3. Mục tiêu nghiên cứu
4.5.1. Kiểm định các giả thuyết trong mô hình
4.5.1.1. Phân tích sự tương quan giữa các biến
Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, trước hết ta cần thực hiện ma trận tương quan giữa các biến “Tính liêm chính”, “Tìm kiếm sự mới lạ”, “Ý thức giá trị”, “Nhạy cảm đạo đức”, “Thái độ đối với hàng giả”, “Thái độ đối với hậu quả xã hội gây ra bởi hàng giả” và “Dự định hành vi” với hệ số Pearson và kiểm định hai phía ở mức ý nghĩa 5%. Ma trận hệ số tương quan thể hiện sự độc lập giữa các biến trên được thống kê như sau:
Bảng 4.20: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình Pearson Correlation Tính liêm chính Tìm kiếm mới lạ Ý thức giá trị Nhạy cảm
đạo đức hàng giả Thái độ
Thái độ hậu quả XH Dự định hành vi Tính liêm chính Sig.(2-tailed) 1 -0.089 0.190 -0.164 0.015 0.180 0.001 -0.223 0.001 -0.128 0.072 -0.252 0.000 Tìm kiếm mới lạ Sig.(2-tailed) 1 0.259 0.000 -0.160 0.018 0.201 0.003 0.032 0.655 0.173 0.010 Ý thức giá trị Sig.(2-tailed) 1 0.070 0.301 -0.126 0.068 -0.148 0.037 -0.072 0.285 Nhạy cảm đạo đức Sig.(2-tailed) 1 -0.418 0.000 -0.351 0.000 0.405 0.000 Thái độ hàng giả Sig.(2-tailed) 1 0.206 0.004 0.564 0.000
Thái độ hậu quả xã hội Sig.(2-tailed) 1 0.177 0.013 Dự định hành vi Sig.(2-tailed) 1
Như vậy, theo Bảng 4.20, nếu sử dụng mức ý nghĩa 5% (tức là xác suất chấp nhận giả thuyết sai là 5%) thì tất cả các biến trong mô hình đều có tương quan với nhau. Mặc dù biến độc lập “Tính liêm chính”, “Tìm kiếm mới lạ” và biến “Ý thức giá trị” có mức tương quan với các biến còn lại rất thấp <0.3, người nghiên cứu vẫn quyết định đưa vào để phân tích hồi quy đa biến.
4.5.1.2. Kiểm định các giả thuyết H1.1, H1.2, H1.3, H1.4
Ta kiểm định các giả thiết H1.1, H1.2, H1.3, H1.4 dựa vào hồi quy đa biến về mối quan hệ giữa các yếu tố “Tính liêm chính” (Liemchinh), “Tìm kiếm sự mới lạ” (TKmoila), “Ý thức giá trị” (YTgiatri), “Nhạy cảm đạo đức” (NCdaoduc), và “Thái độ đối với hàng giả” (TDhanggia) được thực hiện theo phương pháp Enter. Theo đó, đưa tất cả các biến độc lập Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc và biến phụ thuộc TDhanggia trong cùng một lần thực hiện hồi quy.
Theo đó, cặp giả thiết tổng quan về sự tồn tại của các mô hình như sau: H0: Ri2 = 0
H1: Ri2 ≠ 0
Để thực hiện phân tích này, ta thực hiện phân tích phương sai theo bảng phụ ở phụ lục.
Qua kết quả phân tích sau khi kiểm định phương sai, vì p(F) = 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa các biến Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc với TDhanggia. Điều này cũng đồng nghĩa dữ liệu cho phép bác bỏ H0 và chấp nhận H1 đối với mô hình hồi quy 5 biến Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc và TDhanggia.
Cặp giả thuyết tổng quát về các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy của Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCđaoduc và TDhanggia có dạng như sau:
H0: ßi = 0 (Có ít nhất một trong các hệ số hồi quy bằng 0)
H1: ßi ≠ 0
biến Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc, Chuanchuquan lần lượt là 0.036, 0.010, 0.040, 0.000 đều bé hơn 0.05, cho phép bác bỏ giả thiết H0 trong trường hợp này. Có thể khẳng định biến số này có ý nghĩa trong mô hình và mô hình thực tế như sau:
TDhanggia = -0.133*Liemchinh + 0.168*TKmoila + 0.133*YTgiatri - 0.363*NCdaoduc + ei
Qua phương trình trên, có thể nhận thấy rằng với một cấp độ thay đổi về tìm kiếm sự mới lạ, ý thức giá trị thì thái độ đối với hàng giả sẽ tăng lần lượt là 0.168 và 0.133 cấp độ. Trong khi đó, với một cấp độ thay đổi về tính liêm chính, nhạy cảm đạo đức thì thái độ đối với hàng giả sẽ giảm lần lượt là 0.133 và 0.363 cấp độ.
Kết quả phân tích còn cho thấy R2 = 0.217 nên mối quan hệ giữa biến Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc và TDhanggia là yếu (R2 < 0.3) hay nói khác hơn bốn biến trên giải thích được 21.7% thái độ của người tiêu dùng đối với hàng giả.
Hệ số VIF của Liemchinh, TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc đều nhỏ hơn 2 và hệ số Tolerance đều lớn hơn 0.01 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, Hệ số Durbin – Watson đạt 1.755 thuộc khoảng thích hợp là [1,3] cho thấy không có tương quan phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không theo một quy luật nào cụ thể chứng tỏ rằng giả định về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy giá trị trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99, do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
tính liêm chính, tìm kiếm sự mới lạ, ý thức giá trị của các đáp viên chỉ dự đoán được phần nhỏ các đánh giá của đáp viên đối với hàng giả thời trang. Trong khi đó, nhạy cảm đạo đức đóng vai trò quan trọng hơn trong việc dự đoán thái độ của người tiêu dùng đối với hàng giả thời trang. Điều này cho thấy, khả năng đáp viên mua hàng giả thời trang để tìm kiếm sự khác biệt, mới lạ và giá thấp hơn là không đáng kể. Trong khi đó, người tiêu dùng càng xem trọng tính liêm chính thì họ sẽ có thái độ tiêu cực đối với hàng giả thời trang mặc dầu không nhiều. Thêm vào đó, người tiêu dùng càng nhận thức được tác hại của hàng giả xem xét dưới góc độ đạo đức thì họ càng có thái độ tiêu cực hơn đối với hàng giả thời trang.
4.5.1.3.Kiểm định các giả thuyết H2.1, H2.2, H2.3, H2.4
Thực hiện phân tích hồi quy đa biến mối quan hệ giữa các yếu tố “Tính liêm chính” (Liemchinh), “Tìm kiếm sự mới lạ” (TKmoila), “Ý thức giá trị” (YTgiatri), “Nhạy cảm đạo đức” (NCdaoduc) và “Thái độ với hậu quả xã hội” (TDhauqua) được thực hiện theo phương pháp Enter. Theo đó đưa tất cả các biến độc lập Liemchinh,
TKmoila, YTgiatri, NCdaoduc với biến phụ thuộc TDhauquaxh trong cùng một lần thực hiện hồi quy.
Kết quả từ phân tích phương sai cho thấy kiểm định F = 8.308 với giá trị sig là 0.000 <0.05 cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi quy tuyến tính bội của ta phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Phân tích hồi quy cho thấy trong mô hình chỉ có NCdaoduc có Sig. là 0.000 là bé hơn 0.05. Trong khi đó, giá trị p của các biến Liemchinh, TKmoila, YTgiatri đều lớn hơn 0.05 cho phép chấp nhận giả thiết H0 tức là không có mối liên hệ giữa tính liêm chính, tìm kiếm sự mới lạ, ý thức giá trị với thái độ đối với hậu quả xã hội gây ra bởi hàng giả thương hiệu cao cấp. Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập NCdaoduc với biến phụ thuộc TDhauquaxh được thể hiện như sau:
Qua phương trình trên có thể nhận thấy rằng với một cấp độ thay đổi của nhạy cảm đạo đức thì thái độ đối với hậu quả xã hội của hàng giả thời trang của người tiêu dùng sẽ giảm 0.344 cấp độ.
R2 = 0.129 nên mối quan hệ giữa các biến NCdaoduc và TDhauquaxh là yếu (0 < R2 < 0.3), hay nói khác hơn biến NCdaoduc giải thích được 12.9% thái độ đối với hậu quả xã hội của hàng giả thời trang của người tiêu dùng.
Hệ số VIF của NCdaoduc nhỏ hơn 2 và hệ số Tolerance lớn hơn 0.01 nên có thể nói mô hình hồi quy này không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Đồng thời, hệ số Durbin-Watson cũng đạt 1.722 cho thấy không có tương quan phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không theo một quy luật nào cụ thể chứng tỏ rằng giả định về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy giá trị trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99, do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Theo dữ liệu phân tích được, ta chấp nhận giả thiết H2.4, bác bỏ các giả thiết H2.1, H2.2, H2.3.
Theo kết quả của hàm hồi quy, yếu tố đạo đức ảnh hưởng tương đối mạnh và ngược chiều đến các đánh giá của các đáp viên đối với những hậu quả xã hội gây ra bởi hàng giả thời trang.
4.5.1.4. Kiểm định các giả thuyết H3.1, H3.2, H3.3, H3.4
Thực hiện phân tích hồi quy với các biến “Tính liêm chính” (Liemchinh), “Tìm kiếm mới lạ” (TKmoila), “Ý thức giá trị” (YTgiatri), “Nhạy cảm đạo đức”
(NCdaoduc) với một biến phụ thuộc “Dự định hành vi” (DDhanhvi) để kiểm định các giả thuyết H3.1, H3.2, H3.3, H3.4.
Kết quả từ phân tích phương sai cho thấy kiểm định F = 14.184 với giá trị sig là 0.000 < 0.05 chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Phân tích hồi quy cho thấy trong mô hình hồi quy hoàn chỉnh, chỉ có hai biến Liemchinh và NCdaoduc đạt mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig tương ứng là 0.007 và 0.000 (<0.05), trong khi đó, giá trị Sig của biến TKmoila, YTgiatri đều lớn hơn 0.05 cho phép chấp nhận giả thuyết H0 tức là không có mối liên hệ giữa tiềm kiếm mới lạ và ý thức giá trị với dự định hành vi hàng giả thời trang. Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa hai biến độc lập Liemchinh, NCdaoduc với biến phụ thuộc DDhanhvi được thể hiện qua biểu thức sau:
DDhanhvi = -0.170*Liemchinh - 0.352*NCdaoduc + ei
Mô hình hồi quy có hệ số Beta của hai biến NCdaoduc và Chuanchuquan đều âm cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa biến độc lập “Tính liêm chính” và “Nhạy cảm đạo đức” với biến phụ thuộc “Dự định hành vi”. Theo đó, ta chấp nhận các giả thuyết H3.1, H3.4 và bác bỏ giả thuyết H3.2, H3.3 với mức ý nghĩa là 5%.
Về độ thích hợp của mô hình, hệ số R2 hiệu chỉnh đạt 0.209 cho thấy mối quan hệ yếu giữa các biến; nói cách khác, các nhân tố tính liêm chính, nhạy cảm đạo đức sẽ giải thích được 20.9% sự biến động của dự định hành vi của người tiêu dùng đối với hàng giả thời trang.
Đồng thời, kết quả cho thấy hệ số chấp nhận Tolerance đạt trên 0.01, hệ số phóng đại phương sai VIF của từng nhân tố nhỏ hơn <2 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin-Watson cũng đạt 2.033 cho thấy không có tương quan phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không theo một quy luật nào cụ thể chứng tỏ rằng giả định về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1) nên có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Theo kết quả của hàm hồi quy, tính liêm chính ảnh hưởng ngược chiều đến dự định hành vi đối với hàng giả thời trang, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng không được như sự mong đợi của người nghiên cứu. Qua đó, có thể thấy được rằng tính liêm chính chỉ phần nào khiến các đáp viên có ý định tiêu cực đến hàng giả thời trang. Trong khi đó, yếu tố nhạy cảm đạo đức ảnh hưởng tương đối mạnh và ngược chiều đến các ý định của các đáp viên đối với hàng giả thời trang. Điều này cho thấy người tiêu dùng càng nhận thức tác hại của hàng giả dưới góc độ đạo đức thì càng có ý định tiêu cực khi mua hàng giả thời trang.
4.5.1.4. Kiểm định các giả thuyết H4.1 và H4.2
Thực hiện phân tích hồi quy với các biến “Thái độ đối với hàng giả” (TDhanggia) và “Thái độ đối với hậu quả xã hội” (TDhauquaxh) với một biến phụ thuộc “Dự định hành vi” (DDhanhvi) để kiểm định các giả thuyết H4.1, H4.2:
Kết quả từ phân tích phương sai cho thấy kiểm định F = 44.412 với giá trị sig là 0.000 < 0.05 chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Phân tích hồi quy cho thấy trong mô hình hồi quy hoàn chỉnh, chỉ có biến TDhanggia đạt mức ý nghĩa 5% với giá trị Sig tương ứng là 0.000 (<0.05), trong khi đó, giá trị Sig của biến TDhauquaxa > 0.05 cho phép chấp nhận giả thuyết H0 tức là không có mối liên hệ giữa thái độ đối với hậu quả xã hội của hàng giả thời trang với dự định hành vi hàng giả thời trang. Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập TDhanggia với biến phụ thuộc DDhanhvi được thể hiện qua biểu thức sau:
DDhanhvi = 0.552*TDhanggia + ei
Mô hình hồi quy có hệ số Beta của TDhanggia dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều giữa biến độc lập “Thái độ đối với hàng giả” với biến phụ thuộc “Dự định hành vi”. Theo đó, ta chấp nhận giả thuyết H4.1 và bác bỏ giả thuyết H4.2 với mức ý nghĩa là 5%.
Về độ thích hợp của mô hình, hệ số R2 hiệu chỉnh đạt 0.309 cho thấy mối quan hệ trung bình giữa các biến; nói cách khác, nhân tố thái độ đối với hàng giả sẽ giải thích 30.9% sự biến động của dự định hành vi của người tiêu dùng đối với hàng giả thời trang.
Đồng thời, kết quả cho thấy hệ số chấp nhận Tolerance đạt trên 0.01, hệ số phóng đại phương sai VIF của từng nhân tố nhỏ hơn < 2 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số Durbin-Watson cũng đạt 2.318 cho thấy không có tương quan phần dư. Điều này có ý nghĩa là mô hình hồi quy không vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Biểu đồ phân tán giữa các phần dư và các giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không theo một quy luật nào cụ thể chứng tỏ rằng giả định về liên hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1) nên có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Đúng như mong đợi và dự đoán của người nghiên cứu, thái độ của người tiêu dùng đối với hàng giả thời trang có ảnh hưởng mạnh đến dự định hành vi của họ. Điều này phù hợp với hai lý thuyết cơ sở đã được nêu ở chương 2. Tuy nhiên, thái độ của người tiêu dùng đối với hậu quả xã hội do hàng giả thời trang gây ra lại không có tác động đến dự định hành vi. Điều này có thể là do đánh giá của người tiêu dùng đối với hậu quả xã hội gây ra bởi hàng giả thời trang vẫn còn chưa được rõ ràng và một bộ phận người tiêu dùng vẫn chưa nhận thức hết được ảnh hưởng xấu của hàng giả thời trang gây ra cho xã hội.
Dựa trên các kết quả kiểm định hồi quy, ta xây dựng được mô hình đo lường mới với hướng tác động như sau:
Hình 4.3: Kết quả mô hình nghiên cứu chính thức (-) (-) (+) (+) (+) (-) (-) (-)
4.5.2. Kiểm định các giả thuyết về các thuộc tính nhân khẩu học
Để tiến hành kiểm định các giả thuyết, chúng tôi sử dụng kiểm định tham số