4 .Phương pháp nghiên cứu
2.3.5 Kết quả nghiên cứu
2.3.5.3 Kiểm định mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng lớn chứng tỏ mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập càng cao, và như vậy phân tích hồi quy có thể phù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập có mối tương quan lớn với nhau thì điều này lại có nghĩa là có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Bảng 2.16 Hệ số tương quan Pearson
Correlations NB LT CL TT TH NB Pearson Correlation 1 .453** .589** .308** .604** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 210 210 210 210 210 LT Pearson Correlation .453** 1 .470** .347** .544** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 210 210 210 210 210 CL Pearson Correlation .589** .470** 1 .445** .554** .000 .000 .000 .000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả phân tích cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa Giá Trị Thương Hiệu (TH) với các biến độc lập Nhận Biết Thương Hiệu (NB), Liên Tưởng Thương Hiệu (LT), Chất Lượng Cảm Nhận (CL) và Lòng Trung Thành Thương Hiệu (TT), các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 nên tất cả các biến quan sát khi đưa vào phân tích đều có ý nghĩa về mặt thống kê. Sơ bộ có thể kết luận 4 biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc Giá trị thương hiệu của ACB.
Ngồi ra, kết quả phân tích cũng cho thấy giữa các biến độc lập cũng có mối tương quan với nhau. Tuy nhiên, ta không cần quá bận tâm với vấn đề này vì kiểm định đa cộng tuyến bên dưới sẽ giúp xác định được giữa các biến được giữ lại khi phân tích hồi quy có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 2.17 Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .719a .516 .507 .45259 1.539 a. Predictors: (Constant), TT, NB, LT, CL b. Dependent Variable: TH N 210 210 210 210 210 TT Pearson Correlation .308** .347** .445** 1 .459** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 210 210 210 210 210 TH Pearson Correlation .604** .544** .554** .459** 1** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 210 210 210 210 210
Trong phân tích hồi quy, hệ số R2 hiệu chỉnh đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị của R2 hiệu chỉnh càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn.
Bảng 2.16 cho thấy R2 hiệu chỉnh = 0.507 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 50.7% và giải thích được 50.7% sự khác biệt của biến phụ thuộc. Nói cách khác, khoảng 50.7% khác biệt của biến phụ thuộc TH có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập NB, LT, CL, TT.
Giá trị đại lượng Durbin Watson là 1.539 (1 ≤ Durbin Watson ≤ 3) do đó khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình:
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể.
Bảng 2.18 Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mơ hình hồi quy
ANOVAa
Model Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 44.834 4 11.209 54.720 .000b Residual 41.991 205 .205 Total 86.825 209 a. Dependent Variable: TH b. Predictors: (Constant), TT, NB, LT, CL
Kiểm định F thơng qua phân tích phương sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mơ hình tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không. Với giả thiết H0 là β1 = β2 = β3 = β4 = 0, nếu giả thiết H0 bị bác bỏ tức là kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mơ hình có thể giải thích thay đổi của biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích phương sai ANOVA ta thấy trị thống kê của mơ hình có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết H0. Với số liệu này, mơ hình hồi qui tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình:
Bảng 2.19 Các thơng số thống kê của từng biến trong mơ hình
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .084 .233 .360 .720 NB .350 .063 .344 5.554 .000 .614 1.630 LT .224 .052 .250 4.340 .000 .712 1.405 CL .149 .068 .143 2.189 .030 .549 1.821 TT .169 .046 .202 3.674 .000 .777 1.287 a. Dependent Variable: TH
Với kết quả trên cho thấy: hệ số phóng đại phương sai VIF của 4 biến độc lập đều <10 nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình, các hệ số hồi qui đều có dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi qui có ảnh hưởng tỷ lệ thuận lên giá trị thương hiệu. Mơ hình hồi qui được thể hiện:
TH = 0.84 + 0.344NB + 0.250LT + 0.143 CL + 0.202TT
Mơ hình trên cho thấy nếu nhận biết thương hiệu tăng lên một đơn vị sẽ làm cho giá trị thương hiệu ACB tăng lên 0.344. Tương tự, yếu tố liên tưởng thương hiệu tăng một đơn vị sẽ làm cho giá trị thương hiệu ACB tăng lên 0.250; chất lượng cảm nhận tăng lên một đơn vị làm giá trị thương hiệu ACB tăng lên 0.143; Lòng trung thành thương hiệu tăng lên một đơn vị làm giá trị thương hiệu ACB tăng lên 0.202.
Mơ hình hồi qui cũng cho thấy, trong bốn yếu tố trên yếu tố nhận biết thương hiệu có tác động mạnh nhất đến giá trị thương hiệu, sau đó đến liên tưởng thương hiệu, lịng trung thành thương hiệu và cuối cùng là chất lượng cảm nhận. Từ đó, có thể đề xuất các biện pháp nâng cao giá trị thương hiệu ACB thông qua các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu, đặc biệt là yếu tố nhận biết thương hiệu khi mà yếu tố này ảnh hưởng lớn nhất đến giá trị thương hiệu ACB.
Kiểm định các giả thiết nghiên cứu:
- H1: Nhận biết thương hiệu có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị thương hiệu. Kết
quả hồi quy cho phép chấp nhận giả thiết này khi hệ số β đạt 0.344, sig=0.000 (< 0.05). Như vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
- H2: Liên tưởng thương hiệu có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị thương hiệu. Kết
quả hồi quy cho phép chấp nhận giả thiết này khi hệ số β đạt 0.250 , sig=0.000 (<0.05). Như vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
- H3: Chất lượng cảm nhận có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị thương hiệu. Kết
quả hồi quy cho phép chấp nhận giả thiết này khi hệ số β đạt 0.143 , sig=0.030 (<0.05). Như vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
- H4: Lòng trung thành thương hiệu có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị thương
hiệu. Kết quả hồi quy cho phép chấp nhận giả thiết này khi hệ số β đạt 0.202 , sig=0.000 (<0.05). Như vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.