Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy sẽ tìm ra các biến độc lập có tác động tới biến phụ thuộc, chiều hướng và mức độ tác động của biến độc lập đó đến biến phụ thuộc.
Để đánh giá mô hình hồi quy, người ta căn cứ vào các tham số:
- Hệ số R2/ R2 điều chỉnh: Hệ số này là phần trăm giải thích của các biến độc lập cho biến phụ thuộc. Giá trị R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Khi R2 = 0, biến phụ thuộc và biến độc lập không có quan hệ với nhau. Khi R2 = 1, đường hồi quy hoàn hảo.
Theo Hair và cộng sự (1998), sử dụng hệ số R2 có nhược điểm là giá trị R2 tăng khi số biến độc lập tăng lên mặc dù biến đưa vào không có nhiều ý nghĩa. Vì vậy, giá trị R2 điều chỉnh được sử dụng để kết luận về phần trăm sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
- Kiểm định F: giúp xác định tính thích hợp của mô hình, nếu mức ý nghĩa (giá trị Sig.) < 0.05, nghĩa là có bằng chứng cho thấy có tối thiểu một biến độc lập ảnh hưởng tới biến phụ thuộc.
- Hiện tượng đa cộng tuyến: đây là hiện tượng các biến độc lập có liên quan chặt chẽ với nhau. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng để chỉ ra hiện tượng này. Với VIF < 2, thì quan hệ đa cộng tuyển xảy ra giữa các biến độc lập là không đáng kể.
Bảng 3.19 cho thấy hệ số R2 điều chỉnh có giá trị bằng 0.622. Điều này có nghĩa các biến độc lập có ý nghĩa giải thích được 62.2% cho biến phụ thuộc.
Bảng 3.19. Tóm tắt mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .796a .634 .622 .45813 a. Biến độc lập: (Constant), T, HC, A, K, PC, SN b. Biến phụ thuộc: PI
Kết quả kiểm định F được thể hiện trong bảng 3.20 cho thấy giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05. Như vậy, mối quan hệ này là phù hợp với sai số cho phép 5%. Do đó, có thể kết luận các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được.
Bảng 3.20. Kết quả Kiểm định F Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 66.225 6 11.037 52.589 .000b Residual 38.198 182 .210 Total 104.423 188 a. Biến độc lập: (Constant), T, HC, A, K, PC, SN b. Biến phụ thuộc: PI
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình (Bảng 3.21) cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đưa vào mô hình đều có giá trị nhỏ hơn 2. Như vậy, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là không đáng kể và có thể chấp nhận được.
Bảng 3.21. Kết quả phân tích hồi quy
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.054 .235 -.230 .818 Hiểu biết .009 .045 .011 .198 .844 .655 1.526 Thái độ .100 .056 .104 1.797 .074 .597 1.674 Chuẩn mực .198 .052 .227 3.823 .000 .571 1.751 Chi trả .160 .052 .174 3.087 .002 .629 1.590 Sức khỏe .253 .059 .224 4.288 .000 .736 1.359 Lòng tin .319 .054 .334 5.929 .000 .632 1.581
a. Biến phụ thuộc: Ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP
Bảng 3.21 biểu diễn kết quả phân tích hồi quy của mô hình nghiên cứu, cụ thể: - Nhân tố Hiểu biết có giá trị Sig. > 0.05, bác bỏ giả thuyết H1. Như vậy chưa có cơ sở để kết luận rằng mức độ hiểu biết của người tiêu dùng đến thực phẩm VietGAP có ảnh hưởng thuận chiều đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP.
- Nhân tố thái độ có giá trị Sig. < 0.76, bác bỏ giả thuyết H2. Như vậy, thái độ của người tiêu dùng tới thực phẩm VietGAP không ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của họ.
- Nhân tố chuẩn mực chủ quan có giá trị Sig. < 0.05, chấp nhận giả thuyết H3. Có thể kết luận rằng, chuẩn mực chủ quan là một nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng.
- Nhân tố nhận thức về khả năng chi trả có Sig. < 0.05, chấp nhận giả thuyết H4. Có thể kết luận rằng, nhận thức về khả năng chi trả có ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng.
- Nhân tố nhận thức về sức khỏe có Sig. < 0.05, chấp nhận giả thuyết H5. Có thể kết luận rằng, nhận thức về sức khỏe là nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng.
- Nhân tố lòng tin có giá trị Sig. < 0.05, chấp nhận giả thuyết H6. Như vậy, nhân tố lòng tin có ảnh hưởng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng.
Như vậy, kết quả phân tích hồi quy cho thấy trong 6 nhân tố được đưa vào mô hình nghiên cứu, chỉ có 4 nhân tố có ảnh hưởng ảnh hướng đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng Hà Nội bao gồm: Chuẩn mực chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, sức khỏe và lòng tin. Mô hình hồi quy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được viết với hệ số B chưa chuẩn hóa như sau:
Y = -0.54 + 0.198SN + 0.160PC + 0.253HC + 0.319T Trong đó: SN: Chuẩn mực chủ quan PC: Nhận thức về khả năng chi trả HC: Nhận thức về sức khỏe T: Lòng tin
Phương trình hồi quy cho thấy các hệ số B chưa chuẩn hóa ở các biến độc lập đều có giá trị lớn hơn 0. Như vậy, các biến độc lập đều có tác động thuận chiều tới biến phụ thuộc. Theo phương trình hồi quy trên, khi 1 đơn vị chuẩn mực chủ quan tăng lên thì ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP sẽ tăng lên 0.198 đơn vị; khi khả năng chi trả tăng lên 1 đơn vị, ý định sẽ tăng 0.160 đơn vị; khi nhận thức về sức khỏe tăng lên 1 đơn vị, ý định tiêu dùng sẽ tăng lên 0.253 đơn vị; tương tự, khi lòng tin tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua cũng tăng 0.319 đơn vị.
Kết quả hệ số Beta chuẩn hóa cũng cho thấy lòng tin là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP (β = 0.334), tiếp đó đến chuẩn mực chủ quan với hệ số beta chuẩn hóa bằng 0.227, sau đó đến nhận thức về khả năng chi trả bằng 0.160. Nhân tố nhận thức về khả năng chi trả có ảnh hưởng yếu nhất trong số 4 biến độc lập trên.
Như vậy, kết quả trên đã trả lời cho nhiệm vụ nghiên cứu của luận văn là chiều hướng và mức độ tác động của các nhân tố tới ý định tiêu dùng thực phẩm VietGAP của người tiêu dùng Hà Nội.