6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3. ĐIỀU CHỈNH LẠI MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
3.3.2. Giả thiết nghiên cứu hiệu chỉnh
Giả thuyết H1: Nhóm ảnh hƣởng tƣơng quan đồng biến với quyết định mua của khách hàng.
Giả thuyết H2: Thƣơng hiệu và phân phối tƣơng quan đồng biến với quyết định mua của khách hàng.
Giả thuyết H3: Chất lƣợng sản phẩm tƣơng quan đồng biến với quyết định mua của khách hàng.
Giả thuyết H4: Chiêu thị và Giá cả tƣơng quan đồng biến với quyết định mua của khách hàng.
3.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI QUY BỘI
3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các nhân tố tác động đến quyết định mua sữa bột cho trẻ em dƣới 6 tuổi của ngƣời tiêu dùng thành phố Đà Nẵng. Mô hình hồi quy bội đƣợc sử dụng bao gồm 01 biến độc lập là “Quyết định mua sữa bột cho trẻ em dƣới 6 tuổi” và 04 biến độc lập là (1) Nhóm ảnh hƣởng, (2) Thƣơng hiệu và phân phối, (3) Chất lƣợng, (4) Chiêu thị và giá cả. Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
QĐM = β0 + β1*H1 + β2*H2+ β3*H3+ β4*H4 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
Bảng 3.25. Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin - Watson
Nhân tố Hệ số tƣơng quan R Hệ số xác định R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự báo Durbin- Watson 1 ,814a ,663 ,654 ,26608 1,898 a. Biến độc lập: (Hằng số), H1, H2, H3, H4 b. Biến phụ thuộc: QĐM
Để tiến hành phân tích hồi quy bội, các biến đƣợc đƣa vào mô hình theo phƣơng pháp enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn đƣợc xây dựng dựa vào phƣơng pháp kiểm định giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số R2. So sánh hai giá trị R Square và hệ số xác định đƣợc điều chỉnh Adjusted R Square nhỏ hơn, dùng nó để đánh giá
sự phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Vậy hệ số xác định đƣợc điều chỉnh Adjusted R Square là 0,654. Điều này cho thấy mô hình có mức độ giải thích khá tốt 65,4%, kết luận mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là tƣơng đối chặt chẽ.
Bảng 3.26. Kết quả phân tích phương sai
Tổng bình phƣơng Df Bình phƣơng trung bình F Sig. Hồi quy 33,785 4 8,446 95,735 ,000 Phần dƣ 17,204 195 ,088 Tổng 50,989 199 a. Biến độc lập: (Hằng số), H1, H2, H3, H4 b. Biến phụ thuộc: QĐM
Đại lƣợng thống kê F và mức ý nghĩa Sig. trong bảng phân tích phƣơng sai (ANOVA) đƣợc dùng để kiểm định sự phù hợp mô hình hồi quy với tổng thể. Ta thấy trong kết quả kiểm định này trị số thống kê F = 95,735 và mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05 nên mô hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 3.27. Hệ số hồi quy của mô hình
Nhân tố Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF (Hằng số) -,460 ,191 -1,884 ,041 H1 ,162 ,050 ,172 3,434 ,001 ,668 1,498 H2 ,325 ,054 ,281 5,774 ,000 ,630 1,587 H3 ,344 ,054 ,298 5,837 ,000 ,572 1,748 H4 ,275 ,045 ,244 5,190 ,000 ,673 1,485 a. Biến phụ thuộc: QĐM
Phƣơng trình hồi quy đƣợc xác định:
QĐM = -0,46 + 0,162*H1+ 0,325*H2 + 0,344*H3 + 0,275*H4 Kết quả trên cho thấy các hệ số β đều dƣơng, điều này khẳng định cho ta biết tất cả bốn nhóm nhân tố đều có quan hệ cùng chiều đối với việc quyết định mua của khách hàng. Nghĩa là nếu cả 4 nhóm nhân tố trên càng tăng
(kh ch hàng đ nh gi ở mức cao dần về 5) thì việc quyết định mua của khách hàng càng nhiều. Vì thế các công ty cung cấp sữa bột muốn bán đƣợc nhiều sản phẩm thì cần phải đầu tƣ vào 4 nhóm nhân tố này.
Tất cả các giá trị Sig < 0,05 chứng tỏ cả 4 nhóm nhân tố trên đều có ảnh hƣởng lớn vào quyết định chọn mua sữa bột cho trẻ em của ngƣời tiêu dùng tại thị trƣờng Đà Nẵng.
So sánh độ lớn của β cho thấy:
- Chất lƣợng là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến quyết định mua của khách hàng (β = 0,344). Mỗi đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi ở chất lƣợng thì quyết định mua của khách hàng thay đổi 0,344 đơn vị.
- Kế tiếp là yếu tố Thƣơng hiệu và Phân phối có hệ số β = 0,325 là yếu tố đóng vai trò tiếp theo trong mô hình, vƣợt trội hơn các yếu tố khác nhƣ Nhóm ảnh hƣởng (β = 0,162), Chiêu thị và Giá cả (β = 0,275).
3.4.2. Kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan
Căn cứ kết quả ở bảng 3.28, ta có hệ số Durbin – Watson là 1,898. Tra bảng thống kê Durbin – Watson với N= 200 biến quan sát để tìm dL, dU và hệ số k là số biến độc lập.
Với số biến quan sát là N=200 với 4 biến độc lập, ta có dL = 1,728 và dU = 1,809. Tiến hành kiểm tra sự tự tƣơng quan cho thấy dU < 1,898 < 4-dL, vậy mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất.
3.4.3. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu đƣợc đánh giá mức độ cộng tuyến là: Hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Quy tắc là khi VIF vƣợt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, 218). VIF nằm trong khoảng từ 1,485 đến 1,748 (<10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Nhƣ vậy, mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
3.4.4. Kiểm định các giả thiết của mô hình
Sau khi phân tích EFA, 4 nhân tố đƣợc đƣa vào mô hình là: (1) Nhóm ảnh hƣởng, (2) Thƣơng hiệu và phân phối, (3) Chất lƣợng, (4) Chiêu thị và giá cả. Sau khi phân tích hồi quy ta thấy không có biến nào bị loại khỏi mô hình. Tiếp theo tác giả tiến hành nghiên cứu kiểm định giả thuyết mô hình nghiên cứu đề ra.
Giả thuyết H1: Nhóm ảnh hưởng tương quan đồng biến với quyết định
mua của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến Nhóm ảnh hƣởng và quyết định mua là 0,162 và Sig.= 0,01 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho nên giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H2: Thương hiệu và phân phối tương quan đồng biến với
quyết định mua của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến Thƣơng hiệu và phân phối với quyết định mua của khách hàng là 0,325 và Sig.= 0,00 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho nên giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H3: Chất lượng sản phẩm tương quan đồng biến với quyết
định mua của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến chất lƣợng sản phẩm và quyết định mua của khách hàng là 0,344 và Sig.= 0,00 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho nên giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H4: Chiêu thị và Giá cả tương quan đồng biến với quyết định mua của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến chiêu thị và giá cả với quyết định mua của khách hàng là 0,275 và Sig.= 0,00 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho nên giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.28. Bảng tổng kết kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Phát biểu Chấp nhận H1 Nhóm ảnh hưởng tương quan đồng biến với
quyết định mua của khách hàng. Có
H2 Thương hiệu và phân phối tương quan đồng
biến với quyết định mua của khách hàng. Có
H3 Chất lượng sản phẩm tương quan đồng biến
với quyết định mua của khách hàng. Có
H4 Chiêu thị và Giá cả tương quan đồng biến
với quyết định mua của khách hàng. Có
3.5. PHÂN TÍCH PHƢƠNG SAI MỘT NHÂN TỐ ANOVA 3.5.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính 3.5.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Bảng 3.29. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá theo giới tính
Kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai Kiểm định
Levene Df1 Df2 Sig.
Nhóm ảnh hƣởng 0,593 1 198 0,542 Thƣơng hiệu và phân phối 0,02 1 198 0,935 Chất lƣợng 0,03 1 198 0,864 Chiêu thị và giá cả 0,569 1 198 0,332 Quyết định mua 0,527 1 198 0,578
ANOVA Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. Nhóm ảnh hƣởng Giữa nhóm 0,005 1 0,005 0,01 0,921 Trong nhóm 100,957 198 0,51 Tổng 100,962 199 Thƣơng hiệu và phân phối Giữa nhóm 0,26 1 0,26 0,561 0,803 Trong nhóm 91,716 198 0,446 Tổng 91,742 199 Chất lƣợng Giữa nhóm 0,891 1 0,891 1,794 0,161 Trong nhóm 98,353 198 0,497 Tổng 99,244 199 Chiêu thị và giá cả Giữa nhóm 0,041 1 0,041 0,067 0,787 Trong nhóm 121,391 198 0,613 Tổng 121,432 199 Quyết định mua Giữa nhóm 0,032 1 0,032 0,056 0,803 Trong nhóm 112,804 198 0,57 Tổng 112,836 199
Các thành phần nhóm ảnh hƣởng, thƣơng hiệu và phân phối, chất lƣợng, chiêu thị và giá cả, quyết định mua có giá trị Sig trong kiểm định Leneve lần lƣợt là 0,542; 0,935; 0,864; 0,332; 0,578 đều lớn hơn 0,05 nên không có sự khác biệt về phƣơng sai của nam và nữ, do vậy thõa điều kiện để chạy ANOVA.
Căn cứ vào bảng 3.29 ta có thể kết luận nhƣ sau:
nam và nữ do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,921 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố thƣơng hiệu và phân phối giữa nam và nữ do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,803 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chất lƣợng giữa nam và nữ do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,161 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chiêu thị và giá cả giữa nam và nữ do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,787 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố Quyết định mua của khách hàng giữa nam và nữ do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,803 > 0,05.
Tóm lại, ta thấy không có sự khác biệt giữa nam và nữ trong việc đánh giá các yếu tố cấu thành quyết định mua của khách hàng. Điều này có ý nghĩa rằng các hãng sữa không phải xây dựng những chiến lƣợc riêng cho ông bố hay bà mẹ để mua sữa.
3.5.2. Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi
Bảng 3.30. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá theo độ tuổi
Kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai
Kiểm định
Levene Df1 Df2 Sig.
Nhóm ảnh hƣởng 1,331 5 194 0,365 Thƣơng hiệu và phân phối 2,485 5 194 0,622 Chất lƣợng 0,004 5 194 1 Chiêu thị và giá cả 0,077 5 194 0,853 Quyết định mua 1,757 5 194 0,257
ANOVA Tổng bình phƣơng Df Trung bình bình phƣơng F Sig. Nhóm ảnh hƣởng Giữa nhóm 2,763 4 0,691 1,372 0,111 Trong nhóm 98,199 195 0,504 Tổng 100,962 199 Thƣơng hiệu và phân phối Giữa nhóm 0,355 4 0,089 0,189 0,840 Trong nhóm 91,387 195 0,469 Tổng 91,742 199 Chất lƣợng Giữa nhóm 0,594 4 0,149 0,294 0,729 Trong nhóm 98,650 195 0,506 Tổng 99,244 199 Chiêu thị và giá cả Giữa nhóm 1,390 4 0,348 0,564 0,477 Trong nhóm 120,042 195 0,616 Tổng 121,432 199 Quyết định mua Giữa nhóm 0,993 4 0,248 0,433 0,591 Trong nhóm 111,844 195 0,574 Tổng 112,836 199
Các thành phần nhóm ảnh hƣởng, thƣơng hiệu và bao bì, chất lƣợng, chiêu thị và giá cả, quyết định mua có giá trị Sig trong kiểm định Leneve lần lƣợt là 0,365; 0,622; 1; 0,853; 0,257 > 0,05 nên không có sự khác biệt về
phƣơng sai giữa các nhóm độ tuổi, do vậy thỏa điều kiện để chạy ANOVA. Căn cứ vào bảng 3.30, ta có thể kết luận nhƣ sau:
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố nhóm ảnh hƣởng giữa các nhóm tuổi do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,111 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố thƣơng hiệu và phân phối giữa các nhóm tuổi do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,84 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chất lƣợng giữa các nhóm tuổi do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,729 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chiêu thị và giá cả giữa các nhóm tuổi do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,477 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố quyết định mua của khách hàng giữa các nhóm tuổi do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,591 > 0,05.
Tóm lại, ta thấy không có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi trong việc đánh giá các yếu tố cấu thành quyết định mua sữa bột cho trẻ em dƣới 6 tuổi của ngƣời tiêu dùng tại Đà Nẵng. Điều này có ý nghĩa rằng hãng sữa bột không cần xây dựng những chiến lƣợc riêng cho từng nhóm tuổi.
3.5.3. Phân tích sự khác biệt theo thu nhập
Bảng 3.31. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá theo thu nhập
Kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai
Kiểm định Levene Df1 Df2 Sig.
Nhóm ảnh hƣởng 0,770 4 195 0,412 Thƣơng hiệu và phân
phối
2,241 4 195 0,174
Chất lƣợng 0,241 4 195 0,877 Chiêu thị và giá cả 0,062 4 195 0,95 Quyết định mua 0,246 4 195 0,844
ANOVA Tổng bình phƣơng Df Trung bình bình phƣơng F Sig. Nhóm ảnh hƣởng Giữa nhóm 1,016 4 0,254 0,496 0,534 Trong nhóm 99,946 195 0,513 Tổng 100,962 199 Thƣơng hiệu và phân phối Giữa nhóm 0,301 4 0,075 0,16 0,87 Trong nhóm 91,441 195 0,046 Tổng 91,742 199 Chất lƣợng Giữa nhóm 0,149 4 0,037 0,073 0,955 Trong nhóm 99,096 195 0,508 Tổng 99,244 199 Chiêu thị và giá cả Giữa nhóm 1,473 4 0,368 0,599 0,45 Trong nhóm 119,959 195 0,615 Tổng 121,432 199 Quyết định mua Giữa nhóm 0,482 4 0,121 0,209 0,819 Trong nhóm 112,355 195 0,576 Tổng 112,836 199
Các thành phần nhóm ảnh hƣởng, thƣơng hiệu và phân phối, chất lƣợng, chiêu thị và giá cả, quyết định mua có giá trị Sig trong kiểm định Leneve lần lƣợt là 0,412; 0,174; 0,877; 0,95; 0,844 đều lớn hơn 0,05 nên không có sự khác biệt về phƣơng sai giữa các nhóm thu nhập, do vậy thõa điều kiện để chạy ANOVA. Căn cứ vào bảng 3.31 ta có thể kết luận nhƣ sau:
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố nhóm ảnh hƣởng giữa các nhóm thu nhập do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,534 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố thƣơng hiệu và phân phối giữa các nhóm thu nhập do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,87 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chất lƣợng giữa các nhóm thu nhập do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,955 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố chiêu thị và giá cả giữa các nhóm thu nhập do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,45 > 0,05.
-Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố Quyết định mua của khách hàng giữa các nhóm thu nhập do giá trị Sig ở kiểm định t là 0,819 > 0,05.
Tóm lại, ta thấy không có sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập trong việc đánh giá các yếu tố cấu thành quyết định chọn mua sữa bột cho trẻ em của khách hàng. Điều này có ý nghĩa rằng các hãng sữa không cần xây dựng những chiến lƣợc riêng cho từng nhóm thu nhập.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Nội dung chƣơng 3 trình bày các kết quả nghiên cứu bao gồm: mô tả mẫu, đánh giá và kiểm định thang đo thông qua quá trình kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết của mô hình.
Theo kết quả nghiên cứu, từ 5 thang đo ban đầu đã đƣa ra thì sau khi nghiên cứu có 4 thành phần giải thích cho quyết định mua của khách hàng đó