B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.188 .197 -.953 .342 (Constant) -.188 .197 -.953 .342 Q .228 .041 .315 5.508 .000 .512 1.953 I .188 .035 .286 5.293 .000 .575 1.738 L .219 .034 .331 6.535 .000 .653 1.531 S .140 .033 .192 4.281 .000 .831 1.204 P .179 .044 .223 4.036 .000 .550 1.819
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
“Giá trị Sig. kiểm định t từng biến độc lập, Sig. nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 có nghĩa là biến đó có ý nghĩa trong mơ hình, ngược lại Sig. lớn hơn 0.05 có nghĩa là biến độc lập đó cần được loại bỏ. Bên cạnh đó, với các đề tài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽ khơng có đa cộng tuyến.Vì vậy trong
51
mơ hình này, tất cả các biến đều có ý nghĩa trong mơ hình và mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.”
Cụ thể mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định thuê nhà trọ sinh viên trường Đại học Tài chính Marketing như sau:
D = 0,315*Q+ 0,286*I + 0,331*L + 0,192*S + 0,223*P
Kết quả hồi quy cho thấy vị trị nhà trọ (β=0,331) có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định thuê nhà trọ sinh viên trường Đại học tài chính Marketing. Thước đo an ninh (β=0,192) có ảnh hưởng thấp nhất đến quyết định thuê nhà trọ sinh viên trường Đại học tài chính Marketing.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients): các hệ số hồi quy chuẩn
hóa phản ánh ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy một cách rõ ràng và sẽ trả lời cho câu hỏi biến độc lập nào có tác động mạnh lên biến phụ thuộc, biến nào có tác động ít hơn. Ta có thể giải thích như sau:
Quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học tài chính Marketing sẽ tăng lên trung bình 0,315 khi mức độ tác động của chất lượng nhà trọ tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học tài chính Marketing sẽ tăng lên trung bình 0,286 khi mức độ tác động của ảnh hưởng xã hội tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học tài chính Marketing sẽ tăng lên trung bình 0,331 khi mức độ tác động của vị trí nhà trọ tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học tài chính Marketing sẽ tăng lên trung bình 0,192 khi mức độ tác động của an ninh nhà trọ tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học tài chính Marketing sẽ tăng lên trung bình 0,223 khi mức độ tác động của giá cả nhà trọ tăng lên 1 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
52
4.5.4. Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
“Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: Sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,... Vì vậy, cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram ngay dưới đây:”
Hình 4. 3 Biểu đồ tần số của các phần dư Histogram
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
“Từ biểu đồ cho thấy, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng đối xứng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,983 gần bằng 1. Như vậy có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
53
4.5.5. Đồ thị chuẩn hóa Normal P-PPlot
Hình 4. 4 Đồ thị chuẩn hóa Normal P-P Plot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
Với P-P Plot, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư sẽ tập trung thành một đường chéo, như vậy không vi phạm giả định hồi quy về quân phối chuẩn phần dư.
4.5.6. Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
“Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp chúng ta dị tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Biểu diễn giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) ở trục hồnh và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Predicted Value) ở trục tung.”
54
Hình 4. 5 Biểu đồ phân tán Scatter Plot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS)
“Kết quả đồ thị xuất ra, các điểm phân bố của phần dư nếu có các dạng: đồ thị Parabol, đồ thị Cubic, ... hay các dạng đồ thị khác không phải đường thẳng thì dữ liệu đãvi phạm giả định liên hệ tuyến tính. Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư chuẩn hóa khơng thay đổi so với một trật tự nào đối với giá trị dự dốn chuẩn hóa. Do đó giả định về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.”
4.6. KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT
4.6.1. Kiểm định ý định mua giữa nam và nữ
Bảng 4. 22 Thống kê giá trị khác biệt cho yếu tố giới tính
Giới tính N Mean Std. Deviation Std. Error Mean
D Nam 47 3.1362 .49009 .07149
Nữ 103 3.3068 .42548 .04192
55
Bảng 4. 23 Phân tích Independent – sample T-Test cho yếu tố giới tính
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means