(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát)
4.2.5.3. Mô hình hồi quy
Kết quả mô hình hồi quy chưa được chuẩn hóa như sau:
TS = 0,118 + 0,202 NB + 0,206 TT + 0,196 LT + 0,256 CL + 0,136 AT
Sau khi chuẩn hóa hệ số hồi quy Beta, đề tài xác định được mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến tài sản thương hiệu Bánh Tráng An Ngãi là:
TS = 0,212 NB + 0,234 TT + 0,191 LT + 0,274 CL + 0,218 AT Hay:
Tài sản thương hiệu = 0,212 Nhận biết thương hiệu + 0,234 Lòng trung thành thương hiệu + 0,191 Liên tưởng thương hiệu + 0,274 Chất lượng cảm nhận + 0,218 Tính an toàn cảm nhận
4.2.5.4. Kiểm tra các giả định hồi quy
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Quan sát biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa của mô hình hồi quy (Hình 4.1) có phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std.
Tên nhân tố Ký hiệu Hệ số
hồi quy Tỷ trọng
Thứ tự ảnh hưởng
Nhận biết thương hiệu NB 0,212 18,78% 4
Lòng trung thành thương hiệu TT 0,234 20,73% 2
Liên tưởng thương hiệu LT 0,191 16,92% 5
Chất lượng cảm nhận CL 0,274 24,27% 1
Tính an toàn cảm nhận AT 0,218 19,31% 3
= 0,989 tức là gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát)
Giả định liên hệ tuyến tính
Giả định liên hệ tuyến tính được kiểm tra với phương pháp sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục hoành và giá trị dự đoán chuẩn hóa trên trục tung. Dựa vào đồ thị Hình 4.2, phần dư chuẩn hóa không thay đổi theo một trật tự nào đó đối với giá trị dự đoán. Hay nói cách khác, phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ bằng 0. Vì vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không đổi. Mô hình hồi quy là phù hợp và giả định về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ phân tán Scatterplot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát)
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến của mô hình thể hiện tại Bảng 4.8 cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) đạt giá trị lớn nhất là 1,608 (nhỏ hơn 10). Điều này cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả hồi quy Bảng 4.6 cho thấy đại lượng thống kê Durbin - Watson có giá là 2,037. Giá trị này thỏa điều kiện cần thiết (1 < d < 3) và có thể kết luận không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư xảy ra trong mô hình.
Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Để thực hiện kiểm định này, đề tài căn cứ dựa trên các hệ số tương quan hạng Spearman giữa giá trị tuyệt đối của phần dư với các biến độc lập. Biến giá trị tuyệt đối của phần dư được ký hiệu là ABS_RES. Giá trị Sig. của các hệ số tương quan hạng Spearman đều lớn hơn 0,05 tại Bảng 4.10 cho thấy không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 là giá trị tuyệt đối của phần dư độc lập với các biến độc lập. Như vậy,
giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm nghĩa là không có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình.