CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ VÀ LUẬN GIẢI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.5 Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính là phép hồi quy xem xét mối quan hệ tuyến tính – dạng quan hệ đường thẳng giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phương pháp này tìm ra hàm hồi quy phù hợp nhất để biểu diễn dự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào các biến độc lập, từ đó xác định và so sánh được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc lớn hay nhỏ.
Phép hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này là hồi quy bội với phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là PUR và các biến độc lập COO, WAR, ADV, PRC, WOM và phương pháp đưa vào một lượt. Phương trình hồi quy sẽ có dạng:
PUR = �0 + �1COO+ �2 WAR+ �3PRC+ �4WOM+ �5ADV Trong đó:
�0: Hằng số
�i: Các hệ số hồi quy riêng
PUR: Biến phụ thuộc quyết định mua sắm COO: Biến độc lập xuất xứ sản phẩm
• PRC: Biến độc lập giá
• WOM: Biến độc lập thơng tin truyền miệng trực tuyến • ADV: Biến độc lập quảng cáo trực tuyến
Kết quả cho thấy giá trị sig của phép kiểm định F với F = 43.976 và giá trị sig rất nhỏ 0.00 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp, các biến độc lập có sự liên quan tới biến phụ thuộc. Hệ số xác định R hiệu chỉnh = 0.668 cho thấy các biến độc lập ảnh hưởng 66.8% mức biến thiên của biến phụ thuộc, hay mơ hình hồi quy phù hợp với 66.8% dữ liệu.
Bảng 3-14 Mơ hình tóm tắt
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson 1 .827a 0.683 0.668 0.296 1.930 (Nguồn: tác giả tự tổng hợp) Bảng 3-15 Bảng kiểm định ANOVA Model Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 19.236 5 3.847 43.976 .000b Phần dư 8.923 102 0.087 Tổng 28.159 107 (Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Giá trị Durbin–Watson = 1.930 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011). Như vậy kết quả mơ hình tuyến tính có thể được sử dụng.
Bảng 3-16 Thơng số thống kê phương trình hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa biến cộng
Model B Sai sốchuẩn Beta
Độ chấp nhận biến thiên VIF 1 (Hằng số) 0.933 0.225 4.139 0.000 WOM 0.403 0.038 0.618 10.693 0.000 0.930 1.075 PRC 0.175 0.035 0.291 5.036 0.000 0.927 1.078 COO 0.077 0.032 0.140 2.450 0.016 0.956 1.046 WAR 0.071 0.026 0.161 2.761 0.007 0.915 1.093 ADV 0.063 0.030 0.118 2.077 0.040 0.966 1.036 (Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ hơn 2 nên hiện tượng cộng tuyến của các biến độc lập trong mơ hình là khơng có.
Tất cả các biến đều có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 do đó các biến này đều có ý nghĩa thống kê và đều tác động lên biến phụ thuộc PUR.
Do đó phương trình hồi quy có dạng như sau:
PUR = 0.933 + 0.077*COO+ 0.071*WAR+ 0.175*PRC+ 0.403*WOM+ 0.063*ADV
Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận chiều đến quyết định mua sắm. Kết quả hồi quy cho thấy quyết định mua sắm bị ảnh hưởng thuận chiều bởi cả 5 nhân tố theo giả định. Các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 trong mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.
Trong các nhân tố thì nhân tố WOM (thơng tin truyền miệng trực tuyến) có ảnh hưởng mạnh nhất tới quyết định mua sắm với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.618. Nhân tố giá có ảnh hưởng mạnh thứ hai tới quyết định mua sắm với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.291. Các nhân tố WAR (bảo hành), COO (quốc gia sản xuất) có mức ảnh hưởng mạnh thứ ba và thứ tư với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa lần lượt là 0.161 và 0.140. Cuối cùng nhân tố ADV (quảng cáo trực tuyến) có mức ảnh hưởng yếu nhất trong số 5 nhân tố với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.118.