Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện sau đó để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự quyết định của khách hàng mua căn hộ tại công ty Novaland trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, đồng thời kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng mua căn hộ căn hộ tại công ty Novaland trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, mô hình hồi quy bội được xây dựng có dạng.
�� = �� + �� × �� + �� × �� + �� × �� + �� × �� + �� × �� + ��
(1)
Kết quả ước lượng mô hình
Bảng 4.7: Hệ số hồi quy Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã t Sig. Thống kê tương quan chuẩn hóa
Các nhân tố Hằng số -.513 .195 -2.627 .009 TC .252 .030 .325 8.453 .000 .814 1.229 TT .208 .040 .193 5.264 .000 .894 1.119 VT .184 .026 .260 7.042 .000 .882 1.134 MK .218 .037 .211 5.895 .000 .943 1.060 KT .257 .043 .229 5.925 .000 .805 1.242
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Mô hình hồi quy mô tả quyết định mua căn hộ tại công ty Novaland trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh là:
�� = .� ��� × �� + . � ��� ×�� + . � �� × �� + . � ��� ×�� + .� ��� ×
��
Dựa trên mô hình hồi quy được thành lập từ hệ số hồi quy đã chuẩn hóa thì ta có thể có những nhận xét sau:
Hệ số Sig. của các nhân tố đều bé hơn 5% vì vậy các nhân tố này trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê.
Các hệ số hồi quy chuẩn hóa đều mang dấu dương có nghĩa là các biến độc lập có tương quan dương với biến phụ thuộc.
Nhận xét về mức độ tăng giảm của các biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc như sau:
Nếu sự hài lòng về nhân tố Tài chính tăng 1 đơn vị thì Quyết định mua căn hộ của khách hàng tăng 0.325 đơn vị.
Nếu sự hài lòng về nhân tố Thuộc tính nhà tăng 1 đơn vị thì Quyết định mua căn hộ của khách hàng tăng 0.193 đơn vị.
Nếu sự hài lòng về nhân tố Vị trí nhà ở tăng 1 đơn vị thì Quyết định mua căn hộ của khách hàng tăng 0.26 đơn vị.
Nếu sự hài lòng về nhân tố Hoạt động marketing tăng 1 đơn vị thì Quyết định mua căn hộ của khách hàng tăng 0.211 đơn vị.
Nếu sự hài lòng về nhân tố Kiến trúc nhà tăng 1 đơn vị thì Quyết định mua căn hộ của khách hàng tăng 0.229 đơn vị.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.8: Tóm tắt mô hình
Model R R2 R2 hiệu chỉnh ước lượngSai số của Durbin-Watson
1 .744a .553 .547 .50607 1.945
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Theo kết quả Bảng 4.8 có hệ số xác định R2 là 0.553. Như vậy, 55.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mô hình hay nói cách khác 55.3% thay đổi Quyết định của khách hàng được giải thích bởi các nhân tố trong mô hình.
Bảng 4.9: Phân tích phương sai Mô hình Tổng bìnhphương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 117.622 5 23.524 91.852 .000b Sai số 95.017 371 .256 Tổng cộng 212.639 376
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Dựa vào kết quả Bảng 4.9, hệ số Sig. = 0.000 bé hơn 0.01 với F = 91.852 cho thấy mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%.