6. Tổng quan tài liệu
3.5.4. Mô hình hồi quy Binary logistic
Mô hình hồi quy đƣợc xác định:
Log e [
Trong đó:
Y : Quyết định mua xe máy tay ga của ngƣời tiêu dùng tại thành phố Đà Nẵng X1: Đặc điểm kỹ thuật X2: Chất lƣợng cảm nhận X3: Giá cả cảm nhận X4 : Hình ảnh thƣơng hiệu X5: Yếu tố xã hội
Bảng 3.30: Kiểm định Wald và hệ số hồi quy
Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
Step 1a X1 1.859 .686 7.333 1 .007 6.414 X2 1.410 .695 4.120 1 .042 4.097 X3 2.544 .802 10.073 1 .002 12.732 X4 1.255 .623 4.058 1 .044 3.508 X5 2.140 .772 7.690 1 .006 8.497 Constant -31.099 5.524 31.699 1 .000 .000
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5.
Dựa vào kết quả phân tích ở bảng 3.30 ta thấy các biến từ X1 đến X5 đều có giá trị Sig.<0.05 nên ta an toàn bác bỏ giả thuyết H0 = βĐặc điểm kỹ thuật =0, H0 = βChất lƣợng cảm nhận =0, H0 = βGiá cả cảm nhận =0, H0 = βHình ảnh thƣơng hiệu =0, H0
= βYếu tố xã hội =0. Nhƣ vậy các hệ số hồi quy của các biến này có ý nghĩa và
đƣợc sử dụng tốt trong mô hình.
Từ các hệ số hồi quy này ta viết đƣợc phƣơng trình:
Log e [
] = - 31.099 +1.859* X1 + 1.410* X2 + 2.544* X3 +
Hay:
Log e [
] = -31.099 + 1.859* Đặc điểm kỹ thuật + 1.410* Chất
lượng cảm nhận + 2.544* Giá cả cảm nhận + 1.255* Hình ảnh thương hiệu + 2.140* Yếu tố xã hội.
Nhƣ vậy quyết định mua xe máy tay ga của ngƣời tiêu dùng tại Đà Nẵng chịu ảnh hƣởng của 5 nhân tố. Trong đó Giá cả cảm nhận có mức ảnh hƣởng lớn nhất với hệ số beta = 2.544, thứ nhì là Yếu tố xã hội với beta = 2.140, thứ 3 là Đặc điểm kỹ thuật với beta = 1.859, Chất lƣợng cảm nhận có mức ảnh hƣởng thứ 4 với beta = 1.410 và Hình ảnh thƣơng hiệu có mức ảnh hƣởng cuối cùng đến quyết định mua xe tay ga của ngƣời tiêu dùng Đà Nẵng.