Tương quan QD TC TI DL CT PL QD Tương quan Pearson 1 .470 ** .261** .303** .462** .622**
N 217 217 217 217 217 217
TC
Tương quan
Pearson .470
** 1 .119 .137* .195** .328**
Giá trị sig (2 phía) .000 .080 .044 .004 .000
N 217 217 217 217 217 217
TI
Tương quan
Pearson .261
** .119 1 .158* .105 .126
Giá trị sig (2 phía) .000 .080 .020 .125 .064
N 217 217 217 217 217 217
DL
Tương quan
Pearson .303
** .137* .158* 1 .107 .247**
Giá trị sig (2 phía) .000 .044 .020 .115 .000
N 217 217 217 217 217 217
CT
Tương quan
Pearson .462
** .195** .105 .107 1 .278**
Giá trị sig (2 phía) .000 .004 .125 .115 .000
N 217 217 217 217 217 217
PL
Giá trị sig (2 phía) .622** .328** .126 .247** .278** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .064 .000 .000
**Tương quan có ý nghĩa ở mức 1% (2 phía) *Tương quan có ý nghĩa ở mức 5% (2 phía)
Từ kết quả phân tích tương quan trên, ta có thế thấy được có sự tương quan giữa biến phụ thuộc Quyết định mua với các biến độc lập với sig <0.05. Xem xét tương quan giữa các biến độc lập, các biến độc lập có tương quan với nhau nhưng hệ số tương quan thấp nên khả năng khơng có hiện tượng tự tương quan. Tuy nhiên cần kiểm tra đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Vậy các biến độc lập đã đủ điều kiện để tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy
Để nhận biết được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố lên quyết định mua căn hộ chung cư để ở. Tiến hành phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter và kết quả thu được như phụ lục 3
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, ta xem xét giá trị R2 hiệu chỉnh. R2 hiệu chỉnh là 0.562 (0.5<R2<0.8), cho thấy có sự tương quan chặt chẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Đồng thời, cho thấy 5 biến độc lập trong mơ hình hồi quy đã giải thích được 56.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại là do các yếu tố khác và sai số. Model Summaryb Mode l R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh 1 .756a .572 .562
b. Dependent Variable: QD Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để suy ra tính chất chung của tổng thể thì thơng thường chúng ta sẽ tiến hành điều tra một lượng mẫu giới hạn, được gọi là mơ hình. Từ kết quả của mơ hình chúng ta có thể suy ra được tính chất chung của tổng thể. Và để kết luận rằng, kết quả của mơ hình có thể được áp dụng vào tổng thể hay khơng thì chúng ta cần thực hiện kiểm định F trong bảng ANOVA.
Kết quả từ bảng “Anova”, với sig rất nhỏ (0.000<0.05, với độ tin cậy 95%), cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tổng thể và mơ hình có thể được sử dụng. ANOVAa Model Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 58.985 5 11.797 56.384 .000b Phần dư 44.147 211 .209 Tổng 103.132 216 a. Biến độc lập: QD
b. Biến phụ thuộc: PL, TI, DL, CT, TC Kết quả của mơ hình hồi quy:
Trước tiên, ta thấy giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 2 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến độc lập tương quan với nhau nên yên tâm để có thể sử dụng phương trình hồi quy.
Sig kiểm định của hệ số hồi quy của các biến độc lập, sig Beta ≤ 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Các hệ số hồi quy beta 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. 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: PL (0.421) > CT (0.270) > TC (0.247) > TI (0.132) > DL (0.115).