Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1.044 .427 2.446 .015 TCL .071 .092 .049 .773 .440 .790 1.265 TTT .167 .099 .121 1.690 .092 .618 1.618 TTH .227 .075 .212 3.049 .003 .651 1.536 TGIA .098 .068 .093 1.455 .147 .767 1.303 TBH .074 .067 .070 1.103 .271 .784 1.275 a. Biến phụ thuộc: PTT
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
- H11: “Tiêu chí liên quan đến cửa hàng và nhân viên” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β11 = .070 >0, sig (β11) = .271 >5%. Giả thuyết H11 bị bác bỏ.
- H12: “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang” Hệ số hồi quy chuẩn hóa β12 = .121, sig (β12) = .092<10%: Giả thuyết H12 không bị bác bỏ
- H13: “Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β13 = .049>0, sig (β13) = .440 >5%: Giả thuyết H13 bị bác bỏ
- H14: “Tiêu chí liên quan đến thƣơng hiệu” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang” Hệ số hồi quy chuẩn hóa β14 = .212, sig (β14) = .003<5%: Giả thuyết H14 không bị bác bỏ
- H15: “Tiêu chí liên quan đến giá” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β15 = .093 >0, sig (β15) = .147 >5%: Giả thuyết H15 bị bác bỏ
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy thƣơng hiệu với tính mới lạ & thời trang có quan hệ tác động ý nghĩa mang tính thống kê tại mức 5%. Nếu ta chấp nhận mức ý nghĩa 10% thì ta có thể chọn thêm một tiêu chí tác động đến ý thức về tính mới lạ và thời trang nữa là “Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm”. Trong bài nghiên cứu này, tác giã đã chấp nhận mức ý nghĩa 10% vì thực tế choi thấy “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” là một tiêu chí qua trọng trong quyết định chọn mua dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”.
4.3.3. Phƣơng trình hồi quy 2.
PHH = Const2. + β21*TBH + β22 *TTT + β23*TCL + β24*TTH + β25*TGIA
4.3.3.1. Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy
a. Giả định liên hệ tuyến tính
Với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh, đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán cho thấy các giá trị đƣợc phân phối một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 (phụ lục 4c-2). Do đó, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
b. Kiểm tra khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Từ bảng hệ số hồi quy – phƣơng trình hồi quy 2 (phụ lục 4c-2), ta thấy tất cả các giá trị phƣơng sai phóng đại (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Do đó, có thể kết luận là khơng có hiện tƣợng cộng tuyến.
c. Kiểm tra phƣơng sai của phân phối phần dƣ là không đổi
Từ bảng ma trận tƣơng quan hạng Spearman (phụ lục 4c-2), các giá trị sig. đều từ lớn hơn 0.05 (tƣơng ứng cho độ tin cậy 95%). Hay nói cách khác, phƣơng sai của phân phối phần dƣ của các biến độc lập trong mơ hình là khơng đổi.
d. Kiểm tra các phần dƣ có phân phối chuẩn
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy phân phối phần dƣ có giá trị trung bình (mean) xấp xỉ bằng 0 (2,24E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1(.99083) và biểu đồ tần số P-P, Q-Q có các điểm quan sát tập trung sát đƣờng chéo (phụ lục 4c-2). Hơn nữa, kết quả kiểm định Kolmogorov-Smimov (phụ lục 4c-2) trong trƣờng hợp này cho giá trị trung bình của phần dƣ xấp xỉ bằng 0 (0E-7), độ lệch chuẩn (Std. Deviation) xấp xỉ bằng 1(.99083390), với mức ý nghĩa của kiểm định Sig = .593 >
0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dƣ là không bị vi phạm.
e. Kiểm định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ
Từ kết quả kiểm định Durbin-Watson (phụ lục 4c-2) ta thấy giá trị thống kê Durbin-Watson (d = 1.640) nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dƣ độc lập với nhau. Do đó, ta có thể kết luận khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ trong mơ hình hồi quy.
Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy sẽ đƣợc trình bày.
4.3.3.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4-10 cho kết quả R2 hiệu chỉnh bằng 0.164. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 16,4%. Ta thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0.164 là thấp, nhƣ vậy còn nhiều biến độc lập quan trọng chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình nghiên cứu, đây cũng là một phần giới hạn của đề tài và là hƣớng nghiên cứu cho những cơng trình nghiên cứu tiếp theo.