CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4. Kết quả nghiên cứu
4.4 Phân tích hồi quy
- Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối quan hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
- Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi chạy hồi quy cần quan
tâm đến các thông số sau:
Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các
biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định < 0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Căn cứ vào mơ hình điều chỉnh đã được hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố
khám phá, ta có mơ hình hồi quy tuyến tính bội như sau:
YD = β0 + β1 * NS + β2 * CL+ β3 * CX + β4 * GC + β5 * XH + ε
Trong đó:
Biến phụ thuộc: Yếu tố thành phần ý định mua sắm của khách hàng (YD)
Biến độc lập: Yếu tố thành phần giá trị nhân sự (NS); Yếu tố thành phần giá trị chất lượng (CL); Yếu tố thành phần giá trị cảm xúc (CX); Yếu tố thành phần giá trị tính theo giá cả (GC); Yếu tố thành phần giá trị xã hội (XH).
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Sig. VIF
B Sai số chuẩn Beta Hằng số -.289 .318 -.909 .365 NS .145 .056 .134 2.604 .010 1.096 CL .238 .063 .210 3.796 .000 1.267 CX .340 .054 .353 6.285 .000 1.302 GC .189 .058 .188 3.284 .001 1.355 XH .207 .057 .198 3.628 .000 1.227
Dựa vào bảng trên ta thấy:
Hệ số sig của 5 biến độc lập trong phương trình đều thỏa điều kiện nhỏ hơn 5% nên có thể kết luận 5 hệ số hồi quy riêng phần đều có ý nghĩa trong mơ hình. Như vậy, 5 biến :giá trị nhân sự (NS), giá trị chất lượng (CL), giá trị cảm xúc (CX), giá cả (GC),giá trị xã hội (XH) đều có ý nghĩa tác động dương đến biến phụ thuộc là ý
định mua sắm của khách hàng (YD).
Chỉ tiêu nhân tử phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình được đánh giá là không nghiệm
trọng (Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình tương quan tuyến tính với nhau).
4.4.1 Phương trình hồi quy:
YD = 0.134 * NS + 0.210 * CL + 0.353 * CX + 0.188 * GC + 0.198 * XH
Hay là Ý định mua sắm = 0.134* giá trị nhân sự + 0.210* giá trị chất lượng +
0.353 * giá trị cảm xúc + 0.188 * giá cả + 0.198 * giá trị xã hội.
Phương trình hồi quy trên cho thấy:
Có 05 yếu tố vĩ mơ ảnh hưởng đến ý định mua sắm gồm có: yếu tố giá trị cảm xúc tác động mạnh nhất đến ý định mua sắm (beta= 0.353), tiếp đến là yếu tố giá trị chất lượng (beta= 0.210), giá trị xã hội tác động thứ 3 (beta= 0.198), thứ 4 là yếu tố giá cả (beta= 0.188), cuối cùng là giá trị nhân sự (beta= 0.134) (với độ tin cậy lớn hơn 95%).
Các hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện rằng các yếu tố trong mơ hình hồi quy ảnh hưởng tỷ lệ thuận với ý định mua sắm TNLTHSH của khách hàng tức có quan hệ đồng biến với ý định mua sắm.
-Đánh giá mức độ giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình:
Hệ số R2 (R Square) = 0.540 và R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) = 0.528 nói lên
rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng với ý định mua sắm của khách
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Kết quả kiểm định ANOVA với mức ý nghĩa sig = 0.000 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và sử dụng được.
Như vậy từ kết quả trên chúng ta giữ ngun mơ hình đề xuất nghiên cứu
Hình 4-1 Mơ hình kết quả