Dựa trên mơ hình nghiên cứu đề xuất ở Hình 2.3, tác giả đã giả định mối quan hệ giữa hai hay nhiều biến tương ứng với các khái niệm qua các mơ hình hồi quy sau:
- Mơ hình hồi quy bội giữa Kết quả tài chính trong quá khứ (TC), Cam kết mang giá trị nhân đạo (CK) và Đánh giá tuân thủ CSR (TTH). Trong đó, Đánh giá tuân thủ CSR (TTH) là biến phụ thuộc và Kết quả tài chính trong quá khứ (TC), Cam kết mang giá trị nhân đạo (CK) là 2 biến độc lập. Mơ hình hồi quy bội được biểu diễn ở dạng sau:
TTH = β0 + β1 * TC + β2 * CK + εi (3.1)
Trong đó: β0 là hằng số hồi quy; β1, β2 là trọng số hồi quy; εi là sai số tại quan sát thứ i
- Mơ hình hồi quy đơn giữa Đánh giá tn thủ CSR (TTH) và Danh tiếng của cơng ty (DT). Trong đó, Đánh giá tn thủ CSR (TTH) là biến độc lập và Danh tiếng của công ty (DT) là biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy đơn được biểu diễn ở dạng sau:
DT = β0 + β1 * TTH + εi (3.2)
- Mơ hình hồi quy bội giữa Đánh giá tuân thủ CSR (TTH), Danh tiếng của công ty (DT) và Lòng tin của người tiêu dùng (TT). Trong đó, Đánh giá tuân thủ CSR (TTH) và Danh tiếng của công ty (DT) là 2 biến độc lập và Lòng tin của người tiêu dùng (TT) là biến phụ thuộc.
Giả định: khơng có tác động giữa 2 biến độc lập Đánh giá tuân thủ CSR (TTH),
Danh tiếng của công ty (DT) khi chạy mơ hình hồi quy này. Mơ hình hồi quy bội được biểu diễn ở dạng sau:
TT = β0 + β1 * TTH + + β2 * DT + εi (3.3)
- Mơ hình hồi quy bội giữa Đánh giá tn thủ CSR (TTH), Lòng tin của người tiêu dùng (TT) và Lòng trung thành của người tiêu dùng (LTT). Trong đó, Lịng trung thành của người tiêu dùng (LTT) là biến phụ thuộc và Đánh giá tuân thủ CSR (TTH), Lòng tin của người tiêu dùng (TT) là 2 biến độc lập.
Giả định: khơng có tác động giữa 2 biến độc lập Đánh giá tuân thủ CSR (TTH),
Lịng tin của người tiêu dùng (TT) khi chạy mơ hình hồi quy này. Mơ hình hồi quy bội được biểu diễn ở dạng sau:
LTT = β0 + β1 * TTH + β2 * TT + εi (3.4)
- Mơ hình hồi quy bội giữa Danh tiếng của cơng ty (DT), Lịng tin của người tiêu dùng (TT) và Cảm nhận rủi ro khi mua sản phẩm (RR). Trong đó, Danh tiếng của cơng ty (DT) và Lịng tin của người tiêu dùng (TT) là hai biến độc lập và Cảm nhận rủi ro khi mua sản phẩm (RR) là biến phụ thuộc.
Giả định: khơng có tác động giữa 2 biến độc lập Danh tiếng của công ty (DT)
và Lịng tin của người tiêu dùng (TT) khi chạy mơ hình hồi quy này. Mơ hình hồi quy được biểu diễn ở dạng sau:
RR = β0 + β1 * DT + β2 * TT + εi (3.5)
Từ các mơ hình trên, tác giả tiến hành phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính cho từng mơ hình.
Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson – kiểm định 2 phía được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa chúng hay giữa các biến độc lập với nhau mà mối tương quan chặt chẽ giữa chúng có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. Tiếp theo đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích hồi quy
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đơn và đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định giả thuyết:
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh. R2 làm thơng số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu. R2 còn một ý nghĩa khác, nó là hệ số đo lường mối tương quan giữa giá trị quan sát Y của biến phụ thuộc và giá trị dự đốn Ŷ (Hồng Trọng và Chu
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể (phân tích phương sai) thơng qua đại lượng F. Ta đặt giả thuyết hệ số Rsquare của tổng thể R2
pop= 0. Nếu xác suất F nhỏ thì giả thiết R2pop= 0 bị bác bỏ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần mơ hình tổng thể β1, β2, βk… Giả thuyết kiểm định là H0: β0=0. Trị thống kê dùng để kiểm định là t. Phân phối của đại lượng thống kê này là Student với N-2 bậc tự do. Nếu xác suất của t nhỏ thì chứng tỏ giả thuyết H0 có thể bị bác bỏ, nghĩa là có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến phụ thuộc và độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính:
+ Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư) thông qua đại lượng dùng để kiểm định là Durbin-Watson (d). Đại lượng này sẽ kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư = 0. Đại lượng d có giá trị biến thiên từ 0-4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d gần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
+ Kiểm tra giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến) thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) đối với mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Hiệu ứng khác của sự tương quan này là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng. Nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình phân tích hồi quy (Hair và cộng sự, 2006; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận tay đôi và định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát phát cho đối tượng tham gia khảo sát. Kết quả nghiên cứu định tính giúp chỉnh sửa mơ hình có 31 biến quan sát đo lường 7 khái niệm trong mơ hình. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Chương 3 cũng trình bày các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu định lượng như: xây dựng bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu.