêu dùng c a khách hàng ch ng 1 thì khách hàng b nh h ng b i 3 y u t chính: y u t môi tr ng, y u t cá nhân và y u t tâm lý c a khách hàng. S n ph m đ c ch n nghiên c u là s n ph m xe máy, m t s n ph m mà khi tiêu dùng ng i tiêu dùng ph i cân nh c và ch n l a khá k .
Nghiên c u này đ c ti n hành thông qua hai giai đo n chính: (1) nghiên c u s b đ nh tính và s b đ nh l ng nh m xây d ng b n câu h i th m dò ý ki n khách hàng; (2) nghiên c u đ nh l ng nh m thu th p, phân tích d li u th m dò, c ng nh c l ng và ki m đ nh mô hìnhnghiên c u.
Nghiên c u s b đ nh tính nh m m c đích hi u ch nh, b sung thang đo các khái ni m nghiên c u, xây d ng b ng câu h i th m dò ý ki n khách hàng đ tìm ra đ c đi m tiêu dùng xe máy c a ng i dân Tp.Biên Hòa. T m c tiêu nghiên c u đư xác đ nh, c s lý thuy t, và ph ng v n các chuyên gia trong l nh v c kinh doanh xe máy, tác gi đư xây d ng b ng câu h i th m dò ý ki n khách hàng s b l n 1.
Tuy nhiên, b ng câu h i s b l n 1 ch c ch n ch a phù h p. Vì v y, b c ti p là nghiên c u s b đ nh tính v i vi c th o lu n nhóm 10 ng i tiêu dùng t i Tp.Biên Hòa. Sau khi th c hi n nghiên c u đ nh tính, tác gi xây d ng đ c b n câu h i th m dò ý ki n khách hàng s b l n 2 và s d ng b ng câu h i này đ kh o sát th 10 khách hàng đ ti p t c hi u ch nh. K t qu c a b c này là xây d ng đ c m t b ng câu h i th m dò chính th c dùng cho nghiên c u đ nh l ng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong ph n k t lu n này, tác gi s trình bày k t qu chính và đóng góp c a nghiên c u này, đ ng th i nêu lên nh ng h n ch và h ng nghiên c u ti p theo.
55
5.1.ăụăngh aăvƠăđóngăgópăc aănghiênăc u
5.1.1.ăTrongăph ngădi nălýăthuy t
Nghiên c u này cung c p các lý thuy t hành vi tiêu dùng theo trình t th i gian, giúp hi u rõ h n đ c hành vi tiêu dùng c a ng i tiêu dùng trong m i nghiên c u khác nhau nh ng th i đi m khác nhaus khác nhau.
Các thang đo trong nghiên c u này bao g m thang đo v môi tr ng, thang đo v tâm lý, thang đo v cá nhân đ u đư đ c thi t k và ki m đ nh qua các nghiên c u trên th gi i. Sau khi đi u ch nh cho phù h p v i tình hình Vi t Nam, c th là Biên Hòa, thang đo tâm lý đư đ c đi u ch nh thành thang đo đ ng c p và thang đo ch t l ng.
Và nh v y, b nthang đo: môi tr ng, đ ng c p, ch t l ng và cá nhân đ u đ t đ c đ tin c y và giá tr . Các thang đo này có đ tin c y và giá tr cao, có th s d ng cho các nghiên c u khác vì chúng th hi n đ c b n ch t c a khái ni m nghiên c u v các y u t tác đ ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy.
5.1.2.ăTrongăph ngădi năth căti n
M tă lƠ, k t qu nghiên c u s góp ph n giúp cho các doanh nghi p kinh
doanh xe máy hi u bi t h nv các y u t chính tác đ ng đ n hành vi tiêu dùng xe máy đó là y u t môi tr ng; y u t cá nhân, y u t đ ng c p và y u t ch t