X1 X2 X3 X4 X5 Y X1 1 .452** .193** .328** .301** .520** .000 .004 .000 .000 .000 X2 .452 ** 1 .208** .249** .273** .718** .000 .002 .000 .000 .000 X3 .193** .208** 1 .185** -.032 .289** .004 .002 .005 .636 .000 X4 .328** .249** .185** 1 .190** .393** .000 .000 .005 .004 .000 X5 .301 ** .273** -.032 .190** 1 .151* .000 .000 .636 .004 .023 Y .520 ** .718** .289** .393** .151* 1 .000 .000 .000 .000 .023
** Tương quan ở mức ý nghĩa 1% (kiểm định 2 phía) * Tương quan ở mức ý nghĩa 5% (kiểm định 2 phía)
Kết quả bảng hệ số tƣơng quan bên trên cho ta thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với cả năm biến độc lập, trong đó hệ số tƣơng quan giữa ý định mua lặp lại với chất lƣợng sản phẩm là cao nhất, đạt 0.718 , kế đến là hình ảnh
thƣơng hiệu, đạt 0.520. Hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc với giá bán là thấp nhất, đạt 0.151.
Từ kết quả trên, ta cũng thấy rằng giữa các biến độc lập có tƣơng quan với nhau. Về vấn đề này, trong phần kiểm định đa cộng tuyến ta sẽ xem giữa các biến đƣợc giữ lại trong mơ hình hồi quy có xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến hay khơng?
4.3.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc sử dụng để phân tích sự tác động của các biến độc lập (5 biến) tới biến phụ thuộc (ý định mua lặp lại). Trƣớc hết, ta cần nắm sơ một số lý thuyết về phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem các biến độc lập (biến thuyết minh) quy định các biến phụ thuộc (biến đƣợc thuyết minh) nhƣ thế nào. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp dự đốn đƣợc giá trị của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập.
a) Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Áp dụng phân tích hồi quy vào mơ hình, tiến hành phân tích hồi quy đa biến với năm nhân tố đã đƣợc kiểm định hệ số tƣơng quan (X1, X2, X3, X4, X5) và biến phụ thuộc (Y). Phƣơng pháp phân tích đƣợc chọn là phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt Enter. Kết quả đƣợc thể hiện trong các bảng sau đây:
Bảng 4.11: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R 2R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn Hệ số Durbin - Watson 1 .783 .613 .604 .408 1.925
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy Mơ Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance
Hệ số VIF 1 Hằng số -.537 .369 -1.454 .147 X1 .284 .068 .208 4.185 .000 .714 1.401 X2 .640 .053 .589 12.125 .000 .751 1.332 X3 .121 .059 .090 2.044 .042 .915 1.093 X4 .263 .066 .181 3.996 .000 .859 1.164 X5 -.148 .065 -.104 -2.288 .023 .865 1.157 Phần mềm xử lý số liệu cho ra phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
Y = - 0.537 + 0.284X1 + 0.640X2 + 0.121X3 + 0.263X4 – 0.148X5 + eT Trong đó, Y : Ý định mua lặp lại. X1 : Hình ảnh thƣơng hiệu. X2 : Chất lƣợng sản phẩm. X3 : Chất lƣợng dịch vụ. X4 : Tính tiện lợi. X5 : Giá bán. e : Sai số ƣớc lƣợng.
b) Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta sẽ dùng các cơng cụ nhƣ hệ số xác định R2, kiểm định F và kiểm định t.
Trƣớc tiên, ta xem xét hệ số R2 hiệu chỉnh của mơ hình, R2 hiệu chỉnh = 0.604 (Bảng trên 4.11) thể hiện năm biến độc lập trong mơ hình này giải thích đƣợc 60.4%
biến thiên của biến phụ thuộc ý định mua lặp lại. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình này là khá cao. Tuy nhiên, sự phù hợp đó mới chỉ thể hiện giữa mơ hình xây dựng đƣợc với tập dữ liệu của mẫu. Rất có thể mơ hình hồi quy tuyến tính này với các hệ số tìm đƣợc khơng có giá trị suy diễn cho mơ hình thực của tổng thể. Vì vậy, ta cần phải kiểm định F thơng qua phân tích phƣơng sai. Dựa bảng kết quả phân tích phƣơng sai sau đây, ta có sig.F < 0.05, cho thấy ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số). Do đó, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đang xem xét phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích phƣơng sai
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 57.734 5 11.547 69.267 .000 Phần dƣ 36.507 219 .167 Tổng 94.241 224
Cuối cùng, để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập
k
= 0 và với độ tin cậy 95% thì ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho đối với tất cả các k. Điều này có nghĩa là năm nhân tố trong phƣơng trình đều có ảnh hƣởng đến ý định mua lặp lại (Bảng 4.12).
c) Giải thích tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính trên giúp ta rút ra kết luận từ mẫu nghiên cứu rằng ý định mua lặp lại phụ thuộc vào năm yếu tố chính, đó là hình ảnh thƣơng hiệu, chất lƣợng sản phẩm, chất lƣợng dịch vụ, tính tiện lợi, và giá bán. Nghiên cứu này sử dụng thang đo mức độ Likert (năm mức độ) nên từ phƣơng trình hồi quy này ta cũng
thấy đƣợc tầm quan trọng của từng nhân tố đối với ý định mua lặp lại. Trong đó, nhân tố chất lƣợng sản phẩm có ảnh hƣởng mạnh nhất, kế đến là nhân tố hình ảnh thƣơng hiệu, tính tiện lợi, giá bán, và có ảnh hƣởng thấp nhất là nhân tố chất lƣợng dịch vụ. Nếu nhân tố chất lƣợng sản phẩm tăng lên một bậc sẽ giúp cho ý định mua lặp lại tăng lên trung bình 0.589 bậc. Tƣơng tự, sự tăng lên một bậc của nhân tố hình ảnh thƣơng hiệu sẽ làm gia tăng ý định mua lặp lại lên trung bình 0.208 bậc. Và sự tăng lên một bậc của nhân tố tính tiện lợi sẽ làm gia tăng ý định mua lặp lại lên trung bình 0.181 bậc. Cũng nhƣ vậy, sự tăng lên một bậc của nhân tố chất lƣợng dịch vụ sẽ làm gia tăng ý định mua lặp lại lên trung bình 0.09 bậc. Tuy nhiên, nếu nhân tố giá bán tăng lên một bậc sẽ làm cho ý định mua lặp lại giảm 0.104 bậc.
d) Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Đây là công cụ kiểm tra sự tồn tại mối tƣơng quan giữa các biến độc lập. Sự tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập có thể gặp phải vấn đề đa cộng tuyến. Trong phân tích tƣơng quan Pearson ở bảng 5.10 ta thấy các biến độc lập có mối tƣơng quan với nhau, nghiên cứu nghi ngờ có hiện tƣợng đa cộng tuyến nên tiến hành kiểm tra để đảm bảo khơng vi phạm mơ hình hồi quy. Việc kiểm tra đƣợc thực hiện bằng cách tính độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF). Độ chấp nhận trong trƣờng hợp này của năm biến trong mơ hình khá cao, đều lớn hơn 0.5 trong khi hệ số VIF khá thấp dƣới 2. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 là ta đã có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến (Bảng 4.12).
Kiểm tra liên hệ tuyến tính
Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là đồ thị phân tán Scatterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh. Nhìn vào đồ thị, ta thấy phần dƣ không thay đổi theo một trật tự nào đó đối với giá trị dự đốn. Vậy giả thuyết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán Scatterplot Kiểm tra phương sai của phần dư không đổi Kiểm tra phương sai của phần dư không đổi
Để thực hiện kiểm định này, chúng ta sẽ tính hệ số tƣơng quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dƣ và các biến độc lập. Với mức ý nghĩa sig.> 0.05 cho thấy không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho là giá trị tuyệt đối của phần dƣ độc lập với các biến độc lập. Nhƣ vậy, giả định về phƣơng sai của phần dƣ không đổi không bị vi phạm.
Bảng 4.14: Ma trận hệ số tƣơng quan hạng Spearman’s rho ABScuare X1 X2 X3 X4 X5 ABScuare X1 X2 X3 X4 X5 ABScuare 1.000 .033 .056 .035 -.052 -.055 . .621 .406 .606 .434 .408 X1 .033 1.000 .471** .189** .316** .325** .621 . .000 .004 .000 .000 X2 .056 .471** 1.000 .172** .269** .281** .406 .000 . .010 .000 .000 X3 .035 .189** .172** 1.000 .214** -.053 .606 .004 .010 . .001 .431 X4 -.052 .316 ** .269** .214** 1.000 .151* .434 .000 .000 .001 . .024 X5 -.055 .325** .281** -.053 .151* 1.000 .408 .000 .000 .431 .024 .
** Tương quan ở mức ý nghĩa 1% (kiểm định 2 phía) * Tương quan ở mức ý nghĩa 5% (kiểm định 2 phía)
Kiểm tra phương sai của phần dư có phân phối chuẩn
Để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dƣ, ta sẽ dùng hai công cụ vẽ của phần mềm SPSS là biểu đồ Histogram và đồ thị P-P plot. Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dƣ có phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệnh chuẩn gần bằng 1 (=0.989). Nhìn vào biểu đồ P-P plot, ta thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ Histogram
Kiểm định tính độc lập của phần dư:
Bảng 5.11 cho thấy kiểm định tính độc lập của phần dƣ bằng trị thống kê Durbin– Watson (d = 1.925) nằm trong khoảng từ 0 đến 4 tức các phần dƣ độc lập với nhau.
Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu. Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa đƣợc viết lại: Y = 0.208X1 + 0.589X2 + 0.09X3 + 0.181X4 – 0.104X5 Trong đó: Y : Ý định mua lặp lại. X1 : Hình ảnh thƣơng hiệu. X2 : Chất lƣợng sản phẩm. X3 : Chất lƣợng dịch vụ. X4 : Tính tiện lợi. X5 : Giá bán.
e) Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích mơ hình hồi quy, kết quả là mơ hình hồi quy của mẫu có thể sử dụng các ƣớc lƣợng cho các hệ số hồi quy của tổng thể. Từ đó rút ra kết luận ý định mua lặp lại sản phẩm YSKH của ngƣời tiêu dùng trên địa bàn Tp.HCM phụ thuộc vào 5 nhân tố: hình ảnh thƣơng hiệu, chất lƣợng sản phẩm, chất lƣợng dịch vụ, tính tiện lợi, giá bán. Dựa vào kết quả các giá trị trong bảng kết quả hồi quy (bảng 4.12) ta sẽ tiến hành kiểm định các giả thiết nêu ra trong chƣơng hai.
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hình ảnh thương hiệu đến ý
định mua lặp lại sản phẩm YSKH. Thành phần mua lặp lại do hình ảnh thƣơng hiệu có beta = 0.208, giá trị t = 4.185, mức ý nghĩa = 0.000 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận. Qua kết quả hồi quy, ta có thể kết luận hình ảnh thƣơng hiệu có mối tƣơng quan đồng
biến với ý định mua lặp lại.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ thuận chiều giữa chất lượng sản phẩm đến ý
định mua lặp lại sản phẩm YSKH. Thành phần mua lặp lại do chất lƣợng sản phẩm có beta = 0.589, giá trị t = 12.125, mức ý nghĩa = 0.000 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận. Qua kết quả hồi quy, ta có thể kết luận chất lƣợng sản phẩm có mối tƣơng quan đồng biến với ý định mua lặp lại.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ thuận chiều giữa chất lượng dịch vụ đến ý định
mua lặp lại sản phẩm YSKH. Thành phần mua lặp lại do chất lƣợng dịch vụ có beta = 0.09, giá trị t = 2.044, mức ý nghĩa = 0.042 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận. Qua kết quả hồi quy, ta có thể kết luận chất lƣợng dịch vụ có mối tƣơng quan đồng biến với ý định mua lặp lại.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ thuận chiều giữa tính tiện lợi đến ý định mua
lặp lại sản phẩm YSKH. Thành phần mua lặp lại do tính tiện lợi có beta = 0.181, giá trị t = 3.996, mức ý nghĩa = 0.000 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận. Qua kết quả hồi quy, ta có thể kết luận tính tiện lợi có mối tƣơng quan đồng biến với ý định mua lặp lại.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ nghịch chiều giữa giá bán đến ý định mua lặp
lại sản phẩm YSKH. Thành phần mua lặp lại do giá bán có beta = - 0.104, giá trị t = - 2.288, mức ý nghĩa = 0.023 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận. Qua kết quả hồi
quy, ta có thể kết luận giá bán có mối tƣơng quan nghịch biến với ý định mua lặp lại.
4.4 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Về kết quả nghiên cứu định tính, bằng phƣơng pháp phỏng vấn tay đôi với 10 khách hàng, tác giả đã điều chỉnh thang đo nháp để có thể đƣa ra thang đo chính thức. Cụ thể, ở thang đo hình ảnh thƣơng hiệu, đáp viên cho rằng có hai biến quan sát là “Thƣơng hiệu YSKH rất phổ biến” và “Thƣơng hiệu YSKH đƣợc nhiều ngƣời biết đến” bị trùng lặp ý nghĩa nên cần loại bỏ biến “Thƣơng hiệu YSKH rất phổ biến”. Và đối với thang đo Tính tiện lợi, đáp viên cho rằng hai biến quan sát là “Tơi thấy vị trí đặt các cửa hàng thuận tiện cho việc mua bán” và “Tôi dễ dàng mua sản phẩm YSKH ở
bất cứ đâu” bị trùng lắp ý nghĩa nên cần loại biến “Tơi thấy vị trí đặt các cửa hàng thuận tiện cho việc mua bán”. Các phát biểu của các thang đo còn lại đều hiểu rõ.
Kết quả nghiên cứu định lƣợng có đƣợc từ việc phân tích số liệu thu thập. Trong đó, phần mơ tả mẫu đã đƣợc thống kê theo giới tính, độ tuổi, thu nhập.
Q trình phân tích nhân tố EFA và xác định hệ số Cronbach’s alpha đã giúp chúng ta khẳng định đƣợc năm nhân tố từ thang đo ban đầu có độ tin cậy trong việc đo lƣờng ý định mua lặp lại sản phẩm YSKH. Đó là hình ảnh thƣơng hiệu, chất lƣợng sản phẩm, chất lƣợng dịch vụ, tính tiện lợi, giá bán với tổng số biến quan sát là 19 biến (đã loại bỏ 5 biến trong q trình phân tích).
Sau đó, phân tích hồi quy tuyến tính đƣợc thực hiện với phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thông thƣờng OSL với cách chọn biến theo phƣơng pháp Enter đã giúp chúng ta có đƣợc phƣơng trình hồi quy tuyến tính cũng nhƣ cƣờng độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến sự thỏa mãn trong cơng việc. Trong đó, nhân tố chất lƣợng sản phẩm có ảnh hƣởng mạnh nhất đến ý định mua lặp lại, kế đến là nhân tố hình ảnh thƣơng hiệu, tính tiện lợi, giá bán, và nhân tố có mức độ ảnh hƣởng thấp nhất là chất lƣợng dịch vụ. Các nhân tố đều có tác động thuận chiều với ý định mua lặp lại, ngoại trừ giá bán.
Từ kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, ta có mơ hình hồi quy tuyến tính:
Hình 4.4: Mơ hình hồi quy
Hình ảnh thƣơng hiệu Chất lƣợng sản phẩm Chất lƣợng dịch vụ Tính tiện lợi Giá bán Ý định mua lặp lại + + + + -
CHƢƠNG 5: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU, KIẾN NGHỊ VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
5.1 Giới thiệu
Chƣơng này sẽ tóm tắt lại q trình nghiên cứu, kết quả đạt đƣợc từ nghiên cứu, các mặt còn hạn chế và gợi mở những hƣớng nghiên cứu tiếp theo. Từ đó đƣa ra một số ý kiến đóng góp về mặt thực tiễn, giúp doanh nghiệp có thể cải thiện và tăng ý định mua lặp lại sản phẩm YSKH của ngƣời tiêu dùng trên địa bàn Tp.HCM.
5.2 Kết luận