Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
1 0,759a 0,576 0,558 0,24722 1,855
a. Biến độc lập: (Hằng số), GC, GG, CS, TL, DV, TH, KG
b. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)
Căn cứ vào kết quả của bảng 4.8 trên đây, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,558 nhỏ hơn R2 là 0,576 chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0,558, có nghĩa là có 55,8% sự biến thiên của quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food được giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp nhận được.
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết đặt ra đó là: H0 : Các hệ số βi = 0. H1 : Các hệ số βi ≠ 0 Bảng 4. 9. ANOVA Mơ hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Tỷ số F Mức ý nghĩa (Sig.) 1
Biến thiên do hồi quy 13,291 7 1,899 31,066 0,000a Biến thiên do phần dư 9,779 160 0,061
Tổng biến thiên 23,070 167
a. Biến độc lập: (Hằng số), GC, GG, CS, TL, DV, TH, KG
b. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Theo bảng kết quả 4.9 phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0,000 < 0,05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy bằng 0) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được. Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βi = 0. Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính.
Bảng 4. 10. Hệ số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) 0,214 0,263 0,812 0,418 TL 0,213 0,049 0,254 4,323 0,000 0,767 1,305 CS 0,093 0,043 0,123 2,168 0,032 0,819 1,221 KG 0,132 0,055 0,161 2,402 0,017 0,589 1,699 TH 0,091 0,039 0,142 2,309 0,022 0,703 1,422 GG 0,139 0,040 0,206 3,504 0,001 0,763 1,311 DV 0,176 0,053 0,193 3,324 0,001 0,789 1,267 GC 0,128 0,054 0,136 2,346 0,020 0,791 1,264 a. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Kết quả bảng 4.10 cho thấy kiểm định t của bảy biến độc lập TL (sự tiện lợi mua sắm), CS (chăm sóc khách hàng), KG (khơng gian mua sắm), TH (hình ảnh thương hiệu), GG (sự gần gũi), DV (dịch vụ giá trị gia tăng), GC (giá cả) đều có hệ số Sig. < 0,05. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%). Như vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy.
4.4.2.3.Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.10, ta có được mơ hình biểu thị ảnh hưởng của các nhân tố sự tiện lợi mua sắm, chăm sóc khách hàng, khơng gian mua sắm, hình ảnh thương hiệu, sự gần gũi, dịch vụ giá trị gia tăng, giá cả đến quyết định mua sắm như sau:
Hình 4. 1. Mơ hình các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food
(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2015)
Qua mơ hình ta thấy nhân tố Sự tiện lợi mua sắm (β = 0,254) có tác động mạnh nhất đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food, tiếp đến là Sự gần gũi (β = 0,206), Dịch vụ giá trị gia tăng (β = 0,193), Khơng gian mua sắm (β = 0,161), Hình ảnh thương hiệu (β = 0,142), Giá cả (β = 0,136) và cuối cùng là Chăm sóc khách hàng (β = 0,123) tác động đến quyết định của khách hàng ở mức độ thấp nhất. Điều đó cũng có ý nghĩa là trong điều kiện sáu nhân tố cịn lại khơng thay đổi, nếu nhân tố Sự tiện lợi mua sắm tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua sắm của khách hàng tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food tăng lên 0,254 đơn vị. Tương tự, sự tăng lên một bậc của các nhân tố Sự gần gũi, Dịch vụ giá trị gia tăng, Khơng gian mua sắm, Hình ảnh thương hiệu, Giá cả và Chăm sóc khách hàng sẽ làm gia tăng quyết định mua sắm của khách hàn lên 0,206; 0,193; 0,161; 0,142; 0,136 và 0,123 đơn vị.
Mặt khác, kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy các hệ số hồi quy đều dương chứng tỏ các có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của khách
Sự gần gũi
Dịch vụ giá trị gia tăng
Không gian mua sắm Quyết định mua sắm tại cửa
hàng tiện lợi Co.op Food Hình ảnh thương hiệu
Giá cả
Chăm sóc khách hàng Sự tiện lợi mua sắm
hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food. Do đó, ta có thể kết luận: các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.
4.4.2.4.Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Giả định thứ nhất cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì chúng ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhìn hình 4.2, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Điều này nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4. 2. Đồ thị phân tán Scatterplot
Giả định thứ hai là giả định về phân phối chuẩn và phần dư. Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư từ hình 4.3 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = -1,82E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,979 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4. 3. Đồ thị tần số Histogram
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot từ hình 4.4 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4. 4. Đồ thị tần số P-P plot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015)
Giả định thứ ba là giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định.
Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Theo kết quả từ bảng 4.8 cho thấy giá trị d = 1,855 < 2, có nghĩa là d rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các phần dư trong mơ hình hồi quy đa biến khơng bị vi phạm.
Giả định thứ tư là giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến). Độ chấp nhận biến của các biến độc lập nhỏ, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo kết quả từ bảng 4.10 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập khá nhỏ, cao nhất là 1,699 < 2, trong khi đó hệ số VIF của một biến độc lập > 10 mới được xem là có hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.
Như vậy, từ kết quả kiểm tra trên cho thấy mơ hình hồi quy được xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.5.Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo các đặc điểm cá nhân
Sau khi thực hiện phân tích hồi quy bội, tác giả tiến hành kiểm định sự khác biệt về quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo các đặc điểm cá nhân như: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập.
4.5.1.Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Để kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính nam và nữ, tác giả tiến hành kiểm định theo phương pháp Independent Samples T-test.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0,05 thì phương sai khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau (Equal variances not assumed); ngược lại nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene ≥ 0,05 thì phương sai khơng khác nhau, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed).
Với kết quả kiểm định sự khác biệt theo giới tính ở phụ lục 7.1 cho thấy giá trị Sig. của TL, CS, KG, TH, GG, DV, GC lần lượt bằng 0,496; 0,755; 0,293; 0,082; 0,677; 0,320 và 0,736 > 0,05 nên phương sai không khác nhau, ta sẽ sử dụng kết
quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau. Và kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau có Sig. của CS, TH, GG, DV lần lượt bằng 0,502; 0,055; 0,243; 0,231 ≥ 0,05 do đó khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá yếu tố chăm sóc khách hàng, hình ảnh thương hiệu, sự gần gũi và dịch vụ giá trị gia tăng giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ. Bên cạnh đó, kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau có Sig. của TL, KG, GC lần lượt bằng 0,001; 0,018; 0,045 < 0,05 nên ta có thể kết luận rằng ở độ tin cậy 95%, có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá yếu tố sự tiện lợi mua sắm, không gian mua sắm và giá cả giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ. Các nhân tố sự tiện lợi mua sắm, không gian mua sắm, giá cả ảnh hưởng mạnh đến nữ giới (với giá trị trung bình lần lượt là 3,9277; 3,7075; 3,7610) hơn nam giới (với giá trị trung bình lần lượt là 3,6989; 3,5376; 3,6344).
4.5.2.Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Do kiểm định sự khác biệt về các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food có độ tuổi khác nhau, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một nhân tố (one – way Anova). Trong phân tích này, tác giả lựa chọn mức ý nghĩa là 0,05 (tức là độ tin cậy 95%). Kết quả kiểm định Levene được thể hiện ở bảng 4.11 như sau:
Bảng 4. 11. Kết quả kiểm định Levene các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo độ tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig. Sự tiện lợi mua sắm 1,409 3 164 0,242 Chăm sóc khách hàng 0,347 3 164 0,791 Không gian mua sắm 1,374 3 164 0,253 Hình ảnh thương hiệu 2,345 3 164 0,075
Sự gần gũi 6,867 3 164 0,000
Dịch vụ giá trị gia tăng 2,252 3 164 0,084
Giá cả 2,027 3 164 0,112
Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig. của các nhân tố sự tiện lợi mua sắm, chăm sóc khách hàng, không gian mua sắm, hình ảnh thương hiệu, dịch vụ giá trị gia tăng và giá cả lần lượt bằng 0,242; 0,791; 0,253; 0,075; 0,084 và 0,112 > 0,05 nên suy ra phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố này giữa bốn nhóm độ tuổi khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Tuy nhiên giá trị Sig. của nhân tố sự gần gũi bằng 0,000 < 0,05 cho thấy có sự khác nhau về phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của nhân tố này giữa bốn nhóm độ tuổi khác nhau.
Kết quả phân tích ANOVA các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo các nhóm tuổi trình bày trong bảng 4.12 bên dưới.
Kết quả phân tích từ bảng 4.12 cho thấy giá trị Sig. của cả bảy nhân tố đều lớn hơn 0,05. Vậy ta có thể kết luận: ở độ tin cậy 95%, khơng có sự khác biệt về mức độ đánh giá sự tiện lợi mua sắm, chăm sóc khách hàng, khơng gian mua sắm, hình ảnh thương hiệu, sự gần gũi, dịch vụ giá trị gia tăng và giá cả giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau.
Tiếp theo, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định hậu ANOVA (kiểm định Post Hoc) đối với nhân tố sự gần gũi để tìm xem sự khác biệt cụ thể ở nhóm nào. Do phương sai khác nhau, phương pháp kiểm định được sử dụng trong trường hợp này là Tamhane’s T2. Qua kết quả ở bảng kiểm định Post Hoc sự gần gũi theo độ tuổi (xem phụ lục 7.2) cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá sự gần gũi giữa các nhóm độ tuổi vì mức ý nghĩa quan sát Sig. đều lớn hơn 0.05.
Bảng 4.12. Kết quả phân tích ANOVA của các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo độ tuổi Tổng các chênh lệch bình phương df Trung bình các chênh lệch bình phương F Sig. TL Giữa nhóm 0,119 3 0,040 0,199 0,897 Trong nhóm 32,753 164 0,200 Tổng 32,872 167 CS Giữa nhóm 0,365 3 0,122 0,500 0,682 Trong nhóm 39,903 164 0,243 Tổng 40,268 167 KG Giữa nhóm 0,326 3 0,109 0,525 0,666 Trong nhóm 33,928 164 0,207 Tổng 34,253 167 TH Giữa nhóm 1,165 3 0,388 1,166 0,325 Trong nhóm 54,644 164 0,333 Tổng 55,809 167 GG Giữa nhóm 0,557 3 0,186 0,606 0,612 Trong nhóm 50,163 164 0,306 Tổng 50,720 167 DV Giữa nhóm 0,822 3 0,274 1,682 0,173 Trong nhóm 26,713 164 0,163 Tổng 27,535 167 GC Giữa nhóm 0,471 3 0,157 1,005 0,392 Trong nhóm 25,593 164 0,156 Tổng 26,063 167
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015)
4.5.3.Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Do kiểm định sự khác biệt về các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food có trình độ học vấn khác nhau, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một nhân tố (one – way Anova).
Trong phân tích này, tác giả lựa chọn mức ý ngĩa là 0,05 (tức là độ tin cậy 95%). Kết quả kiểm định Levene được thể hiện ở bảng 4.13 như sau:
Bảng 4. 13. Kết quả kiểm định Levene các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food theo trình độ
Thống kê Levene df1 df2 Sig. Sự tiện lợi mua sắm 0,197 2 165 0,821 Chăm sóc khách hàng 2,570 2 165 0,080 Không gian mua sắm 0,634 2 165 0,532 Hình ảnh thương hiệu 2,041 2 165 0,133
Sự gần gũi 0,230 2 165 0,795
Dịch vụ giá trị gia tăng 0,146 2 165 0,864
Giá cả 1,381 2 165 0,254
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig. của các nhân tố sự tiện lợi mua sắm, chăm sóc khách hàng, khơng gian mua sắm, hình ảnh thương hiệu, sự gần gũi, dịch vụ giá trị gia tăng và giá cả đều lớn hơn 0,05 nên suy ra phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố này giữa ba nhóm trình độ học vấn khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích ANOVA các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm