ABS1 CQ CT RR TM GC Spearman's rho ABS1 Correlation Coefficient 1.000 .102 .069 .084 -.026 .083 Sig. (2-tailed) . .134 .315 .215 .704 .224 N 217 217 217 217 217 217 CQ Correlation Coefficient .102 1.000 -.321 ** -.218** -.284** -.266** Sig. (2-tailed) .134 . .000 .001 .000 .000 N 217 217 217 217 217 217 CT Correlation Coefficient .069 -.321 ** 1.000 .474** .247** .508** Sig. (2-tailed) .315 .000 . .000 .000 .000 N 217 217 217 217 217 217
RR Correlation Coefficient .084 -.218 ** .474** 1.000 .236** .443** Sig. (2-tailed) .215 .001 .000 . .000 .000 N 217 217 217 217 217 217 TM Correlation Coefficient -.026 -.284 ** .247** .236** 1.000 .331** Sig. (2-tailed) .704 .000 .000 .000 . .000 N 217 217 217 217 217 217 GC Correlation Coefficient .083 -.266 ** .508** .443** .331** 1.000 Sig. (2-tailed) .224 .000 .000 .000 .000 . N 217 217 217 217 217 217 **. Mức ý nghĩa 1%, *. Mức ý nghĩa 5%
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
- Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0.988 tức là gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
- Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn.
Hình 4.2: Biểu đồ phân tán phần dư
4.6.1.4. Đánh giá độ phù hợp, kiểm định độ phù hợp của mơ hình và hiện tượng đa cộng tuyến
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) = 0.527 (bảng 4.9 Model Summaryb). Điều này nói lên rằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 52.7%.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0.000 (< 0.05) từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.9 ANOVAb) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, sử dụng được.
- Hiện tượng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF), kết quả cho thấy VIF có giá trị nhỏ hơn 2 (bảng 4.9 Coefficientsa) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình. Kết luận, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.6.1.5. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng Coefficientsa), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ đối với hàng giả như sau:
TD = 4.051 + 0.249*CQ - 0.117*CT - 0.171*RR - 0.136*TM - 0.219*GC
Các biến độc lập: CQ, CT, RR, TM, GC
Biến phụ thuộc (TD): Thái độ đối với hàng giả
4.6.2 Phân tích hồi quy giữa thái độ và hành vi đối với hàng giả 4.6.2.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc 4.6.2.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính diễn tả ảnh hưởng của thái đối đối với hàng giả đến ý định mua hàng giả như sau:
YD = β0 + β1*TD
Trong đó: - Biến độc lập (TD): thái đối đối với hàng giả - Biến phụ thuộc (YD): ý định mua hàng giả. - βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0, 1)
4.6.2.2. Kết quả phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi qui tại bảng Coefficientsa (Bảng 4.11), giá trị Sig. của nhân
tố thái độ (TD) rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Có thể khẳng định biến TD có ý nghĩa trong mơ hình.