4.4. Phân tích hồi quy
4.4.5. Kiểm định phần dư của mơ hình
Kiểm tra phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình = 0 và độ lệch chuẩn( Std.Deviation) = 0.986 (xấp xỉ bằng 1) do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Bảng 4.8: Bảng thống kê giá trị phần dư
Min Max Trung Bình Độ lệch chuẩn N
Predicted Value 1.8727 4.0796 3.1372 .32727 215
Std. Predicted Value -.43272 .49623 .00000 .20827 215
Residual -3.864 2.880 .000 1.000 215
Std. Residual -2.048 2.349 .000 .986 215
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của của tác giả trích từ Phụ lục 8
Hình 4.1: Đồ thị phân phối phần dư của mơ hình hồi quy
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư: Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư
được trình bày dưới đây cho thấy phần dư thể hiện sự phân phối chuẩn, khi giá trị trung bình gần = 0 và độ lệch chuẩn 0,986 gần bằng 1.
Hình 4.2: Biểu đồ P-P plot phần dư của mơ hình hồi quy
Ngồi ra, theo biểu đồ P-P plot (hình 4.2), các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Vậy, với các kết quả kiểm định trên ta thấy mơ hình hồi quy là phù hợp và có ý nghĩa thống kê. Ta có phương trình hồi quy như sau:
+ Phương trình hồi qui chưa chuẩn hóa:
YD = 0.079 + 0.226PH +0.101PrH +0.090VH +0.139 CC +0.170SE +0.112PCA Ý định mua của khách hàng = 0.079 + 0.226 Lịch sử giá +0.101 Lịch sử khuyến mãi +0.090 Lịch sử mua sắm +0.139Đặc điểm khách hàng +0.170 Môi trường của hàng +0.112 Danh mục sản phẩm.
+ Phương trình hồi qui đã chuẩn hóa:
YD = 0.279PH +0.168PrH +0.152VH +0.304 CC +0.257SE +0.175PCA
Ý định mua của khách hàng = 0.279 Lịch sử giá +0.168 Lịch sử khuyến mãi +0.152 Lịch sử mua sắm +0.304 Đặc điểm khách hàng +0.257 Môi trường của hàng +0.175 Danh mục sản phẩm.
Dùng hệ số hồi qui đã chuẩn hóa để phân tích. Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, nếu mức điểm đánh giá về lịch sử giá của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,279 đơn vị, tiếp theo là các yếu tố lịch sử khuyến mãi (Beta = 0,168). Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, mức điểm đánh giá về lịch sử khuyến mãi của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,168 đơn vị, lịch sử mua sắm (Beta = 0,152). Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, nếu mức điểm đánh giá về lịch sử mua sắm của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,152 đơn vị, Yếu tố đặc điểm khách hàng (Beta = 0,304). Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, nếu mức điểm đánh giá về đặc điểm khách hàng của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,304 đơn vị. Yếu tố môi trường của hàng (Beta = 0,257). Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, nếu mức điểm đánh giá về môi trường cửa hàng của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,257 đơn vị. Yếu tố Danh mục sản phẩm (Beta = 0,175). Ý nghĩa hệ số hồi quy cho thấy, trong một môi trường mà các yếu tố khác không đổi, nếu mức điểm đánh giá về Danh mục sản phẩm của các khảo sát viên tăng lên 1 đơn vị, thì ý định mua của khách hàng sẽ tăng thêm 0,175 đơn vị.
Thông qua các kiểm định và phân tích trong nội dung trên, kết quả các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra đã cho thấy, các yếu tố trong mơ hình đều thể hiện sự ảnh hưởng thuận chiều tới ý định mua của khách hàng.