CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
LTT = β0 + β1×CC + β2×GC + β3×PP + β4×TH + ε Trong đó: β0: Hằng số hồi quy, βi : trọng số hồi quy, ε: sai số
CC: Giá trị cảm nhận GC: Giá cả cảm nhận PP : Kênh phân phối TH: Thương hiệu
LTT: Lòng trung thành thương hiệu
4.5.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến của mơ hình cần phải được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là hành vi mua xanh của người tiêu dùng.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.10 bên dưới cho thấy mối quan hệ tương quan giữa lòng trung thành thương hiệu và các yếu tố: giá trị cảm nhận, giá cả cảm nhận, thương hiệu, và kênh phân phối. Trong đó lịng trung thành thương hiệu và thương hiệu tương quan mạnh nhất (0583), kế đến là giá trị cảm nhận (0.582); kênh phân phối (0.438) và cuối cùng là giá cả cảm nhận (0.313).
Bảng 4.10: Bảng hệ số tương quan Pearson CC TH PP GC LTT CC Pearson Correlation 1 .555** .398** .315** .582** TH Pearson Correlation .555** 1 .494** .400** .583** PP Pearson Correlation .398** .494** 1 .343** .438** GC Pearson Correlation .315** .400** .343** 1 .313** LTT Pearson Correlation .582** .583** .438** .313** 1 N = 273 Sig. <0.01
4.5.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2
được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R2 có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mơ hình. Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.
Trong tình huống này, hệ số xác định R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bộ. R2 điều chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bộ vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.
Hệ số R luôn trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,5 thì có thể kết luận mối quan hệ chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt,
Bảng 4.11: Tóm tắt mơ hình hồi qui
Tổng hợp mơ hình
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
của ước lượng
Durbin- Watson 1 .583a .340 .338 .61842 2 .661b .437 .432 .57259 3 .672c .451 .445 .56622 1.844 a. Biến độc lập: (hằng số),TH b. Biến độc lập: (hằng số),TH, CC c. Biến độc lập: (hằng số),TH, CC, PP d. Biến phụ thuộc: LTT
Kết quả R2 hiệu chỉnh bằng 0,445. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu với 44,5%; hay nói cách khác; 44,5% lịng trung thành thương hiệu có thể được giải thích bởi 3 yếu tố giá trị cảm nhận, kênh phân phối, và thương hiệu.
4.5.3. Kiểm định các giả thuyết và ý nghĩa của các hệ số mơ hình hồi qui a. Kiểm định các giả thuyết a. Kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Ho: β1 = β3 = β4 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này cũng có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích ANOVA về độ phù hợp của mơ hình hồi quy ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 53.480 1 53.480 139.837 .000b Phần dư 103.644 271 .382 Tổng 157.124 272 2 Hồi quy 68.603 2 34.301 104.623 .000c Phần dư 88.521 270 .328 Tổng 157.124 272 3 Hồi quy 70.881 3 23.627 73.694 .000d Phần dư 86.243 269 .321 Tổng 157.124 272 a. Biến phụ thuộc: LTT b. Biến độc lập: (hằng số), TH c. Biến độc lập: (hằng số),TH, CC d. Biến độc lập: (hằng số),TH, CC, PP
Trị số thống kê F là 73.694 được tính từ các giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị sig.<0.05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Trong bảng ta thấy tác động của nhân tố Thương hiệu, giá trị cảm nhận, Kênh phân phối đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình đo lường lịng trung thành thương hiệu của khách hàng đối với cà phê hòa tan với giá trị Sig. < 0,05 ở độ tin cậy 95%. Còn nhân tố Giá cả cảm nhận khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình đo lường lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu cà phê hòa tan với giá trị Sig. > 0,05 ở độ tin cậy 95%. Do đó ta kết luận với dữ liệu khảo sát tại thành phố Hồ Chí Minh, lịng trung thành thương hiệu của khách hàng đối với cà phê hòa tan chịu ảnh hưởng của các nhân tố Thương hiệu, Giá
trị cảm nhận, Kênh phân phối trong đó 3 nhân tố đã bao hàm đo lường nhân tố Giá cả cảm nhận.
Bảng 4.13: Trọng số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê Student Sig. Hệ số kiểm định cộng tuyến tính
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 1.245 .205 6.066 .000 TH .591 .050 .583 11.825 .000 1.000 1.000 2 (Hằng số) .910 .196 4.632 .000 TH .381 .056 .377 6.862 .000 .693 1.444 CC .345 .051 .373 6.792 .000 .693 1.444 3 (Hằng số) .767 .202 3.805 .000 TH .325 .059 .321 5.523 .000 .604 1.657 CC .322 .051 .348 6.311 .000 .672 1.487 PP .121 .045 .141 2.665 .008 .734 1.363 a. Biến phụ thuộc: LTT
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ tác động của nhân tố Giá trị cảm nhận (CC)
lên Lòng trung thành thương hiệu đối với cà phê hịa tan tại thành phố Hồ Chí Minh được chấp nhận.
Ta thấy giá trị Beta bằng 0.348 tại mức ý nghĩa sig.<0.05, cho biết rằng tác động dương của nhân tố Giá trị cảm nhận (CC) đến lòng trung thành thương hiệu có ý nghĩa về mặt thống kê.
Điều này có thể thấy rằng người tiêu dùng ln có gu để lựa chọn sản phẩm phù hợp, nên với thị trường lâu đời có sự nhìn nhận đánh giá về chất lượng sản phẩm thì người tiêu dùng đánh giá rất cao chất lượng cảm nhận về sản phẩm. Và khi họ đã thích “gu” chất lượng của doanh nghiệp nào đó thì họ sẽ có xu hướng sử dụng lâu dài. Thêm vào đó các cơng cụ chiêu thị cũng góp phần nhắc nhớ trong việc lựa chọn sản phẩm, giới thiệu sản phẩm tới người tiêu dùng. Do đó giả thuyết này cũng được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ tác động của nhân tố Giá cả cảm nhận (GC)
lên Lòng trung thành thương hiệu cà phê hòa tan tại thành phố Hồ Chí Minh được chấp nhận.
Tại mức ý nghĩa sig.>0.05, cho biết rằng tác động của nhân tố giá cả cảm nhận đến lịng trung thành thương hiệu khơng có ý nghĩa về mặt thống kê. Hay ta có thể nói theo dữ liệu của nghiên cứu này chưa đủ cơ sở để khẳng định tác động của nhân tố giá cả cảm nhận tới lòng trung thành thương hiệu trong mơ hình đo lường này. Do đó cần nhiều thông tin hơn để xem xét mức độ ảnh hưởng của giả thuyết này.
Có thể thấy rằng với thị trường mức giá cà phê hòa tan tương đồng, chúng ta vẫn chưa nhận thấy sự so sánh về giá của người tiêu dùng. Do đó giá cả cạnh tranh, ít biến động và đúng giá trị thì sẽ tác động đến sự lựa chọn thì việc chọn thương hiệu nào vẫn ở mức cân bằng.
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ tác động của nhân tố Kênh phân phối (PP)
lên Lòng trung thành thương hiệu cà phê hòa tan tại thành phố Hồ Chí Minh được chấp nhận.
Ta thấy giá trị Beta bằng 0.141 với mức ý nghĩa thống kê sig. < 0.05, cho biết rằng tác động dương của nhân tố Kênh phân phối (PP) đến lòng trung thành thương hiệu có ý nghĩa về mặt thống kê.
Có thể thấy được với việc rải đều sản phẩm bằng các kênh phân phối thì sản phẩm sẽ đến tay người tiêu dùng gần hơn, dễ dàng trong việc tìm kiếm và lựa chọn sản phẩm. Vì vậy ta thấy có sự tác động của nhân tố này đến lịng trung thành thương hiệu. Do đó giả thuyết này cũng được chấp nhận.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ tác động của nhân tố Thương hiệu (F42) lên
Lòng trung thành của khách hàng (Y) đối với thương hiệu cà phê hòa tan tại thành phố Hồ Chí Minh được chấp nhận, với giá trị Beta = 0.321 và Sig. < 0.05. Với nhân tố Thương hiệu ta thấy giá trị Beta ảnh hưởng tương đối lớn đến lịng trung thành thương hiệu, có thể nhận thấy rằng thương hiệu tác động rất
tại thành phố Hồ Chí Minh. Điều này nhận thấy rằng việc xây dựng thương hiệu rất quan trọng đối với doanh nghiệp, nó khơng những đánh giá được sự lớn mạnh, tạo nên tên tuổi trên thị trường của doanh nghiệp mà nó cịn tạo niềm tin cho người tiêu dùng trong việc sử dụng sản phẩm và họ sẽ chọn lựa sản phẩm của doanh nghiệp khi có nhu cầu, vì thế sẽ tạo nên lịng trung thành nơi người tiêu dùng. Do đó giả thuyết này được chấp nhận.
b. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Từ bảng 4.13, ta có thể rút ra kết quả sau: Hệ số ý nghĩa của hệ số hồi qui riêng phần (Sig.) của các biến giá trị cảm nhận, thương hiệu, kênh phân phối đều có giá trị nhỏ hơn 0.05, có nghĩa là hệ số hồi qui của các biến trong mơ hình đều có ý nghĩa. Chứng tỏ các giả thuyết H1,H3,H4 đều được chấp nhận, nghĩa là giá trị cảm nhận, thương hiệu, kênh phân phối có tác động dương đến lòng trung thành thương hiệu.
Từ bảng 4.13 ta thấy, cá giá trị VIF < 2 chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Ý nghĩa mơ hình hồi qui:
Từ các kết quả của mơ hình hồi qui ở Bảng 4.13 cho thấy: khi biến giá trị cảm nhận thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến còn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,348 đơn vị. Tương tự, khi biến thương hiệu thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lịng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,321 đơn vị. Khi biến kênh phân phối thay đổi 1 đơn vị, trong điều kiện 3 biến cịn lại khơng thay đổi thì biến lòng trung thành thương hiệu sẽ thay đổi 0,141 đơn vị.
Kết quả hồi qui cũng cho thấy rằng, hệ số Beta của biến giá trị cảm nhận lớn hệ số Beta của các biến khác. Vì vậy, có thể nói rằng giá trị cảm nhận có ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu mạnh hơn các biến khác.
4.5.4. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
a. Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thõa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi.
Đồ thị phân tán cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 trong một phạm vi không đổi. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
Hình 4.2 : Biểu đồ phân tán của giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị phần dư chuẩn đoán
b. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích…Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có
tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thôi. Ở đây ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean = .000, và độ lệch chuẩn Std.Dev= 0.993). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ tần suất của các phần dư chuẩn hóa
Biểu đồ cho thấy các điểm thực tế phân tán xung quanh đường thẳng kỳ vọng, ta kết luận phân phối phần dư gần phân phối chuẩn.
c. Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có sự tương quan giữa các phần dư)
Kết quả tính tốn trong bảng 4.10 cho thấy hệ số Durbin-Watson = 1.844, xấp xỉ bằng 2, nghĩa là các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
4.5.5. Kết luận hồi quy
Trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (Standardized estimate). Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa (ký hiệu B trong SPSS), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Trọng số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là trọng số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Như vậy mơ hình nghiên cứu sẽ được điều chỉnh như sau:
Bảng 4.14: Mơ hình hồi qui
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê Student Sig. Hệ số kiểm định cộng tuyến tính
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .767 .202 3.805 .000 CC .322 .051 .348 6.311 .000 .672 1.487 TH .325 .059 .321 5.523 .000 .604 1.657 PP .121 .045 .141 2.665 .008 .734 1.363 a. Biến phụ thuộc: LTT
Hình 4.5: Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
Phương trình hồi quy với hệ số beta đã chuẩn hóa:
Mức độ tác động của các yếu tố vào biến phụ thuộc:
Giá trị cảm nhận tác động (dương) mạnh nhất đến lòng trung thành thương hiệu (0.348).
Thương hiệu tác động (dương) đến lòng trung thành thương hiệu (0.321).
Kênh phân phối tác động (dương) đến lòng trung thành thương hiệu (0.141).
4.6. Kiểm định sự khác biệt về lịng trung thành thương hiệu ở các nhóm giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập.
4.6.1. Giới tính
Để kiểm định sự khác biệt về trung bình của hành vi mua xanh ở nam và nữ ta dùng phép kiểm định T-test mẫu độc lập.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định T-test biến giới tính