Mô hình hồi quy bội là mô hình hồi quy tuyến tính đối với hệ số β chưa hiệu chỉnh có dạng:
PTTH = β0 + β1TN + β2PH + β3CN + β4HM + β5TT + u Trong đó:
PTTH: Là biến phụ thuộc (Thương hiệu tại CTCP Wonder Park JSC). β0 : Là hệ số chặn ; u : là sai số
βi : Hệ số hồi quy thứ i (i = 1,....7): Phản ánh mức độ tăng (giảm) của PTTH khi các biến độc lập (Các yếu tố ảnh hưởng đến thương hiệu: Sự sẵn sàng trải nghiệm sản
34
phẩm (TN); Sự phù hợp của sản phẩm (PH); Chất lượng cảm nhận (CN); Lòng ham muốn thương hiệu (HM); Lòng trung thành thương hiệu (TT)) thay đổi.
Kiểm định tương quan giữa các biến: Kiểm định tương quan nhằm xem xét
mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc đồng thời phản ánh tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Hệ số tương quan: mối tương quan giữa các biến được đo lường bằng hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation). Hệ số tương quan được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng.
Hệ số tương quan nhận giá trị trong khoảng (-1; +1). + Nếu hệ số tương quan > 0: tương quan thuận + Nếu hệ số tương quan < 0: tương quan nghịch
+ Nếu hệ số tương quan tiến đến : +1 hoặc -1: tương quan chặt chẽ Các hệ số tương quan được tập hợp qua ma trận tương quan
Kiểm định hệ số tương quan:
H0 : không tồn tại tương quan giữa 2 biến H1 : tồn tại mối tương quan giữa 2 biến
Với mức ý nghĩa kiểm định là 5%:
Nếu Sig. ≤ 0.05 : Bác bỏ H0
Nếu Sig. > 0.05 : Chưa có cơ sở bác bỏ H0
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Hiện tượng đa cộng tuyến
(Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc tuyến tính lẫn nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa ít nhất 2 biến độc lập trong mô hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau: Hạn chế giá trị R2 (thường sẽ làm tăng R2); làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy.
Có rất nhiều cách phát hiện sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy như: như R2 cao nhưng tỉ số t thấp; tương quan cặp giữa các biến giải thích cao ...
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Sử dụng ma trận tương quan Pearson. Nếu hệ số tương quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0.5 có thể chấp nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số VIF (variance inflation factor- hệ số phóng đại phương sai) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Trong các mô hình hồi quy hệ số VIF đều nhỏ hơn 10
35
chứng tỏ không có đa cộng tuyến xảy ra (theo Hoàng Trọng - Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2010)
Kiểm định độ phù hợp của mô hình: dựa vào hệ số của R2 để xác định mức độ giải thích của các yếu tố ảnh hưởng đến thương hiệu tại CTCP Wonder Park JSC, hệ số càng lớn mức độ giải thích càng lớn.
R (Hệ số tương quan) R2 (hệ số xác định)
< 0.3 ≤ 0.1 : Tương quan ở mức thấp
0.3 ≤ R ≤ 0.5 0.1 ≤ R2 ≤ 0.25 : Tương quan ở mức trung bình 0.5 ≤ R ≤ 0.7 0.25 ≤ R2≤ 0.5 : Tương quan khá chặt chẽ 0.7 ≤ R ≤ 0.9 0.5 ≤ R2 ≤ 0.8 : Tương quan khác chặt chẽ
≥ 0.9 ≥ 0.8 : Tương quan rất chặt chẽ
Tác giả sẽ dựa vào hệ số số R2 hiệu chỉnh ảnh để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, vì R2 không phụ thuộc vào độ lệch toán đại của R2. R2 hiệu chỉnh thường nhỏ hơn R2 thì nó không phóng đại mức độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai là phát triển định về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Cặp giả thuyết nghiên cứu:
Giả thiết HO : không có mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giả thuyết H1 : Tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nguyên tắc chấp nhận giả thuyết với mức ý nghĩa 5%: Nếu Sig. ≤ 0.05 : Bác bỏ HO; Nếu Sig. > 0.05 : Chưa có cơ sở bác bỏ HO
36
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Từ cơ sở lý thuyết và kết quả các nghiên cứu trước đã trình bày ở chương 2, trong chương 3 tác giả đã đưa ra các thang đo để đo lường các yếu tố ố ảnh hưởng đến thương hiệu tại công ty cổ phần Wonder Park JSC. Nghiên cứu này tác giả sử dụng mô hình hồi quy bội để để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thương hiệu tại công ty, tiến trình này gồm hai giai đoạn nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó, tác giả đã trình bày chi tiết về việc thiết kế thang đo, thu thập dữ liệu, xử lý và phân tích dữ liệu. Dựa trên nền tảng lý thuyết của chương này tác giả thực hiện xử lý số liệu và rút ra kết luận về các yếu tố ảnh hưởng đến đến thương hiệu tại CTCP Wonder Park JSC sẽ được trình bày ở chương 4. Phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu này là SPSS 20.0.
37
CHƯƠNG 4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU