Các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu cũng sẽ đƣợc điều chỉnh theo kết quả EFA nhƣ sau:
Bảng 3.3. Các giả thuyết nghiên cứu sau phân tích EFA Stt Giả thuyết Nội dung Stt Giả thuyết Nội dung
1 H1 Giá cả cảm nhận cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn
thƣơng hiệu ĐTTM
2 H2a Kiểu dáng thiết kế cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM
3 H2b Tính năng sản phẩm cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM
4 H3 Giá trị xã hội cảm nhận cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn
thƣơng hiệu ĐTTM
5 H4 Thích thú thƣơng hiệu cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn
H8 H1 H7b H7a H2b H2a H5 H3 H4 H6 Giá cả cảm nhận Thích thú thƣơng hiệu Nhĩm tham khảo Lời truyền miệng
Thái độ đối với khuyến mãi Kiểu dáng thiết kế
XU HƢỚNG LỰA CHỌN THƢƠNG HIỆU ĐTTM
Thái độ đối với quảng cáo Giá trị xã hội cảm nhận
Tính hữu dụng cảm nhận Tính năng sản phẩm
thƣơng hiệu ĐTTM
6 H5 Nhĩm tham khảo cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn
thƣơng hiệu ĐTTM
7 H6 Lời truyền miệng cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn
thƣơng hiệu ĐTTM
8 H7a Thái độ đối với quảng cáo cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa
chọn thƣơng hiệu ĐTTM
9 H7b Thái độ đối với khuyến mãi cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa
chọn thƣơng hiệu ĐTTM
10 H8 Tính hữu dụng cảm nhận cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa
chọn thƣơng hiệu ĐTTM
3.3. Phân tích hồi quy bội
Theo kết quả kiểm định thang đo bằng độ tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích EFA ở trên, chúng ta đã xác định đƣợc mƣời nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc. Mƣời nhân tố độc lập này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy để xem xét các nhân tố ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM của ngƣời tiêu dùng trên thị trƣờng TPHCM.
Mục đích của phân tích hồi quy là đo lƣờng mức độ liên quan và cƣờng độ tác động của các nhân tố lên xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM của ngƣời tiêu dùng. P hƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng ở đây là phƣơng pháp ENTER, với biến phụ thuộc là xu hƣớng lựa chọn, và các biến độc lập là các biến thể hiện trong mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh ở hình 3.1 trên.
Phƣơng trình hồi quy bội cĩ dạng nhƣ sau: Yi = β0 + β1X1i + β2X2i + … + βp Xpi + ei
Trong đĩ: Yi: Giá trị dự đốn thứ i của biến phụ thuộc
Xpi: Giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i βk: Hệ số hồi quy riêng phần
ei: Biến độc lập ngẫu nhiên cĩ phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai khơng đổi
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội đã xây dựng, chúng ta dùng phép kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai ANOVA, mục đích là xem xét biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng. Giả thuyết H0 là β1 = β2 = β3 = … = βp = 0. Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ, chúng ta cĩ thể kết luận mơ hình hồi quy bộixây dựng đƣợc phù hợp với tập dữ liệu và cĩ thể sử dụng đƣợc.
3.3.1 Xây dựng phƣơng trình hồi quy bội
Nhƣ đã nĩi, phƣơng pháp sử dụng là phƣơng pháp ENTER (xem “Phụ lục
11. Kết quả phân tích hồi quy”).
Bảng 3.4. Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn của
ƣớc lƣợng Thống kê thay đổi
Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Sig. F thay đổi 1 ,660(a) ,435 ,412 ,76951 ,435 18,872 10 245 ,000 1,902 Bảng 3.5. Kết quả ANOVA
Mơ hình Tổng phƣơng sai df Phƣơng sai trung bình F Sig.
1 Hồi quy 111,749 10 11,175 18,872 ,000(a)
Phần dƣ 145,077 245 ,592
Tổng 256,826 255
Bảng 3.6. Kết quả các hệ số hồi quy
Mơ hình Các hệ số chƣa chuẩn hĩa Các hệ số đã
chuẩn hĩa t Sig. Tƣơng quan
Đo lƣờng cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Zero-
order Partia l Part
Tolera nce VIF 1 Hằng số ,229 ,635 ,361 ,719 ID ,324 ,059 ,322 5,503 ,000 ,534 ,332 ,264 ,674 1,483 PP ,069 ,040 ,087 1,745 ,042 ,144 ,111 ,084 ,921 1,085 PS ,356 ,069 ,311 5,173 ,000 ,515 ,314 ,248 ,636 1,572 PB ,219 ,074 ,151 2,959 ,003 ,250 ,187 ,143 ,905 1,105 WM ,126 ,070 ,109 1,800 ,071 ,180 ,115 ,087 ,639 1,564 RG ,033 ,068 ,024 ,485 ,633 ,039 ,030 ,023 ,943 1,061 PU ,113 ,065 ,086 1,738 ,043 ,142 ,110 ,083 ,949 1,054 AP ,032 ,054 ,030 ,593 ,547 ,049 ,038 ,029 ,926 1,080 AA ,054 ,083 ,032 ,651 ,515 ,053 ,042 ,031 ,934 1,071 PF ,124 ,115 ,110 1,078 ,038 ,182 ,131 ,088 ,944 1,060 Biến phụ thuộc: PI
Kết quả hồi quy trong bảng 3.4 cho thấy, R2 điều chỉnh (Adjusted R square) bằng 41,2%; cĩ nghĩa là 41,2% biến thiên của xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM đƣợc giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Giá trị F tƣơng ứng với mức ý nghĩa quan sát đƣợc là 0,000 trong phân tích ANOVA ở bảng 3.5 cho thấy, mơ hình hồi quy bộixây dựng đƣợc phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Bảng 3.6 cho thấy, trong mƣời nhân tố đƣa vào phân tích hồi quy thì cĩ sáu nhân tố cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM. Sáu nhân tố đĩ là: kiểu dáng thiết kế (ID), giá trị xã hội cảm nhận (PS), thích thú thƣơng hiệu (PB), tính năng sản phẩm (PF), giá cả cảm nhận (PP), và tính hữu dụng cảm nhận (PU).
Phƣơng trình hồi quy với các biến đã chuẩn hĩa cĩ dạng nhƣ sau:
PI = 0,322ID + 0,311PS + 0,151PB + 0,11PF + 0,087PP + 0,086PU (3.1)
Để so sánh mức độ ảnh hƣởng của từng nhân tố đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM, chúng ta căn cứ vào hệ số Beta chuẩn hĩa. Theo đĩ, nhân tố nào cĩ trọng số Beta chuẩn hĩa càng lớn cĩ nghĩa là nhân tố đĩ cĩ ảnh hƣởng càng mạnh vào biến phụ thuộc. Nhìn vào phƣơng trình hồi quy (3.1) ta thấy, trong sáu nhân tố ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM, kiểu dáng thiết kế (ID) cĩ ảnh hƣởng mạnh nhất với Beta bằng 0,322; nhân tố cĩ ảnh hƣởng mạnh thứ hai là giá trị xã hội cảm nhận (PS) với Beta bằng 0,311; thích thú thƣơng hiệu (PB) cĩ ảnh hƣởng mạnh thứ ba với Beta bằng 0,151; tính năng sản phẩm (PF) cĩ ảnh hƣởng mạnh thứ tƣ với Beta bằng 0,11; tiếp theo là giá cả cảm nhận (PP) với Beta bằng 0,087; và cuối cùng là tính hữu dụng cảm nhận (PU) với Beta bằng 0,086.
Cũng cần phải nĩi thêm rằng, kết quả hồi quy với R2 điều chỉnh tuy khơng lớn (mới chỉ giải thích đƣợc 41,2% biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình, nghĩa là cịn 58,8% biến thiên của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các nhân tố khác ngồi mơ hình) nhƣng điều này là chấp nhận đƣợc, vì trên thực tế, ngồi tác động của các nhân tố đƣợc xem xét trong nghiên cứu này, thì xu
hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM của ngƣời tiêu dùng cịn cĩ thể chịu tác động từ các tác nhân khác mà nghiên cứu này chƣa xem xét đến, ví dụ: các tác nhân của mơi trƣờng (nhƣ: ảnh hƣởng của tình hình kinh tế, ảnh hƣởng của cơng nghệ…); các tác nhân marketing-mix (nhƣ: phân phối, các cơng cụ khác của chiêu thị (ngồi quảng cáo và khuyến mãi nhƣ trong phạm vi nghiên cứu này))…
Kết quả này so với các nghiên cứu đi trƣớc ở các thị trƣờng khác cĩ một số khác biệt. Cụ thể là các nghiên cứu của nƣớc ngồi cĩ nội dung liên quan thƣờng sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM – đây là một phƣơng pháp hiện đại, khá phức tạp, cĩ độ chính xác cao trong nghiên cứu định lƣợng - trong khi nghiên cứu này chỉ sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy tuyến tính, đây cũng là một hạn chế của đề tài. Cịn với các nghiên cứu khác ở thị trƣờng trong nƣớc, nhƣ đã nĩi, chƣa cĩ một nghiên cứu đi trƣớc cĩ nội dung tƣơng đƣơng nhƣ trong phạm vi nghiên cứu này nên việc so sánh kết quả hồi quy là khơng cĩ ý nghĩa cho lắm. Ví dụ, với nghiên cứu của Huỳnh Đình Tuệ (2007) về xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu xe tay ga, mặc dù R2 điều chỉnh bằng 62,3% nhƣng chỉ cĩ hai trong sáu biến độc lập trùng với các biến trong nghiên cứu này, hai biến đĩ là: yếu tố thuộc đặc tính sản phẩm và giá cả cảm nhận. Tiếp theo, với nghiên cứu của Lê Hữu Luân (2011), R2 điều chỉnh của mơ hình là 52,9%, nhƣng chỉ cĩ hai trong năm biến trùng với các biến trong nghiên cứu này, hai biến đĩ là: tính dễ sử dụng cảm nhận và tính hữu dụng cảm nhận; tuy vậy, đây lại là nghiên cứu về xu hƣớng sử dụng internet trên điện thoại di động.
3.3.2 Dị tìm sự vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy bội
Để mơ hình hồi quy bội xây dựng đƣợc theo phƣơng pháp bình phƣơng bé nhất thơng thƣờng với phƣơng pháp ENTER đƣợc chọn cĩ ý nghĩa, cần đảm bảo các giả định của nĩ khơng bị vi phạm.
3.3.2.1 Giả định liên hệ tuyến tính
Giả định đầu tiên là liên hệ tuyến tính. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là vẽ đồ thị phân tán giữa phần dƣ chuẩn hĩa (Standardized residual) trên tr ục tung
và giá trị dự đốn chuẩn hĩa (Standardized predicted value) trên trục hồnh (xem “Phụ lục12. Kết quả kiểm định liên hệ tuyến tính”).
Kết quả kiểm định (trong phụ lục 12) cho thấy, phần dƣ khơng thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do vậy, giả định liên hệ tuyến tính đã khơng bị vi phạm.
3.3.2.2 Giả định phƣơng sai của sai số khơng đổi
Tiếp theo, chúng ta cần kiểm tra giả định phƣơng sai của sai số khơng đổi cĩ bị vi phạm hay khơng. Bởi vì hiện tƣợng “phƣơng sai thay đổi” (“Heteroskedasticity”) gây ra nhiều hậu quả tai hại đối với mơ hình ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp OLS. Nĩ làm cho các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy khơng chệch nhƣng khơng hiệu quả (tức là khơng phải là ƣớc lƣợng phù hợp), nĩ cũng làm cho kiểm định của các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lƣợng của mơ hình hồi quy bội.
Chúng ta sẽ dùng hệ số tƣơng quan hạng Spearman để kiểm định giả thuyết H0 là: “hệ số tƣơng quan hạng của tổng thể bằng 0”. Nếu kết quả kiểm định khơng bác bỏ giả thuyết H0 thì chúng ta cĩ thể kết luận phƣơng sai của sai số khơng thay đổi (xem “Phụ lục 13. Kết quả kiểm định phương sai của sai số khơng đổi”).
Theo kết quả kiểm định Spearman trong phụ lục 13, giá trị Sig. của các hệ số tƣơng quan với độ tin cậy 95% cho thấy chúng ta khơng thể bác bỏ giả thuyết H0, nhƣ vậy, chúng ta cĩ thể kết luận phƣơng sai của sai số khơng đổi .
3.3.2.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Mơ hình hồi quy bội mà chúng ta xây dựng đƣợc chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dƣ cĩ phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phƣơng sai khơng đổi.
Cách thức để khảo sát phân phối của phần dƣ là xây dựng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P Plot (xem “Phụ lục 14. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư”).
Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram (xem hình 1 của phụ lục 14) cho thấy, một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Với độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,98 (gần bằng 1) và giá trị trung bình Mean = 0, chúng ta cĩ thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm. Hơn nữa, để củng cố cho kết luận này, chúng ta xét thêm biểu đồ P-P Plot của phần dƣ chuẩn hĩa (xem hình 2 của phụ lục 14), kết quả cho thấy, các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đƣờng chéo kỳ vọng, nên chúng ta cĩ thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm.
3.3.2.4 Giả định về tính độc lập của sai số
Đại lƣợng thống kê Durbin-Watson (d) cĩ thể dùng để kiểm định tƣơng quan của các sai số liền nhau (tƣơng quan chuỗi bậc nhất).
Giả thuyết H0 : hệ số tƣơng quan tổng thể của các phần dƣ = 0
Đại lƣợng d cĩ giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng cĩ tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (xem kết quả Durbin Watson trong bảng Model Sumary của “Phụ lục 11. Kết quả
phân tích hồi quy”).
Kết quả Durbin Watson trong bảng Model Summary của phụ lục 11 cho thấy, giá trị d tính đƣợc rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng cĩ tƣơng quan chuỗi bậc nhất (d = 1,902: gần bằng 2). Do vậy, giả định về tính độc lập của sai số khơng bị vi phạm.
3.3.2.5 Giả định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đĩ các biến độc lập cĩ tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khĩ tách rời ảnh hƣởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Cơng cụ chuẩn đốn giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến là (i) độ chấp nhận của biến (Tolerance) nhỏ và (ii) hệ số phĩng đại phƣơng sai (VIF) vƣợt quá 10 (xem hệ số Tolerance và VIF trong bảng Coefficients của “Phụ lục 11. Kết quả phân tích hồi quy”).
Kết quả đo lƣờng đa cộng tuyến cho thấy độ chấp nhận của sáu biến (ID, PS, PF, PB, PP, PU) đều khá cao (tất cả đều lớn hơn 0,5), hệ số phĩng đại
phƣơng sai của sáu biến đều nhỏ hơn 2, điều đĩ chứng tỏ hiện tƣợng đa cộng tuyến khơng xảy ra giữa các biến độc lập trong mơ hình.
3.4. Kết quả kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu 3.4.1 Kết quả kiểm định giả thuyết H1 3.4.1 Kết quả kiểm định giả thuyết H1
Giả thuyết H1 đƣợc phát biểu là“giá cả cảm nhận cĩ ảnh hưởng đến xu
hướng lựa chọn thương hiệu ĐTTM”. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, giá
cả cảm nhận cĩ ý nghĩa về mặt thống kê trong mơ hình (Sig. = 0,042 < 0,05). Với kết quả này, giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
Kết quả này, một lần nữa, phản ánh các kết quả nghiên cứu của Karjaluoto
et al. (2005), Mack và Sharples (2009), theo đĩ, giá cả cĩ ảnh hƣởng đáng kể
đến xu hƣớng lựa chọn điện thoại di động.
Nhƣ đã nĩi, giá cả luơn là một trong những tiêu chí quan trọng trƣớc khi ngƣời tiêu dùng ra quyết định mua sắm một loại sản phẩm hay thƣơng hiệu nào đĩ. Tuy nhiên, với hệ số Beta bằng 0,087 trong phân tích hồi quy của nghiên cứu này cho thấy, giá cả cảm nhận chỉ cĩ ảnh hƣởng thứ năm trong sáu nhân tố cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM của ngƣời tiêu dùng. Điều này chứng minh, những sản phẩm đã cĩ uy tín về thƣơng hiệu thì cĩ nhiều lợi thế trong việc định giá bán cho sản phẩm. Hay nĩi cách khác, một khi ngƣời tiêu dùng cảm nhận ĐTTM của thƣơng hiệu X cĩ chất lƣợng ổn định, giúp thể hiện phong cách, cá tính của chủ nhân thì họ vẫn sẽ mua bất chấp giá cĩ đắt hơn so với sản phẩm cĩ tính năng tƣơng đƣơng của các thƣơng hiệu khác.
3.4.2 Kết quả kiểm định giả thuyết H2a
Giả thuyết H2a đƣợc phát biểu là “kiểu dáng thiết kế cĩ ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn thương hiệu ĐTTM”. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, Kiểu dáng thiết kế cĩ ý nghĩa về mặt thống kê trong mơ hình, với giá trị Sig. = 0,000 (< 0,05). Với kết quả này, giả thuyết H2a đƣợc chấp nhận.
Hệ số Beta bằng 0,322 trong phân tích hồi quy cho thấy, kiểu dáng thiết kế cĩ ảnh hƣởng mạnh nhất trong sáu nhân tố cĩ ảnh hƣởng đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu ĐTTM của ngƣời tiêu dùng.
Kết quả này cũng đồng nhất với kết quả của các nghiên cứu trƣớc đây (Liu, 2002; Karjaluoto et al., 2005; Mack và Sharples, 2009), theo đĩ, kiểu
dáng thiết kế là nhân tố cĩ ảnh hƣởng đáng kể đến xu hƣớng lựa chọn thƣơng hiệu điện thoại di động.
Thực tế cho thấy, hình dáng bên ngồi của bất kỳ một sản phẩm nào cũng là một trong những đặc điểm thƣờng gây sự chú ý cho ngƣời tiêu dùng, nhất là với ĐTTM – một sản phẩm đƣợc tiêu dùng nơi cơng cộng, thì hình dáng bên ngồi lại càng cĩ ảnh hƣởng mạnh đến “bộ mặt” của chủ nhân, vì nĩ thể hiện