6. Kết cấu của khóa luận
2.2.4. Phân tích hồi quy
2.2.4.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 1511: Phân tích tương quan Pearson
QDM UT CSVC DNNV GC QTDV
Tương quan Pearson 1,000 0,393 0,388 0,407 0,455 0,372 Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 150 150 150 150 150 150
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
Giá trịSig.(2-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩa α =0,05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (cả5 nhân tốlớn hơn 0 và bé hơn 0,5)
nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“Quyết định mua”.
2.2.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA đểkhám phá các nhân tố
mới có ảnh hưởng đến biến phụthuộc“Quyết định mua”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định mua của khách hàng vềsản phẩm nội thất tại công ty TNHH Nội Thất Song Nguyễn. .
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“Quyết định mua” –
QDM và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tốkhám phá EFA gồm 5 biến:“Uy tín”–UT,“Cơ sởvật chất”–CSVC,“Đội ngũ nhân viên”–DNNV,“Giá cả”–GC,“Quy trình dịch vụ”–QTDV với các hệsốBê– ta tương ứng lần lượt là
β1,β2,β3,β4,β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
Dựa vào hệsốBê–ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào cóảnh hưởng đến biển phụthuộc trong mô hình vàảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ đểkết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quảcủa mô hình hồi quy sẽgiúp ta
xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết
định mua của khách hàng vềsản phẩm nội thất của công ty TNHH Nội Thất Song Nguyễn trên thị trường Thừa Thiên Huế.
2.2.4.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường
độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩaSig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Bảng 1612: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa
chuẩn hóa
Hệsố
chuẩn hóa
T Sig. Tolerance VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số 0,235 0,255 0,922 0,358 UT 0,176 0,036 0,279 4,960 0,000 0,915 1,093 CSVC 0,198 0,041 0,268 4,785 0,000 0,920 1,087 DNNV 0,185 0,036 0,281 5,067 0,000 0,938 1,066 GC 0,209 0,034 0,345 6,181 0,000 0,924 1,082 QTDV 0,173 0,035 0,268 4,889 0,000 0,962 1,039
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“Uy tín”,“Cơ sởvật chất”,“Đội ngũ nhân viên”,“Giá cả”,“Quy trình dịch vụ”đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,358> 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xácđịnh như sau:
QDM = 0,279UT + 0,268CSVC + 0,281DNNV + 0,345GC + 0,268QTDV + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tốlà“Uy tín”,
“Cơ sởvật chất”,“Đội ngũ nhân viên”,“Giá cả”,“Quy trình dịch vụ”ảnh hưởng
đến“Quyếtđịnh mua”của khách hàng vềsản phẩm nội thất của công ty TNHH Nội Thất Song Nguyễn.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốBê– ta như sau:
Hệsốβ1 = 0,279có ý nghĩa là khi biến“Uy tín”thay đổi một đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với 0,279 đơn vị. Hệsốβ2 = 0,268có ý nghĩa là khi biến“Cơ sởvật chất”thay đổi một đơn vị
trong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua” biến động cùng chiều với
0,268 đơn vị.
Hệsốβ3 = 0,281có ý nghĩa là khi biến“Đội ngũ nhân viên”thay đổi một đơn
vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với
0,281 đơn vị.
Hệsốβ4 = 0,345có ý nghĩa là khi biến“Giá cả”thay đổi một đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với 0,345 đơn vị. Hệsốβ5 = 0,268có ý nghĩa là khi biến“Quy trình dịch vụ”thay đổi một đơn
vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với
0,268 đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc “Quyết định mua”, quyết định mua của khách hàng vềsản phẩm nội thất của công ty TNHH Nội thất Song Nguyễn được gia tăng khi những nhân tố ảnh
hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty TNHH Nội Thất Song Nguyễn cần có những động thái nhằm kiểm soát các nhân tốnày một cách tốt hơn.
2.2.4.4. Đánh giá độphù hợp của mô hình Bảng 137: Đánh giá độphù hợp của mô hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,764 0,584 0,570 0,364 2,218
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,570 tức là: độphù hợp của mô hình là 57,0%. Hay nói cách khác, 57,0%độ
biến thiên của biến phụsahuộc“Quyết định mua”được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa
vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,570 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.2.4.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Bảng 148: Kiểm định ANOVA ANOVA
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 26,807 5 5,361 40,504 0,000
Residual 19,061 144 0,132
Total 45,867 149
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trịSig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệsố xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“Quyết định mua”.
2.2.4.6. Xem xét tự tương quan
Đại lượng Durbin– Watson được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số
kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin –
Watson là 2,218 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thểkết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.4.7. Xem xét đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsốphóng
đại phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Từkết quảphân tích hồi quyởtrên, ta có thểthấy rằng giá trịVIF của mô hình nhỏ (trên dưới giá trị1) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
2.2.4.8. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ1: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021)
Theo giáo trình Thống kê trong kinh tếvà kinh doanh của trường Đại học Kinh tếQuốc dân, phần dư cóthểkhông tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử
dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ
nhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư đểxem xét sựphù hợp của mô hìnhđưa ra.
Từbiểu đồtrích từkết quảphân tích hồi quy, ta có thểthấy rằng phần dư tuân theo
phân phối chuẩn. Với giá trịMean xấp xỉ4,32E-16 và giá trịStd.Dev gần bằng 1 (0,983).
2.2.5. Đánh giá của khách hàng đối với các nhóm nhân tố ảnh hưởng quyết địnhmua sản phẩm nội thất của công ty TNHH Nội Thất Song Nguyễn