Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số -1.255 0,478 -2.628 0,010 TH 0,256 0,064 0,257 4.012 0,000 1.047 CL 0,148 0,052 0,190 2.854 0,005 1.132 GC 0,216 0,055 0,260 3.919 0,000 1.123 DV 0,416 0,056 0,477 7.368 0,000 1.064 CCQ 0,262 0,064 0,275 4.125 0,000 1.126
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý SPSS của tác giả năm 2021)
Sử dụng kiểm định t để kiểm định về ý nghĩa của các hệ số hồi quy. Kết quả cho thấy tất cả các biến độc lập đều có Sig. của kiểm định t nhỏ hơn 0,05 nên khơng có biến nào bị loại khỏi mơ hình và tất cả các nhân tố độc lập được sử dụng cho mơ hình hồi quy đều có ý nghĩa và được dùng để giải thích ý nghĩa cho biến phụ thuộc.
Hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị dao động từ 1.047 đến 1.132 đều nhỏ hơn 5 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Hair, Black & Babin, 2010).
Các hệ số hồi quy đều có kết quả lớn hơn 0 nên tất cả các biến độc lập được đưa vào phân tích hồi quy đều có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn
của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta có thể sắp xếp mức độ tác động từ mạnh đến yếu của biến độc lập vào biến phụ thuộc là: DV(0,477) > CCQ(0,275) > GC(0,260) > TH(0,257) > CL(0,190). Hay nói cách khác:
Nhân tố Dịch vụ khách hàng tác động mạnh nhất đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng.
Nhân tố Chuẩn chủ quan tác động mạnh thứ 2 đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng.
Nhân tố Giá cả tác động mạnh thứ 3 đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng.
Nhân tố Thương hiệu tác động mạnh thứ 4 đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng.
Nhân tố Chất lượng tác động yếu nhất đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa của 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm nội thất nhà ở của khách hàng đối với công ty TNHH MTV nội thất Wood Park của khách hàng được viết lại như sau:
Y = 0,477*X1 + 0,275*X2 + 0,260*X3 + 0,257*X4 + 0,190*X5 Hay: Y = 0,477*DV + 0,275*CCQ + 0,260*GC + 0,257*TH + 0,190*CL
Nói cách khác: Quyết định mua = 0,477* Chất lượng + 0,275* Chuẩn chủ quan + 0,260* Giá cả
+ 0,257* Thương hiệu + 0,190* Chất lượng
2.2.6.3. Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quyKiểm tra giả định phân phối chuẩn của Kiểm tra giả định phân phối chuẩn của phần dư
Từ biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram có thể thấy đường cong phân phối chuẩn có dạng hình chng nên phù hợp với dạng đồ thị phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean của đồ thị là 6.38E-16 xấp xỉ gần bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0,979 xấp xỉ bằng 1. Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Biểu đồ 2. 5: Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ 2. 6: Biểu đồ Scatter Plot
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý SPSS của tác giả năm 2021)
Sử dụng biểu đồ Scatterplot để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính. Từ biểu đồ có thể ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quang đừng đi tung độ 0 mà không tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Do đó, giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Kiểm tra giả định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau và cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến một. Do đó, để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế thì phải xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.