4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kiêm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Dựa phần kết quả phân tích tương quan, các biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính. Các biến được đưa vào phân tích bằng phương pháp đồng thời (Enter). Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), phương pháp Enter trong SPSS có thể xem là phương pháp khẳng định trong nghiên cứu khoa học. Kết quả tóm tắt mơ hình hồi quy tuyến tính bội được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6: Tóm tắt mơ hình hồi quy (lần 1)
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch
chuẩn SE
Hệ số Durbin-Watson
1 0,757a 0,573 0,560 0,27305 1,964
Biến phụ thuộc: Hành vi mua hàng ngẫu hứng
Mơ hình hồi qui thể hiện sự tác động của các nhân tố độc lập đến nhân tố phụ thuộc “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,560 thể hiện các nhân tố độc lập trog mơ hình giải thích được 56.0% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trên thiết bị di động. Ngồi ra, mơ hình hồi quy trên khơng vi phạm giả thuyết về hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình vì hệ số kiểm định Durbin-Watson = 1,964 thuộc trong khoảng từ 1 ➔ 3. Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai (ANOVA) là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong trường hợp này, ta thấy trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0 (F = 46,336) (bảng phân tích ANOVA - Phụ lục 8) với giá trị Sig. rất nhỏ =0,000 (<0,05) cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến Collinearity diagnostics với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều nhỏ, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến độc lập trong mơ hình chấp nhận được.
Nhân tố tác động
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa
t Sig. Đa cộng tuyến
Trọng số hồi quy B
Sai lệch
chuẩn β chuẩn hóa
Hệ số Tolerance VIF 1 (Constant) 0,420 0,209 2,010 0,046 imp 0,143 0,025 0,245 5,778 0,000 0,984 1,016 ii 0,099 0,039 0,122 2,563 0,011 0,773 1,293 pb 0,212 0,040 0,287 5,311 0,000 0,607 1,648 va 0,208 0,039 0,271 5,358 0,000 0,691 1,448 eou 0,139 0,035 0,182 3,912 0,000 0,817 1,224 pa -0,061 0,033 -0,088 -1,852 0,065 0,780 1,281 pra 0,137 0,039 0,172 3,473 0,001 0,719 1,391
Bảng kết quả hệ số hồi quy cho ta thấy các nhân tố (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, và (7) Thuộc tính giá có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa sig < 0.05 (tương ứng độ tin cậy 95%). Riêng đối với nhân tố (6) Sản phẩm sẵn có khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình hồi quy vì giá trị Sig.= 0,065 > 0,05.
Sau khi loại bỏ biến (6) Sản phẩm sẵn có ra khỏi mơ hình, ta tiến hành xử lý phân tích lại hồi quy tuyến tính lần 2 với sáu nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc là “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trên thiết bị di động.
Bảng 4.8: Tóm tắt mơ hình hồi quy (lần 2)
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch
chuẩn SE
Hệ số Durbin-Watson
1 0,753a 0,567 0,556 0,27441 1,958
Kết quả phân tích hồi quy lần 2 trong bảng 4.8 cho thấy hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square = 0,556) thể hiện các nhân tố độc lập trong mơ hình giải thích được 55,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trên thiết bị di động. Ngồi ra, mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết về hiện tượng tương
quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình vì hệ số kiểm định Durbin-Watson = 1,958. Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai (ANOVA) với giá trị Sig. rất nhỏ =0,000 (<0,05) cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 4.9: Kết quả hệ số hồi quy tuyến tính bội (lần 2)
Nhân tố tác động
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa
t Sig. Đa cộng tuyến
Trọng số hồi quy B
Sai lệch
chuẩn β chuẩn hóa Tolerance Hệ số VIF
1 (Constant) 0,309 0,201 1,535 0,126 imp 0,143 0,025 0,245 5,755 0,000 0,984 1,016 ii 0,100 0,039 0,124 2,587 0,010 0,774 1,292 pb 0,188 0,038 0,254 4,955 0,000 0,678 1,474 va 0,197 0,039 0,257 5,119 0,000 0,705 1,418 eou 0,144 0,036 0,188 4,047 0,000 0,822 1,216 pra 0,132 0,040 0,166 3,341 0,001 0,722 1,385
Bảng 4.9 trình bày hệ số hồi quy lần 2, cho thấy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với VIF <10. Sáu nhân tố độc lập đều tác động thuận chiều đến nhân tố phụ thuộc “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trên thiết bị di động. Dựa vào kết quả tương quan và hồi quy tuyến tính, các nhân tố ảnh hưởng đến “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trong thương mại di động đợc thể hiện ở phương trình hồi quy như sau:
IPB = 0,143*imp + 0,100*ii + 0,188*pb + 0,197*va + 0,144*eou + 0,132*pra
Phương trình hồi qui tương quan trên cho thấy nhân tố “Sự hấp dẫn trực quan” tác động mạnh nhất đến “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” vì hệ số β của nhân tố này cao nhất (β = 0,197); tiếp theo là “Tính di động” tác động đến “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” khá mạnh với hệ số β = 0,188; mức độ tác động thứ ba là “Tính dễ sử dụng” của
người mua hàng với β = 0,144; “Tính bốc đồng”, “Thuộc tính giá” và “Sự ảnh hưởng giữa các cá nhân” tác động ít hơn với các hệ số β lần lượt là 0,143, 0,132 và 0,100.