6. Thang đo “Môi trường sống xung quanh” với Cronbach Alpha = 0
4.4.3.1Kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích hồi quy bội đo lường ảnh hưởng của 4 thành phần gồm: “Tình hình tài chính”, “Đặc điểm căn hộ”, “Vị trí/ khu vực căn hộ” và “Không gian sống” . Phân tích hồi quy được xử lý bằng phương pháp “Enter” nghĩa là các biến độc lập lập này được đưa vào cùng một lúc để đo lường đến sự quyết định mua căn hộ của khách hàng. Những kiểm định này được áp dụng và thông qua hệ số xác định R2 hiệu chỉnh và kiểm định mức ý nghĩa là F, bên cạnh đó cũng dự đoán hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Cuối cùng là sự kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư không đổi bằng biểu đồ phân tán Scatterplot, kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư bằng biểu đồ Histogram, kiểm tra tính độc lập của phần dư dùng đại lượng thống kê Durbin Watson.
Kiểm định tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 4 13: Bảng tóm tắt mô hình phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô hình hồi quy có hệ
số R2 là 0.123 và hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.111 cho thấy tương
quan chưa chặt chẽ. Hệ số R2 hiệu chỉnh cho thấy 4 biến độc lập trong mô hình hồi quy chỉ giải thích được 11% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Bảng 4 14: Bảng phân tích ANOVA
Bảng phân tích Anova của mô hình hồi quy kiểm định cho thấy giá trị F = 10.484, Sig. = 0.000<5% đưa đến kết luận mô hình nghiên cứu đề xuất là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập hiện có.
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4 15: Bảng tóm tắt kết quả phân tích hồi quy
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu cho thấy các biến đều có mức ý nghĩa sig>0.05, Như vậy giả thuyết H1, H2, H3, H4 C chưa phù hợp. Điều này có nghĩa là 4 biến độc lập trong mô hình đó là: Tình hình tài chính (TC), đặc điểm căn hộ (DD), vị trí căn hộ (VT), không gian sống (KGS) trên mô hình giả thuyết này không có ảnh hưởng nhiều đến quyết định mua căn hộ của khách hàng.
Kiểm tra liên hệ tuyến tính và giả định phương sai của phần dư không đổi.
Giả định hệ tuyến tính giữa phần dư và giá trị dự đoán bị vi phạm khi đồ thị phân tán mô tả phần dư cùng giá trị dự đoán, mà thấy phần dư của chúng thay đổi theo một trật tự nào đó
(có thể là đường cong bậc 2 Parabol, cong bậc 3 Cubic…) thì mô hình đường thẳng là không phù hợp với các dữ liệu này (Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả đồ thị phân tán được thể hiện trên hình 4.2:
Hình 4 2: Đồ thị phân tán Scatterplot
Mật độ phân tán của phần dư phân bố đồng đều xoay quanh giá trị trung bình (đường đi qua tung độ 0) và không tạo ra hình dạng nào nên mô hình không bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Hình 4 3: Biểu đồ tần số Histogram
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy một đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (mean=2.61E-16) và độ lệch chuẩn (Std. Dev=0.993) gần bằng 1. Điều này cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn nên có thể kết luận rằng giả thuyết cho phần dư có phân phối chuẩn không vi phạm.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 đã trình bày, phân tích các kết quả kiểm định cho thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ và mô hình nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình đề xuất không ảnh hưởng nhiều đến quyết định mua căn hộ. Sang chương 5, nhóm sẽ trình bày tóm tắt các kết quả nghiên cứu, đề ra giải pháp đáp ứng yêu cầu khách hàng tốt hơn, nâng cao sự hài lòng của khách hang.