SK Hệ số tương quan Pearson 1 Sig. (2 đầu) MT Hệ số tương quan Pearson 0,395 1 Sig. (2 đầu) 0,000 TH Hệ số tương quan Pearson 0,274 0,382 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 KT Hệ số tương quan Pearson 0,279 0,248 0,177 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,002 0,031 CL Hệ số tương quan Pearson 0,434 0,293 0,315 0,433 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 CM Hệ số tương quan Pearson 0,270 0,300 0,190 0,384 0,337 1 Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 0,020 0,000 0,000 GB Hệ số tương quan Pearson 0,543 0,323 0,268 0,327 0,468 0,347 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 YD Hệ số tương quan Pearson 0,591 ** 0,519** 0,424** 0,446** 0,543** 0,420** 0,619** 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 ** Mức ý nghĩa 0.01 *Mức ý nghĩa 0.05
(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu điều tra, 2019)
Bảng hệ số tương quan cho thấy các giá trị hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều có ý nghĩa ở mức 99%, còn giá trị sig. của các biến độc lập với
biến phụ thuộc đều bé hơn mức ý nghĩa 0,01, cho thấy các biến độc lập đều có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Trong đó, biếnNhận thức về giá bántương quan mạnh nhất (0,619) và biến Chuẩn mực chủ quan có tương quan yếu nhất (0,420). Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc ý định mua và các biến độc lập khác tương đối cao. Do đó ta có thể kết luận sơ bộ là các biến độc lập phù hợp để đưa vào mơ hình giải thích cho biến ý định mua TPHC.
2.2.4.2. Phân tích hồi quy tác động của các nhân tố đến ý định mua
Phân tích hồi quy được thực hiện để xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc ý định mua và các biến độc lập:Sự quan tâm tới sức khỏe, Sự quan tâm tới mơi trường, Sự tín nhiệm thương hiệu, Nhận thức về chất lượng, Kiến thức về TPHC, Chuẩn mực chủ quan, Nhận thức về giá bán. Mơ hình nghiên cứu của luận án bao gồm
một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Vì vậy tác giả sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính bội.
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy, tác giả căn cứ vào hệ số xác định R2. Hệ số R2 cho biết % sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình:
• Khi R2= 0 ta kết luận biến phụ thuộc và các biến độc lập khơng có quan hệ với nhau. • Khi R2 = 1 ta kết luận đường hồi quy phù hợp hoàn hảo.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình, tác giả sử dụng kiểm định F. Đây là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể nhằm xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập khơng. Mơ hình được coi là phù hợp khi giá trị significant < 0,05.
Mơ hình hồi quy:
Y= βo+ β1*SK + β2*MT+ β3*TH+ β4*KT +β5*CL + β6*CM + β7*GB +ε Trong đó:
• Y là YD: ý định mua thực phẩm hữu cơ • SK là sự quan tâm tới sức khỏe
• MT là sự quan tâm tới mơi trường • TN là sự tín nhiệm thương hiệu • KT là kiến thức về thực phẩm hữu cơ
• CL là nhận thức về chất lượng • CQ là chuẩn mực chủ quan • GB là nhận thức về giá bán • βolà hằng số
• β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7 là hệ số hồi quy • ε là sai số ngẫu nhiên
Bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy như sau: