(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
Theo Hình 4.2 cho thấy một đường cong xấp xỉ phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số, với giá trị trung bình gần bằng 0, và độ lệch chuẩn 0.984 (gần bằng 1). Vì vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
• Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: Một số lý do tồn tại
phần dư đó là các biến có ảnh hưởng khơng được đưa hết vào mơ hình do giới hạn và mục tiêu của nghiên cứu, chọn dạng tuyến tính cho mối quan hệ lẽ ra là phi tuyến, sai số trong đo lường các biến....Các lý do này dẫn đến tương quan chuỗi trong sai số và tương quan chuỗi cũng gây ra những tác động sai lệch nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy tuyến tính giống như hiện tượng phương sai thay đổi (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, tiến hành kiểm định mối tương quan của các phần dư bằng đại lượng thống kê Durbin-Waston.
sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất) với nguyên tắc: - Nếu 1 < d < 3: Mơ hình khơng có tự tương quan. - Nếu 0 < d< 1: Mơ hình có tự tương quan dương. - Nếu 3 < d < 4: Mơ hình có tự tương quan âm.
Đại lượng thống kê Durbin-Waston (d) trong nghiên cứu này có giá trị d = 1.529 (Bảng 4.15). Do hệ số Durbin-Waston nằm trong miền chấp nhận (1 < d < 3). Vì vậy, chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.
• Đo lường đa cộng tuyến: Đây là hiện tượng mà các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau, hiện tượng này làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy, làm giá trị kiểm định kém ý nghĩa hơn.
Theo Bảng 4.17 ta có thể thấy hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2. Vì vậy, có thể kết luận trong phương trình hồi quy này giả định về đo lường đa cộng tuyến được chấp nhận tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.3.3. Kết quả kiểm định giả thuyết
Kết quả kiểm định giả thuyết được trình bày trong Bảng 4.18.
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy sẽ giải thích, kiểm định các giả thuyết đã đưa ra. Kết quả này cho thấy các giả thuyết từ H1 đến H5 đều được chấp nhận do các hệ số Beta chuẩn hóa đều khác khơng, tức là các biến độc lập trong mơ hình đề xuất của tác giả đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với mức độ tác động được trình bày như trong Bảng 4.18.
Bảng 4.18. Kiểm định giả thuyết
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
4.4. Phân tích sự khác biệt về đánh giá giá trị thương hiệu theo biến định tính
4.4.1. Sự khác biệt trong đánh giá theo giới tính
Phương pháp kiểm định Independence Samples T - Test được sử dụng để xác định xem có sự khác nhau giữa khách hàng nam và nữ về mức độ đánh giá giá trị thương hiệu hay không.
Giả thuyết được đặt ra như sau:
H6: Có sự khác biệt giữa nam và nữ về mức độ đánh giá tới giá trị thương hiệu.
Kết quả kiểm định Levene đối với phương sai giữa hai nhóm Nam và Nữ cho hệ số Sig= 0.240>0.05, vì thế trung bình giá trị phương sai giữa hai nhóm là như nhau, kiểm định Sig đối với điều kiện phương sai bằng nhau cho giá trị bằng 0.006<0.05, do đó kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa giữa hai nhóm giới tính trong đánh giá về giá trị thương hiệu.
Giả thuyết Phát biểu Hệ số β chuẩn hóa Giá trị p Kết luận
H1 Nhận biết thương hiệu có tác động cùng
chiều đến giá trị thương hiệu. 0.158 0.017 H2 Chất lượng cảm nhận có tác động cùng
chiều đến giá trị thương hiệu. 0.342 0.000 H3 Hình ảnh thương hiệu có tác động cùng
chiều đến giá trị thương hiệu. 0.131 0.037 Chấp nhận H4 Lịng ham muốn thương hiệu có tác động
cùng chiều đến giá trị thương hiệu. 0.275 0.000
H5 Lịng trung thành thương hiệu có tác động
Bảng 4.19. Kiểm định T – Test Giới Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn Giá trị thương hiệu Nam 43 4.0698 0.57042 0.08699 Nữ 111 3.7635 0.62961 0.05976
Kiểm tra mẫu độc lập
Levene's Test t-test for Equality of Means
F Sig. t Df Sig. (2-tailed)
Giả định phương sai bằng nhau 1.390 0.240 2.778 152 0.006 Giả định phương sai không bằng nhau 2.902 83.867 0.005
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả)
Cụ thể sự khác biệt được thể hiện trong hình 4.4 cho thấy nam giới chịu ảnh hưởng mạnh mẽ hơn khá nhiều trong việc đánh giá giá trị thương hiệu so với nữ giới.