4.5.1 Phân tích tương quan
Trƣớc khi phân tích hồi quy, phân tích tƣơng quan đơn (hệ số tƣơng quan
Pearson) đƣợc thực hiện để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính
giữa 2 biến định lƣợng và để kiểm tra mối liên hệ giữa hai biến định lƣợng. Giá Sự an toàn khi sử dụng
TPCN
Thái độ đối với thực phẩm chức năng
Sự kiểm soát hành vi đƣợc cảm nhận
Chuẩn chủ quan
trị tuyệt đối của hệ số tƣơng quan Pearson biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1, với giá trị 0 là không có tƣơng quan và 1 là tƣơng quan hoàn toàn. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giả thuyết H0: hệ số tƣơng quan bằng 0. Do đó nếu Sig. của kiểm định Pearson bé hơn 5% ta có thể kết luận đƣợc là hai biến có tƣơng quan với nhaụ Hệ số tƣơng quan càng lớn tƣơng quan càng chặt. nếu Sig. này lớn hơn 5% thì hai biến không có tƣơng quan với nhaụ
Vì một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tƣơng quan với biến phụ thuộc, nên nếu ở bƣớc phân tích tƣơng quan này biến độc lập không có tƣơng quan với biến phụ thuộc thì ta loại biến độc lập này ra khỏi phân tích hồi quỵ
Bảng 4.6.Ma trận hệ số tƣơng quan Pearson
TD CCQ KS AT YD
TD Hệ số tƣơng quan Pearson 1 0,406** -0,072 -0,203** 0,434**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,306 0,004 0,000
N 202 202 202 202 202
CCQ Hệ số tƣơng quan Pearson 0,406** 1 0,213** -0,468** 0,531**
Sig. (2-tailed) 0,000 0,002 0,000 0,000
N 202 202 202 202 202
KS Hệ số tƣơng quan Pearson -0,072 0,213** 1 -0,232** 0,435**
Sig, (2-tailed) 0,306 0,002 0,001 0,000
N 202 202 202 202 202
AT Hệ số tƣơng quan Pearson -0,203** -0,468** -0,232** 1 -0,370**
Sig. (2-tailed) 0,004 0,000 0,001 0,000
N 0202 202 202 202 202
YD Hệ số tƣơng quan Pearson 0,434** 0,531** 0,435** -0,370** 1
Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000
N 202 202 202 202 202
**. Hệ số tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 1%
Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson cho thấy các biến độc lập có tƣơng quan với biến phụ thuộc nên sẽ đƣợc đƣa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Ngoài ra, một số biến độc lập có sự tƣơng quan với nhaụ Do đó khi phân tích hồi quy sẽ cần phảichú ý đến vấn đề đa cộng tuyến.
Bảng phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc đƣợc
trình bày trong bảng 4.6. Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy các biến độc lập
có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với ý định mua TPCN ở mức ý nghĩa 1%.
Trong đó, thái độ đối với TPCN, chuẩn chủ quan, sự kiểm soát hành vi đƣợc cảm
nhận có mối quan hệ đồng biến với ý định mua TPCN và sự an toàn khi dùng
TPCN có quan hệ nghịch biến.
4.5.2 Đánh giá các giả định trong hồi quy tuyến tính
Biểu đồ phân tán (Scatter Plot) với giá trị phần dƣ chuẩn hóa (standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (standardized predicted
value) trên trục hoành dùng để kiểm định sự phân tán ngẫu nhiên giữa các giá trị
dự đoán và phần dƣ(Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.2.Đồ thị phân tán.
Hình 4.2 cho thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua
gốc tọađộ chứ không tạo thành một hình dạng đặc biệt nàọ Điều này có nghĩa là giả thuyết về liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập không bị vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Hình 4.3.Đồ thị tần số phần dưchuẩn hóạ
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
Hình 4.4. Đồ thị P-P.
Kết quả từ hình 4.3 và hình 4.4 cho thấy phần dƣ chuẩn hóa tuân theo phân phối chuẩn (Mean gần bằng 0 và Std. Dev gần bằng 1) và các điểm quan sát không
quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng. Vì vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ không bị vi phạm.
4.5.3 Kết quả hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 4 biến độc lập: (1) “thái độ đối với TPCN” (TD), (2) “chuẩn chủ quan” (CCQ), (3) “sự kiểm soát hành vi đƣợc cảm nhận” (KS), (4) “sự an toàn khi dùng TPCN” (AT) và biến phụ thuộc là “ý định mua TPCN” (YD). Hệ số R2 hiệu chỉnh là: 0,477 có ý nghĩa là mô hình giả thuyết có thể giải thích đƣợc 47,7% các nguyên nhân dẫn đến việc ngƣời tiêu dùng có ý định mua TPCN.Sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, trang 239). Tuy nhiên sự phù hợpnày chỉ đúng với dữ liệu mẫụ Để kiểm định xem có thể suy rộng mô hình cho tổng thể thực hay không
ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.7Kết quả hồi quy theo phƣơng pháp Enter
Hệ số hồi quy (B)
Sai số
chuẩn Mức ý nghĩa VIF
1. (Constant) -0,637 0,508 0,211 TD: Thái độ 0,476 0,081 0,000 1,239 CCQ: Chuẩn chủ quan 0,327 0,075 0,000 1,520 KS: Sự kiểm soát 0,398 0,056 0,000 1,110 AT: Sự an toàn -0,086 0,059 0,146 1,314 Hệ số R2hiệu chỉnh 0,477 Hệ số Durbin-Watson 1,895 Sig. F 0,000a (Nguồn: Tổng hợp phụ lục 9)
Kết quả kiểm định Durbin-Watson có giá trị 1,895 (gần bằng 2) cho thấy không có tự tƣơng quan chuỗi bậc 1 trong mô hình, tức là không có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong các phần dƣ. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
trang 233), giá trị Durbin – Watson (d) biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, giá trị d gần bằng 2 các phần dƣ không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, d thấp (nhỏ hơn 2) các phần dƣ gần nhau có tƣơng quan thuận, d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dƣ có tƣơng quan nghịch).
Kiểm định F sử dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng 4.7 kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị sig nhỏ (sig. = 0,000) từ đó ta
có thể bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Tất cả các biến độc lập trong mô hình đều không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc), điều này có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Kết quả cho thấy không có hiện tƣợng đa cộng tuyến (các biến độc lập không có tƣơng quan với nhau) trong kết quả phân tích. Hệ số phóng đại VIF lớn nhất là
1,520 (< 10). Khi VIF có giá trị vƣợt quá 10 thì khi đócó hiện tƣợng đa cộng tuyến
trong bộdữ liệu phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nhƣ vậy dựa vào kết quả phân tích hồi quy bảng 4.7 ta thấy 3 biến độc lập có giá trị sig rất nhỏ (0,000) và 1 biến có giá trị sig lớn hơn 0,05 (0,146) nên biến AT không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% khi đƣa vào mô hình phân tích.
Từ kết quả hồi quy, ý định mua thực phẩm chức năng đƣợc biểu diễn bằng công thức sau đây:
YD = 0,476*TD + 0,327*CCQ + 0,398*KS
t=5,861 t=4,365 t=7,075 p=0,000 p=0,000 p=0,000
Từ phƣơng trình hồi qui cho thấy ngƣời tiêu dùng đánh giá “Thái độ đối với
TPCN” (TD) có hệ số hồi qui 0,476 cao nhất trong phƣơng trình, điều này có ý nghĩa là biến này có mức độ ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định mua TPCN. Ngoài ra
khi cố định các biến khác thì tăng biến TD lên một điểm nhân tố thì mức độ gắn bó công việc sẽ tăng lên 0,467 điểm.
Thứ hai là biến “Sự kiểm soát hành vi được cảm nhận”(KS) có hệ số hồi qui 0,398 cao thứ hai trong phƣơng trình, điều này có ý nghĩa là biến này có mức độ ảnh hƣởng mạnh thứ hai đến ý định mua TPCN. Ngoài ra khi cố định các biến khác thì tăng biến KS lên một điểm nhân tố thì ý định mua TPCN sẽ tăng lên 0,398 điểm. Thứ ba là biến “Chuẩn chủ quan” (CCQ) có hệ số hồi qui 0,327 thấp nhất
trong phƣơng trình, điều này có ý nghĩa là biến này có mức độ ảnh hƣởng yếu nhất
đến ý định mua TPCN. Ngoài ra khi cố định các biến khác thì tăng biến CCQ lên một điểm nhân tố thì mức độ gắn bó công việc sẽ tăng lên 0,327 điểm.
4.6 Kiểm định giả thuyết
Sau khi tiến hành phân tích hồi quy, kết quả kiểm định các giả thuyết đƣợc trình bày
ở bảng 4.8.
Bảng 4.8.Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứụ
Giả thuyết nghiên cứu Kết quả kiểm định
Giả thuyết H1: Thái độ đối với việc mua TPCN có tác động dƣơng (+) đến ý định mua TPCN.
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H2: Chuẩn chủ quan có tác động dƣơng (+) đến ý định mua TPCN.
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H3: Sự kiểm soát hành vi đƣợc cảm nhận có tác động dƣơng (+) đến ý định mua TPCN.
Chấp nhận (ρ < 5%)
Giả thuyết H4: Sự an toàn khi dùng TPCN có tác động âm (-)
đến ý định mua TPCN.
Bác bỏ (ρ > 5%)
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
Nhƣ vậy, tác giả đã tiến hành phân tích; kiểm định các điều kiện cũng nhƣ giả thuyết liên quan đến mô hình hồi quỵ Kết quả thu đƣợc có thể kết luận nhƣ sau:
Biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối quan hệ với nhaụ Các biến độc lập không có sự tƣơng quan với nhau (không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến).
Các giả định về phần dƣ có phân phối chuẩn, phƣơng sai sai số không đổi, không có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ không bị vi phạm.
Giả định về liên hệ tuyến tính của mô hình hồi quy không bị vi phạm.
4.7 Kiểm định sự khác biệt của các biến kiểm soát (nhân chủng học)
Dựa trên các yếu tố về nhân khẩu học (bao gồm giới tính, độ tuổi, nghề
nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn), nghiên cứu tiến hành kiểm định sự khác biệt
giữa các nhóm trong từng yếu tố nhân khẩu học.
Đối với kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm giới tính, nghiên cứu sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của 2 tổng thể. Còn các yếu tố còn lại là độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn có từ 3 nhóm mẫu trở lên thì áp dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVẠ Phƣơng pháp này phù hợp vì nó kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với khả năng phạm sai lầm chỉ 5% (Nguyễn Đình
Thọ, 2011).
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt về ý định mua thực phẩm chức năng giữa những người có độ tuổi khác nhau những người có độ tuổi khác nhau
Theo kết quả kiểm định Levene, với mức ý nghĩa sig. = 0,000 (< 0,05) nghĩa là có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm. Nhƣ vậy, kết quả phân tích
ANOVA không thể sử dụng đƣợc. Tác giả sử dụng kiểm định Kruskal – Wallis
với kết quả nhƣ sau:
Có sự khác nhau về ý định mua TPCN của các nhóm tuổi khác nhau, nói
cách khác độ tuổi có tác động đến ý định mua TPCN của ngƣời tiêu dùng. Theo
bảng 4.9 và 4.10, trung bình của nhóm 46 đến 60 tuổi có ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định mua TPCN. Có thể hiểu rằng từ 46 tuổi trở lên là đã bắt đầu bƣớc vào độ tuổi trung niên, ngƣời tiêu dùng có ý thức về vấn đề sức khỏe hơn những ngƣời trẻ tuổi nên họ có ý định tiêu dùng TPCN nhiều hơn.
So với những nghiên cứu trƣớc đây, kết quả này khác so với nghiên cứu của Annunziata và Vecchio ở thị trƣờng Italia và nghiên cứu của O’connor và
White ở Australiạ Độ tuổi có tác động đến ý định mua TPCN của ngƣời tiêu dùng trong nghiên cứu nàỵ
Bảng 4.9.Kiểm định sự khác biệtvề độ tuổị
Số lƣợng mẫu Trung bình Từ 18 - 25 tuổi 55 3,7127 Từ 26 - 35 tuổi 61 3,1246 Từ 36 - 45 tuổi 67 3,8955 Từ 46 - 60 tuổi 19 4,2526 Tổng 202 3,6465
Giá trị sig kiểm định Levene 0,000
Giá trị sig kiểm định ANOVA 0,000
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định các nhóm tuổi theo phƣơng pháp Kruskal-Wallis
ĐỘ TUỔI Số lƣợng mẫu Hạng trung bình
Từ 18 - 25 tuổi 55 104,65
Từ 26 - 35 tuổi 61 54,93
Từ 36 - 45 tuổi 67 125,31
Từ 46 - 60 tuổi 19 157,95
Tổng 202
Kiểm định Chi-bình phƣơng 69,189
Bậc tự do (df) 3
Asymp. Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
4.7.2 Kiểm định sự khác biệt về ý định mua thực phẩm chức năng giữa những người có trình độ học vấn khác nhau những người có trình độ học vấn khác nhau
Theo kết quả kiểm định Levene trình bày ở bảng 4.11, với mức ý nghĩa
sig. = 0,000 (< 0,05) do đó có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm. Nhƣ
vậy, kết quả phân tích ANOVA không thể sử dụng đƣợc.
Kết quả kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis đƣợc trình bày trong bảng
4.12 cho thấy: nhóm ngƣời tiêu dùng có trình độ càng cao (đại học và sau đại
So với các nghiên cứu trƣớc đây, kết quả nghiên cứu này giống với nghiên cứu của Annunziata và Vecchio ở Italiạ Tuy nhiên kết quả này lại khác nghiên cứu của Rezai và cộng sự ở thị trƣờng Malaysiạ
Bảng 4.11.Thống kê mô tả mẫu về trình độ học vấn,
TRÌNH ĐỘ Số lƣợng mẫu Trung bình Phổ thông 5 3,2000 Trung cấp, cao đẳng 83 3,2120 Đại học 88 3,9159 Sau đại học 26 4,2077 Tổng 202 3,6465
Giá trị sig kiểm định Levene 0,000
Giá trị sig kiểm định ANOVA 0,000
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định Kruskal-Wallis
TRÌNH ĐỘ Số lƣợng mẫu Hạng trung bình Phổ thông 5 68,00 Trung cấp, cao đẳng 83 60,83 Đại học 88 127,54 Sau đại học 26 149,65 Tổng 202
Kiểm định Chi-bình phƣơng 78,605
Bậc tự do (df) 3
Asymp. Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
4.7.3 Kiểm định sự khác biệt về ý định mua thực phẩm chức năng giữa những nhóm nghề nghiệp khác nhau những nhóm nghề nghiệp khác nhau
Theo kết quả kiểm định Levene, với mức ý nghĩa sig. = 0,700 (> 0,05)
nghĩa là không có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm. Nhƣ vậy, kết quả phân tích ANOVA giữa những nhóm có nghề nghiệp khác nhau có thể sử dụng đƣợc. Phân tích ANOVA cho mức ý nghĩa sig. = 0,009 (< 0,05) nên các nhóm
Bảng 4.13Kiểm định sự khác biệtvề nghề nghiệp.
Số lƣợng mẫu Trung bình
Hoc sinh, sinh vien 70 3,5857
Nhan vien van phong 32 3,6812
Chuyen vien ky thuat 34 3,7647
Quan ly 25 3,7680
Noi tro 28 3,3286
Khac 13 4,0308
Total 202 3,6465
Giá trị sig kiểm định Levene 0,700
Giá trị sig kiểm định ANOVA 0,009
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
Bảng 4.14Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm nghề nghiệp theo
phƣơng pháp Bonferronị (I) NGHENGHIEP (J) NGHENGHIEP
Trung bình
khác biệt (I-J) Sai số
chuẩn Sig. Hoc sinh, sinh vien Nhan vien van phong -0,09554 0,12979 1,000
Chuyen vien ky thuat -0,17899 0,12715 1,000
Quan ly -0,18229 0,14172 1,000
Noi tro 0,25714 0,13601 0,902
Khac -0,44505 0,18369 0,245
Nhan vien van phong Hoc sinh, sinh vien 0,09554 0,12979 1,000
Chuyen vien ky thuat -0,08346 0,14981 1,000
Quan ly -0,08675 0,16236 1,000
Noi tro 0,35268 0,15740 0,393
Khac -0,34952 0,20005 1,000
Chuyen vien ky thuat Hoc sinh, sinh vien 0,17899 0,12715 1,000
Nhan vien van phong 0,08346 0,14981 1,000
Quan ly -0,00329 0,16025 1,000
Noi tro 0,43613 0,15522 0,082
Khac -0,26606 0,19834 1,000
Quan ly Hoc sinh, sinh vien 0,18229 0,14172 1,000
Nhan vien van phong 0,08675 0,16236 1,000
Noi tro 0,43943 0,16736 0,140
Khac -0,26277 0,20798 1,000
Noi tro Hoc sinh, sinh vien -0,25714 0,13601 0,902
Nhan vien van phong -0,35268 0,15740 0,393
Chuyen vien ky thuat -0,43613 0,15522 0,082
Quan ly -0,43943 0,16736 0,140
Khac -0,70220* 0,20413 0,011
Khac Hoc sinh, sinh vien 0,44505 0,18369 0,245
Nhan vien van phong 0,34952 0,20005 1,000
Chuyen vien ky thuat 0,26606 0,19834 1,000
Quan ly 0,26277 0,20798 1,000
Noi tro 0,70220* 0,20413 0,011
* Trung bình khác biệt có ý nghĩa ở mức 5%.
(Nguồn: Kết quả khảo sát 202 mẫu)
4.7.4 Kiểm định sự khác biệt về ý định mua thực phẩm chức năng giữa những người có thu nhập khác nhau những người có thu nhập khác nhau
Theo kết quả kiểm định Levene, với mức ý nghĩa sig. = 0,507 > 0,05 có
thể kết luận không có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm có thu nhập khác