4.6.1 Ket quả ước lượng mô hình hồi quy
Ket quả tại bảng 4.11, tôi sử dụng hệ số xác định R2 (R-Square) được chứng minh là hàm không giảm theo biến số độc lập đưa vào mô hình. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu có hơn một biến được giải thích trong mô hình. Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy R2 (R-Square) = 0.551, điều này chứng tỏ các biến độc lập đưa vào
mô hình là phù hợp, tương quan khá chặt chẽ. Giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R- Square) = 0.541 cho thấy mức độ phù hợp của mô hình là 54.1% hay nói cách khác mô hình giải thích được 54.1% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích được
Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả
4.6.2 Kiểm định mô hình hồi quy Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Tiến hành phép kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả phân tích ANOVA phương sai một yếu tố cho thấy giá trị kiểm định F= 60.427 có mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 (Bảng 4.12). Điều này nghĩa
là các biến trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.13 cung cấp kết quả mô hình hồi quy được ước lượng cho thấy các nhân tố độc lập đều có hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% hoặc tốt hơn. Kết quả này có khả năng cung cấp những căn cứ quan trọng cho mục tiêu đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến Quyết định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại TP.HCM. Trước khi đánh giá điều này, tác giả kiểm định mức độ của mô hình ước lượng và đánh giá có hay không mô hình vi phạm các giả thiết quan trọng của một mô hình hồi quy bội.
Kết quả của bảng 13 đã thể hiện rất rõ về sự tác động của các biến đến Quyết định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh.
Đầu tiên là “Thương hiệu (B)” có tác động dương Quyết định chọn smartphone Samsung với sig = 0.000 < 0.05 và β = 0.291. Với kết quả trên, tác giả chấp nhận H1:
Yếu tố thương hiệu sản phẩm có tác động cùng chiều dương đến quyết định chọn mua điện thoại di động Samsung. Bên cạnh đó, khi các biến khác không thay đổi, cứ 1 đơn vị “Thương hiệu (B)” tăng lên thì “Quyết định chọn mua smartphone Samsung
của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh (YD)” cũng sẽ tăng lên
0.291 đơn vị.
Thứ hai là, biến “Tính năng sản phẩm (PF)” với sig = 0. 023 < 0.05, vậy nên chấp nhận giả thuyết H3 và kết luận biến “Tính năng sản phẩm (PF)” tác động đến YD. Với β = 0.115 có nghĩa khi các biến khác không thay đổi, cứ 1 đơn vị “Tính năng sản
phẩm (PF)” tăng lên thì “Quyết định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh (YD)” cũng sẽ tăng lên 0.115 đơn vị. Tiếp đến, kết quả cho thấy biến “Tính tiện lợi (C)” có tác động đến Quyết định chọn mua smartphone Samsung với p = 0.019 < 0.05 và β = 0.103. Với kết quả đó, tác giả chấp nhận H4: Yếu tố Tiện lợi có tác động cùng chiều dương đến quyết định chọn mua điện thoại di động Samsung. Và khi các biến khác không có sự thay đổi, cứ một
ANOVA
Mô hình bình phươngTổng Df bình phươngTrung bình F Sig.
1 Hồi quy 94,627 6 15,771 60,427 ,000b Số dư 77,254 2 96 ,261 Tổn g 171,881 02 3 Coefficients 64
Tiếp đến, kết quả cho thấy biến “Ảnh hưởng xã hội (SI)” có tác động đến Quyết định
chọn mua smartphone Samsung với p = 0.000 < 0.05 và β = 0.167. Với kết quả đó, tác giả chấp nhận giả thuyết H5: Yếu tố Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều dương đến quyết định chọn mua điện thoại di động Samsung. Và khi các biến khác không có sự thay đổi, cứ một đơn vị của “Ảnh hưởng xã hội (SI)” tăng lên thì “Quyết
định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố
Hồ Chí Minh (YD)” cũng sẽ tăng lên 0.167 đơn vị.
Tiếp đến, kết quả cho thấy biến “Tính phụ thuộc (D)” có tác động đến Quyết định chọn mua smartphone Samsung với p = 0.027 < 0.05 và β = 0.111. Với kết quả đó, tác giả chấp nhận giả thuyết H6: Yếu Phụ thuộc có tác động cùng chiều dương đến quyết định chọn mua điện thoại di động Samsung. Và khi các biến khác không có sự thay đổi, cứ một đơn vị của “Tính phụ thuộc (D)” tăng lên thì “Quyết định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh (YD)” cũng sẽ tăng lên 0.111 đơn vị.
Cuối cùng, kết quả cho thấy biến “Giá cả sản phẩm (P)” có tác động đến Quyết định chọn mua smartphone Samsung với p = 0.000 < 0.05 và β = 0.341. Với kết quả đó, tác giả chấp nhận giả thuyết H2: Yếu tố giá cả sản phẩm có tác động cùng chiều dương đến quyết định chọn mua điện thoại di động Samsung. Và khi các biến khác không có sự thay đổi, cứ một đơn vị của “Giá cả sản phẩm (P)” tăng lên thì “Quyết định chọn mua smartphone Samsung của nhân viên văn phòng làm việc tại thành phố
Hồ Chí Minh (YD)” cũng sẽ tăng lên 0.341 đơn vị.
Sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) để phát hiện đa cộng tuyến giữa 65
Bảng 4.12: Phân tích One Way ANOVA
Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả
Mô hình chưa chuẩn hoá quy chuẩn hoá t Mức ý nghĩa Sig. Collinearity Statistics
B ErrorStd. Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -,429 ,256 -1,672 ,095 B ,350 ,053 ,291 6,670 ,000 ,798 1,254 PF ,136 ,059 ,115 2,288 ,023 ,604 1,657 C ,079 ,034 ,103 2,354 ,019 ,798 1,253 SI ,126 ,034 ,167 3,727 ,000 ,752 1,329 D ,103 ,046 ,111 2,227 ,027 ,611 1,636 P ,321 ,047 ,341 6,774 ,000 ,598 1,673 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả