STT Nhân tố Các biến quan sát Biến bị loại
1 GB Giá bán GB1, GB2, GB3 ( 3 biến)
2 LI Lợi ích sức khỏe LI1, LI2, LI3 ( 3 biến) 3 TT Tính sẵn có và tính
thuận tiện
TT1, TT2, TT3 ( 3 biến)
4 NB Mức độ nhận biết NB1, NB2, NB3, NB4 ( 4 biến) 5 TN Thu nhập TN1, TN2, TN3 ( 3 biến) 6 UT Uy tín người bán UT1, UT2, UT3 ( 3 biến )
7 TQ Thói quen tiêu dùng TQ1, TQ2, TQ3 ( 3 biến) Loại 8 QD Quyết định tiêu
dùng
QD1, QD2, QD3 ( 3 biến) Tổng số lượng biến quan sát độc lập còn lại : 19
Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc: 3
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích (2017) d. Phân tích hồi quy đa biến
Khác với tương quan, trong hồi quy các biến không có tính chất đối xứng như phân tích tương quan. Vai trò giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là khác nhau. X và Y hay Y và X có tương quan với nhau đều mang cùng một ý nghĩa, trong khi đó với hồi quy, ta chỉ có thể nhận xét: X tác động lên Y hoặc Y chịu tác động bởi X.
- Đối với phân tích hồi quy tuyến tính bội, chúng ta giả định các biến độc lập X1, X2, X3 sẽ tác động đến biến phụ thuộc Y. Ngoài X1, X2, X3… còn có rất nhiều những nhân tố khác ngoài mô hình hồi quy tác động đến Y mà chúng ta không liệt kê được (Nguyễn Đình Thọ, 2009).
Các tiêu chí trong phân tích hồi quy đa biến:
Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn so với R2.
Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu sig nhỏ hơn 0,05, ta kết luận mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. Giá trị này thường nằm trong bảng ANOVA.
Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2, nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.
Giá trị sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0.05, ta kết luận biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập tương ứng với một hệ số hồi quy riêng, do vậy mà ta cũng có từng kiểm định t riêng. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.
Hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 nghĩa là đang có đa cộng tuyến xảy ra với biến độc lập đó. Khi đó, biến này sẽ không có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, trên thực tế, nếu hệ số VIF > 2 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.
Sau khi phân tích hồi quy đa biến ta có kết quả (phụ lục 02):
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,648 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 64,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 35,2% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Sig kiểm định hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại khỏi mô hình.
Hệ số Durbin – Watson = 2,095, nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy không có đa cộng tuyến xảy ra. Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Như vậy, tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc riêng biến giá bán là tác động ngược chiều. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc QD là:
TN (0,282) > TT (0,224) > NB (0,205) > LI (0,153) > UT (0,146)> GB (0,138) Tương ứng với:
Biến thu nhập có tác động mạnh nhất tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch; Biến sự thuận tiện tác động mạnh thứ 2 tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch; Biến mức độ nhận biết tác động mạnh thứ 3 tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch;
Biến lợi ích đối với sức khỏe tác động mạnh thứ 4 tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch;
Biến uy tín của người bán tác động mạnh thứ 5 tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch;
Biến giá bán tác động yếu nhất tới quyết định tiêu dùng thịt lợn sạch; Vậy phương trình hồi quy chuẩn hóa sẽ là: (phụ lục 02)
QD = 0,454- 0,138*GB + 0,282*TN + 0,224TT + 0,153*LI + 0,205*NB + 0,146*UT
Trong đó ý nghĩa của các hệ số như sau:
0.454 là hệ số tự do. Khi các biến bằng 0 thì QD =0,454
Khi giá bán tăng lên 1 đơn vị thì quyết định tiêu dùng sẽ giảm xuống 0,38 lần (các yếu tố khác không đổi).
Khi thu nhập tăng lên 1 đơn vị thì quyết định tiêu dùng sẽ tăng lên 0,282 lần (các yếu tố khác không đổi).
Khi sự thuận tiện tăng lên 1 đơn vị thì quyết định tiêu dùng tăng lên 0,224 lần (các yếu tố khác không đổi).
Khi lợi ích đối với sức khỏe tăng lên 1 đơn vị thì quyết định tiêu dùng sẽ tăng lên 0,153 lần (các yếu tố khác không đổi).
Khi mức độ nhận biết của người tiêu dùng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định tiêu dùng sẽ tăng lên 0,205 lần (các yếu tố khác không đổi).
Khi uy tín của người bán tăng lên 1 đơn vị thì quết định tiêu dùng sẽ tăng lên 0,146 lần (các yếu tố khác không đổi).
4.3.3. Một số yếu tố khác
4.3.3.1. Độ tuổi
Độ tuổi của người tiêu dùng có những ảnh hưởng đến quyết định mua thịt lợn sạch. Theo độ tuổi của người tiêu dùng mà xu hướng lựa chọn tiêu dùng thịt lợn sạch là khác nhau. Những độ tuổi khác mức độ quan tâm tới thịt lợn sạch đối với bữa ăn hàng ngày không đồng đều.
Giả thiết đặt ra trước khi khảo sát thực tế: Những người tuổi càng cao thì nhận thức về tiêu dùng thịt lợn sạch càng nhiều vì họ nhận thức được sức khỏe của họ là rất quan trọng, đặc biệt trong tiêu dùng thịt lợn hàng ngày. Vì vậy, nhu cầu về thịt lợn sạch của họ cao hơn đối tượng khác. Những người trẻ tuổi, họ còn có sức khỏe tốt, họ chưa quan tâm nhiều đến việc tiêu dùng thịt lợn sạch hay thịt lợn không an toàn cho sức khỏe. Vì đa số thịt lợn không an toàn khi tiêu dùng lại chưa ảnh hưởng ngay đến sức khỏe của họ. Nhưng trên thực tế khi khảo sát lại cho kết quả như bảng dưới đây: