4.3. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.1. Phân tích tương quan
Phân tích sự tương quan giữa các biến để lượng hóa mức đợ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến đợc lập với biến phụ tḥc. Nếu biến đợc lập và biến phụ tḥc có tương quan với nhau thì mới tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính.
Sự tương quan được phân tích bằng cách xem xét ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mợng Ngọc 2008 thì giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1 (0: hoàn toàn khơng tương quan và 1: tương quan hồn tồn)
Bảng 4.10. Ma trận hệ số tương quan AW QP AS LY BE AW QP AS LY BE AW Pearson Correlation 1 .372** .484** .407** .549** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 PQ Pearson Correlation .372** 1 .315** .334** .496** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 AS Pearson Correlation .484** .315** 1 .388** .511** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 LY Pearson Correlation .407** .334** .388** 1 .610** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 BE Pearson Correlation .549** .496** .511** .610** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy các biến đợc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa thống kê 0.01. Cụ thể là các biến độc lập AW, PQ, AS, LY lần lượt có hệ số tương quan với biến phụ thuộc BE là 0.549, 0.496, 0.511, 0.610> 0.3. Dữ liệu phù hợp để phân tích hồi quy bợi.
4.3.2. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Sự phù hợp của mơ hình được đánh giá bằng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh. Theo nguyên tắc thì trong mơ hình hồi quy bợi, R2 hiệu chỉnh càng gần 1 thì mơ hình càng phù hợp. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter
Bảng 4.11. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ
hình R
R
bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn ước tính
Durbin- Watson 1 0.747a 0.558 0.552 0.65871 1.760
R2 hiệu chỉnh bằng 0.552 cho thấy mơ hình giả thuyết đưa ra là phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Các biến độc lập: Nhận biết thương hiệu (AW), Chất lượng cảm nhận (PQ), Liên tưởng thương hiệu (AS) và Lòng trung thành thương hiệu (LY) giải thích 55.2% phương sai của biến phụ thuộc: Giá trị thương hiệu (BE). Tuy nhiên tỷ lệ giải thích này vẫn ở mức thấp, Điều này thể hiện mơ hình cịn chưa đề cập đến nhiều thành phần khác bên ngồi mơ hình có tác đợng đến biến nghiên cứu.
4.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể.
Bảng 4.12. Kiểm định phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương
trung bình F Sig. 1 Hồi qui 169.509 4 42.377 97.665 0.000a Phần dư 134.510 310 0.434 Tổng 304.019 314
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả phân tích ANOVA cho thấy F = 97.665 và giá trị sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui đều bằng 0, nên mơ hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr. 240).
4.3.4. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
Bảng 4.13. Kết quả phân tích hồi quy bội theo phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy
chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF 1 Hằng số -1.496 0.309 -4.847 0.000 AW 0.273 0.056 0.222 4.836 0.000 0.677 1.476 PQ 0.288 0.052 0.231 5.501 0.000 0.810 1.235 AS 0.243 0.058 0.188 4.194 0.000 0.712 1.405 LY 0.388 0.046 0.369 8.520 .0000 0.760 1.316 a. Biến phụ thuộc: BE
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Với mức ý nghĩa 5%, bốn thành phần: Nhận biết thương hiệu (AW), Chất lượng cảm nhận (PQ), Liên tưởng thương hiệu (AS) và Lòng trung thành thương hiệu (LY) đều có ý nghĩa trong mơ hình (sig. của 3 thành phần này lần lượt là 0.00, 0.00, 0.00, 0.00 < 0.05). Hệ số hồi qui lần lượt của 4 thành phần này là β1 = 0.273, β2 = 0.288, β3 = 0.243, β4 = 0.388.
Từ kết quả phân tích hồi quy, ta có phương trình hồi quy:
PI = -1.496 + 0.273*AW + 0.288*PQ + 0.243*AS + 0.388*LY Trong đó:
BE: Giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận AW: Nhận biết thương hiệu
PQ: Chất lượng cảm nhận AS: Liên tưởng thương hiệu
LY: Lòng trung thành thương hiệu
Kết quả phân tích cho thấy, thành phần “Lịng trung thành thương hiệu” có ảnh hưởng quan trọng nhất đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận, thành phần có ảnh hưởng quan trọng tiếp theo là “Chất lượng cảm nhận”, rồi đến “Nhận biết thương hiệu” và sau cùng là thành phần “Liên tưởng thương hiệu”.
4.3.5. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Beta Sig. Kết quả kiểm định H1 AW: Nhận biết thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến
giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. 0.273 0.000 Chấp nhận H2 PQ: Chất lượng cảm nhận ảnh hưởng tích cực đến giá
trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. 0.288 0.000 Chấp nhận H3 AS: Liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng tích cực
đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. 0.243 0.000 Chấp nhận H4 LY: Lịng trung thành thương hiệu ảnh hưởng tích
cực đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. 0.388 0.000 Chấp nhận (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Các giả thuyết H1, H2, H3 và H4 đều có hệ số Beta lớn hơn 0 và mức ý nghĩa (sig.) nhỏ hơn 0.05 nên các thành phần này có tác đợng cùng chiều đến Giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. Do đó chấp nhập các giả thuyết H1, H2, H3 và H4.
4.3.6. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011, tr. 517), trong mơ hình hồi qui bợi chúng ta có thêm mợt giả định nữa là các biến đợc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau.
Vì khi các biến đợc lập có quan hệ với nhau thì các biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ tḥc trong mơ hình hồi qui tuyến tính bợi (Theo Hair và cợng sự 2006, dẫn trong Phùng Thanh Vân 2014, tr. 54).
Hiện tượng các biến độc lập tương quan với nhau gọi là hiện tượng đa cộng tuyến (VIF – Variance Inflation Factor). Khi VIF của một biến độc lập > 10 thì biến đó sẽ khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ tḥc trong mơ hình và VIF của mợt biến đợc lập < 2 thì được chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ 2011, tr. 518).
Bảng 4.15. Kết quả hệ số VIF của biến độc lập
AW PQ AS LY
VIF 1.476 1.235 1.405 1.316
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả phân tích cho thấy chỉ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Vậy nên khơng có hiện tượng đa cợng tuyến.
Kiểm định quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
Hình 4.1. Kết quả giả định liên hệ tuyến tính
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng đi qua gốc tọa đợ chứ khơng tạo thành mợt hình dạng đặc biệt nào. Điều này cho thấy giá trị dự đốn và phần dư đợc lập với nhau, phương sai của phần dư không đổi. Vậy nên mơ hình hồi qui là phù hợp.
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Hình 4.2. Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Từ đồ thị, có mợt đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, phần dư xấp xỉ chuẩn do giá trị trung bình mean = 2.92E-15 0 và độ lệch chuẩn = 0.994 1, từ đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3. Khảo sát phân phối chuẩn của phần dư (Biểu đồ Q_Q plot)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Dựa vào đồ thị P-P plot cho thấy các điểm quan sát tập trung xung quanh đường thẳng kỳ vọng, phân phối của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định tính độc lập của phần dư
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định tính độc lập của phần dư
Mơ
hình R
R
bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn ước tính
Durbin- Watson 1 0.747a 0.558 0.552 0.65871 1.760
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Từ kết quả ta thấy đại lượng thống kê Durbin Watson không cao và bằng 1.760. Các phần dư gần nhau có tương quan thuận.
4.4. Kiểm định sự khác biệt về giá trị thương hiệu theo các đặc điểm cá nhân
Để phát hiện sự khác biệt về sự đánh giá giá trị thương hiệu theo từng đặc điểm cá nhân, qua đó giúp thương hiệu vang nho Ninh Thuận có những chính sách hiệu quả hơn cho từng đối tượng cụ thể trong việc thúc đẩy hoạt động này, tác giả tiến hành kiểm định sự khác biệt về đánh giá giá trị thương hiệu theo giới tính, đợ tuổi, trình đợ học vấn, thu nhập bình qn, và cơng việc.
Kiểm định T-test được dùng để so sánh trung bình hai đám đơng vì vậy T-test được dùng để kiểm định sự khác biệt về ý định chia sẻ tri thức theo giới tính; mơ hình Anova được dùng để so sánh ba trung bình trở lên nên mơ hình này sẽ dùng để kiểm định các tiêu chí cịn lại.
4.4.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Bảng 4.17. Thống kê giới tính của các đối tượng tham gia khảo sát
Giới tính Số lượng mẫu
Trung bình Phương sai chuẩn
Sai số chuẩn trung bình
Nam 289 4.0957 .99131 .05831 Nữ 26 3.9744 .90884 .17824
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Bảng 4.18. Bảng kiểm định sự khác biệt về giới tính Independent Samples Test Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Mean Differenc e Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper BE Equal variances assumed .207 .650 -.602 313 .548 -.12137 .20167 -.51818 .27543 Equal variances not assumed -.647 30.608 .522 -.12137 .18753 -.50405 .26130
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả kiểm định Levene có sig. = 0.650 > 0.05 cho thấy phương sai của hai
Kết quả kiểm định t-test có sig. = 0.548 > 0.05 cho thấy bộ dữ liệu chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về đánh giá giá trị thương hiệu giữa nam và nữ.
4.4.2. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Bảng 4.19. Bảng kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm t̉i
Kiểm định Levene df1 df1 Sig.
.681 3 311 .564
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy phương sai về đánh giá giá trị thương hiệu giữa các nhóm tuổi khơng khác nhau về mặt ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.564 > 0.05). Vì vậy kết quả phân tích ANOVA sẽ được sử dụng.
Bảng 4.20. Bảng kết quả kiểm định Anova giữa các nhóm t̉i ANOVA
BE
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between
Groups 5.073 3 1.691 1.759 .155 Within Groups 298.946 311 .961
Total 304.019 314
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Qua bảng 4.18, dựa vào kết quả phân tích phương sai ANOVA, ta thấy Sig. = 0.155 > 0.05, nên ở đây khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá giá trị thương hiệu theo đợ tuổi. Vì việc đánh giá giá trị thương hiệu xuất phát từ quyết định của từng cá nhân chứ không phân biệt tuổi tác.
4.4.3. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Bảng 4.21. Bảng kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn
Kiểm định Levene df1 df1 Sig.
1.028 2 312 .359
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy phương sai về đánh giá giá trị thương hiệu giữa các nhóm trình đợ học vấn khơng khác nhau về mặt ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.359 > 0.05). Vì vậy kết quả phân tích ANOVA sẽ được sử dụng.
Bảng 4.22. Bảng kết quả kiểm định Anova giữa các nhóm trình độ học vấn ANOVA
BE
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between
Groups .365 2 .183 .188 .829 Within Groups 303.654 312 .973
Total 304.019 314
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Qua bảng 4.20, dựa vào kết quả phân tích phương sai ANOVA, ta thấy Sig. = 0.829 > 0.05, nên ở đây khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá giá trị thương hiệu theo trình đợ học vấn.
4.4.4. Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập bình quân
Bảng 4.23. Bảng kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm thu nhập
Kiểm định Levene df1 df1 Sig.
1.001 3 311 .393
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy phương sai về đánh giá giá trị thương hiệu giữa các nhóm thu nhập không khác nhau về mặt ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.393 > 0.05). Vì vậy kết quả phân tích ANOVA sẽ được sử dụng.
Bảng 4.24. Bảng kết quả kiểm định Anova giữa các nhóm thu nhập ANOVA ANOVA
BE
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between
Groups 1.747 3 .582 .599 .616 Within Groups 302.272 311 .972
Total 304.019 314
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Qua bảng 4.22, dựa vào kết quả phân tích phương sai ANOVA, ta thấy Sig. = 0.616 > 0.05, nên ở đây khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá giá trị thương hiệu theo các nhóm thu nhập.
4.4.5. Kiểm định sự khác biệt theo công việc
Bảng 4.25. Bảng kiểm định sự đồng nhất phương sai giữa các nhóm cơng việc
Kiểm định Levene df1 df1 Sig.
1.022 5 309 .404
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả cho thấy phương sai về đánh giá giá trị thương hiệu giữa các nhóm cơng việc khơng khác nhau về mặt ý nghĩa thống kê (Sig. = 0.404 > 0.05). Vì vậy kết quả phân tích ANOVA sẽ được sử dụng.
Bảng 4.26. Bảng kết quả kiểm định Anova giữa các nhóm cơng việc
ANOVA
BE
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between
Groups 4.884 5 .977 1.009 .412 Within Groups 299.135 309 .968
Total 304.019 314
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Qua bảng 4.24, dựa vào kết quả phân tích phương sai ANOVA, ta thấy Sig. = 0.412 > 0.05, nên ở đây khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về đánh giá giá trị thương hiệu theo các nhóm cơng việc.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN
Mục đích của nghiên cứu này là xác định và đo lường các nhân tố chính tác đợng đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận, để từ đó đề xuất các hàm ý cho thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. Hoàn thành nghiên cứu, tác giả giải quyết được các mục tiêu đề ra ở chương I gồm:
Thứ nhất là, xác định các thành phần ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận.
Thứ hai là, đo lường mức độ ảnh hưởng của các thành phần đến giá trị thương hiệu của rượu vang Ninh Thuận.
Cuối cùng là, trên cơ sở phân tích kết quả khảo sát, tác giả sẽ đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp các nhà quản trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận có cơ sở đề xuất giải pháp thu hút thêm khách hàng mục tiêu.
5.1. Đóng góp về mặt lý thuyết của nghiên cứu
Sau khi hoàn thành nghiên cứu, luận văn đã tiếp thu được thêm nhiều kiến thức nền tảng về thương hiệu và giá trị thương hiệu, hiểu thêm về cách hệ thống hóa phương pháp nghiên cứu khoa học về quản trị thông qua một đề tài nghiên cứu cụ thể cũng như tăng cường hiểu biết thêm về thị trường tiêu dùng sản phẩm rượu vang Ninh Thuận.
Đề tài nghiên cứu dựa trên thành quả của các nghiên cứu đi trước cũng đã xây dựng nên một tập thang đo cho các nghiên cứu sau có thể tham khảo, ứng dụng và đào sâu hơn nữa dựa trên nghiên cứu này. Kết quả chính của nghiên cứu là mợt số gợi ý chính sách đã được đề xuất nhằm giúp các nhà quản trị xây dựng nên kế hoạch nâng cao giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận một cách hiệu quả từ đó nâng cao lợi thế cạnh tranh trong thị trường tiêu dùng rượu vang cạnh tranh ngày một gay gắt như hiện nay.
5.2. Hàm ý quản trị
Về mặt thực tiễn, kết quả phân tích của tác giả đã giúp các nhà quản trị của thương hiệu rượu vang Ninh Thuận có cái nhìn chi tiết hơn về các điểm mạnh và điểm yếu của thương hiệu đang sở hữu, cũng như các thành phần ảnh hưởng đến giá trị của thương hiệu rượu vang Ninh Thuận. Từ đó, nghiên cứu hỗ trợ các nhà quản trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận đưa ra những chính sách hỗ trợ, điều chỉnh, can thiệp kịp thời nhằm xây dựng một thương hiệu mạnh, thu hút thêm lượng khách hàng mới và giữ chân các khách hàng cũ thông qua việc xây dựng và phát triển giá trị thương hiệu.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, có 4 thành phần ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu rượu vang Ninh Thuận theo thứ tự giảm dần như sau “Lòng trung thành thương hiệu” ảnh