6. Cấu trúc của luận văn
3.3.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu thực tế bằng phân tích hồ
phân tích hồi quy bội
QDi = β0 + β1 * KTi + β2 * GCi + β3 * HMi + β4 * KNi + β5 * TKi + β6 * THi + ei Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính sau:
Trong đó:
QDi: Ý định mua của khách hàng KTi : Kỹ thuật
GCi : Giá cả và điều kiện thanh toán HMi : Dịch vụ hậu mãi
KNi : Khả năng kết nối và di động TKi : Thiết kế
THi : Thƣơng hiệu Kết quả mô hình hồi quy nhƣ sau:
Bảng 3.21. Kết quả phân tích hồi quy _ Bảng Model Summary Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Std. Error of Durbin- Square the Estimate Watson
1 ,814a ,663 ,654 ,26608 1,835
a. Predictors: (Constant), TH, HM, KN, TK, KT, GC b. Dependent Variable: QD
Ta có R-Square = 0,663, điều này có nghĩa các biến KTi, GCi, HMi, KNi, TKi, THi giải thích đƣợc 66,3% sự biến động của quyết định mua của khách hàng. Vậy 1 – R2 = 0,337 đƣợc giải thích bởi các yếu tố không đƣợc đƣa vào mô hình.
Giá trị Dubin – Watson là 1,835 với n = 250, số biến độc lập là 6, tra bảng Dubin – Watson ta có DL = 1,752 và DU = 1,834 nên 4 – DL = 2,248 và 4 – DU = 2,166.
Vì DU = 1,834 < 1,835 < 4 – DU = 2,166 nên có thể kết luận không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong mô hình nghiên cứu. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bảng 3.22. Kết quả phân tích hồi quy _ Bảng ANOVA ANOVAa
Model Sum of df Mean F Sig.
Squares Square Regression 33,785 6 5,631 79,531 ,000b 1 Residual 17,204 243 ,071 Total 50,989 249 a. Dependent Variable: QD b. Predictors: (Constant), TH, HM, KN, TK, KT, GC
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Vì F = 79,531 và Sig = 0,000 < 0,05 nên giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ.
Bảng 3.23. Kết quả phân tích hồi quy _ Bảng Coefficients Coefficientsa
Model Unstandardized Standardized t Sig. Collinearity Coefficients Coefficients Statistics
B Std. Beta Tolerance VIF
Error (Constant) -1,157 ,245 -4,724 ,000 KT ,155 ,034 ,210 4,575 ,000 ,659 1,518 GC ,373 ,035 ,491 10,671 ,000 ,656 1,523 1 HM ,212 ,038 ,236 5,646 ,000 ,792 1,263 KN ,165 ,029 ,263 5,727 ,000 ,657 1,521 TK ,079 ,039 ,090 2,021 ,044 ,707 1,415 TH ,288 ,039 ,281 7,286 ,000 ,934 1,070 a. Dependent Variable: QD
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Qua bảng trên ta thấy các yếu tố đều có ý nghĩa vì đều có Sig < 0,05. Ta có mô hình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
QDi = - 1,157 + 0,155 * KTi + 0,373 * GCi + 0,212 * HMi + 0,165 * KNi
+ 0,079 * TKi + 0,288 * THi + ei
Ta thấy các yếu tố “Kỹ thuật”, “Giá cả và điều kiện thanh toán”, “Dịch vụ hậu mãi”, “Khả năng kết nối và di động”, “Thiết kế” và “Thƣơng hiệu” đều có tác động thuận chiều đến “Quyết định mua” của khách hàng, do đó các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 đƣợc chấp nhận.
3.3.2. Phân tích phƣơng sai (ANOVA)
Để tìm hiểu sâu hơn rằng có hay không sự khác biệt về Quyết định mua laptop mới của ngƣời tiêu dùng khác nhau về giới tính, quận sinh sống, thu nhập trung bình, tác giả tiến hành phân tích phƣơng sai ANOVA.
a. Giữa các nhóm người tiêu dùng khác nhau về giới tính
- Giả thuyết:
H0: Không có sự khác nhau về Ý định mua máy tính mới giữa các nhóm khách hàng khác nhau về giới tính.
- Kết quả phân tích:
Bảng 3.24. Kết quả phân tích phƣơng sai _ kiểm định Levene giữa “Quyết định mua” và “Giới tính”
Test of Homogeneity of Variances
QD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
,495 1 248 ,482
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ kiểm định Levene ta có Sig = 0,482 > 0,05 phƣơng sai “Ý định mua” giữa các nhóm khách hàng khác nhau về giới tính (Nam, Nữ) không khác nhau một cách có ý nghĩa.
Bảng 3.25. Kết quả phân tích phƣơng sai _ ANOVA giữa “Ý định mua” và “Giới tính”
ANOVA
QD
Sum of df Mean F Sig.
Squares Square
Between Groups 7,663 1 7,663 43,861 ,000
Within Groups 43,326 248 ,175
Total 50,989 249
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích ANOVA cho F = 43,861 và Sig = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ H0 hay nói cách khác là có sự khác biệt về Ý định mua giữa các nhóm khách hàng Nam và nhóm khách hàng Nữ. Ý định mua ảnh hƣởng rất nhiều bởi giới tính và có nhiều điểm khác biệt khi quyết định mua giữ khách hàng nam và nữ. Và đây cũng là một trong những yếu tố những nhà làm marketing cần chú ý để có chính sách marketing và bán hàng đƣợc tốt hơn cũng đồng thời nắm bắt nhu cầu và thị hiếu của khách hàng để đạt đƣợc sự thỏa mãn cao hơn cho từng đối tƣợng khách hàng khác nhau.
- Giả thuyết:
H0: Không có sự khác nhau về Ý định mua máy tính mới giữa các nhóm khách hàng của các quận khác nhau (Quận 1, Quận 3, Quận 4, Quận 5 và Quận Bình Thạnh).
- Kết quả phân tích:
Bảng 3.26. Kết quả phân tích phƣơng sai _ kiểm định Levene giữa “Ý định mua” và “Quận của đáp viên”
Test of Homogeneity of Variances
QD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
,749 4 245 ,560
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ kiểm định Levene ta có Sig = 0,560 > 0,05 phƣơng sai “Quyết định mua” giữa các nhóm khách hàng của các quận khác nhau (Quận 1, Quận 3, Quận 4, Quận 5 và Quận Bình Thạnh) không khác nhau một cách có ý nghĩa.
Bảng 3.27. Kết quả phân tích phƣơng sai _ ANOVA giữa “Ý định mua” và “Quận của đáp viên”
ANOVA
QD
Sum of df Mean F Sig.
Squares Square
Between Groups 1,942 4 ,486 2,425 ,049
Within Groups 49,047 245 ,200
Total 50,989 249
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích ANOVA cho F = 2,425 và Sig = 0,049 < 0,05 nên bác bỏ H0 hay nói cách khác là có sự khác biệt về Ý định mua giữa các nhóm khách hàng thuộc các quận khác nhau.
- Giả thuyết:
H0: Không có sự khác nhau về Ý định mua máy tính mới giữa các nhóm khách hàng có thu nhập trung bình tháng khác nhau (Dƣới 5 triệu đồng, Từ 5 đến dƣới 10 triệu đồng, Từ 10 đến dƣới 15 triệu đồng và Từ 15 triệu đồng trở lên).
- Kết quả phân tích:
Bảng 3.28. Kết quả phân tích phƣơng sai _ kiểm định
Levene giữa “Ý định mua” và “Thu nhập trung bình tháng” Test of Homogeneity of Variances
QD
Levene Statistic df1 df2 Sig.
,672 3 246 ,570
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Từ kiểm định Levene ta có Sig = 0,570 > 0,05 phƣơng sai “Ý định mua” giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập trung bình tháng (Dƣới 5 triệu đồng, Từ 5 đến dƣới 10 triệu đồng, Từ 10 đến dƣới 15 triệu đồng và Từ 15 triệu đồng trở lên) không khác nhau một cách có ý nghĩa.
Bảng 3.29. Kết quả phân tích phƣơng sai _ ANOVA giữa “Ý định mua” và “Thu nhập trung bình tháng”
ANOVA
QD
Sum of df Mean F Sig.
Squares Square
Between Groups ,313 3 ,104 ,507 ,678
Within Groups 50,676 246 ,206
Total 50,989 249
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích ANOVA cho F = 0,507 và Sig = 0,678 > 0,05 nên chƣa đủ cơ sở để bác bỏ H0 hay nói cách khác là không có sự khác biệt về Ý định mua giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập trung bình tháng. Mặc dù thu nhập có tác động rất lớn đến với chi tiêu của hầu hết tất cả ngƣời tiêu dùng nhƣng theo số liệu khảo sát và phân tích thì thu nhập trung bình hàng tháng của khách hàng trên địa bàn thành phố HCM không có sự khác nhau hay nói cách khác giữa các nhóm thu nhập trung bình khác nhau, sau khi phân tích thì sự khác biết là không đáng kể, không tác động nhiều đến ý định mua hàng.