CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích hồi quy
Phân tích đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập : (1) Giá cả – GC
Và biến phụ thuộc Quyết định lựa chọn thƣơng hiệu bia – QD với phƣơng pháp Enter đƣa tất cả các biến vào một lƣợt, kết quả chạy hồi quy đƣợc thể hiện qua bảng 4.16, 4.17 và 4.18.
Mơ hình nghiên cứu đề nghị ban đầu, phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau:
QD = β0 + β1*GC + β2*CL + β3*TH + β4*CT + β5*CX + β6*TK Bảng 4.16 : Bảng mơ tả kết quả phân tích hồi quy
Nhân tố R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của
ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 .660 .436 .419 .38663 2.416
Biến độc lập (hằng số) : TK, CT, GC, CL, TH, CX Biến phụ thuộc : QD
Bƣớc đầu tiên là kiểm tra sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng cách xác định hệ số R2 hiệu chỉnh, giá trị của hệ số này là 0.419 cho biết khoảng 41.9 % sự biến thiên của quyết định lựa chọn thƣơng hiệu bia của các khách hàng ở TP.HCM có thể đƣợc giải thích từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến QD và các biến độc lập trong mơ hình.
Hệ số Durbin Watson = 2.416 thuộc miền chấp nhận đƣợc [1.5 – 2.5]cho thấy khơng có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ nên mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả định về tính độc lập của sai số.
Bảng 4.17 : Bảng kết quả phân tích phƣơng sai (ANOVA)
Nhân tố Tổng các độ lệch bình phƣơng Df Trung bình các độ lệch bình phƣơng Kiểm định F Sig 1 Hồi quy 22.774 6 3.796 25.391 .000 Phần dƣ 29.449 197 .149 Tổng 52.222 203 Biến độc lập (hằng số) : TK, CT, GC, CL, TH, CX Biến phụ thuộc : QD
Kế tiếp, để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng 4.17 phân tích phƣơng sai (ANOVA). Kết quả cho thấy giá trị của kiểm định F là 25.391 và sig là 0.000 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho (các hệ số hồi quy bằng 0 ). Nhƣ vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu đƣợc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.18 : Bảng kết quả mơ hình hồi quy bội
Nhân tố Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) .566 .274 2.070 .040 GC .154 .041 .216 3.723 .000 .851 1.176 CL .138 .054 .151 2.584 .010 .842 1.187 TH .113 .043 .156 2.626 .009 .809 1.237 CT .097 .045 .135 2.166 .031 .741 1.349 CX .174 .039 .274 4.426 .000 .748 1.337 TK .148 .042 .197 3.550 .000 .928 1.077 Biến phụ thuộc : QD
Căn cứ vào bảng phân tích hồi quy bội ở bảng 4.18, phƣơng trình hồi quy rút ra đƣợc nhƣ sau:
Các hệ số hồi quy đều mang dấu dƣơng thể hiện các yếu tố trong mơ hình
- Chất lƣợng bia tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm của thƣơng hiệu đó sẽ tăng thêm 0.151đơn vị .
- Thƣơng hiệu bia tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm của thƣơng hiệu đó sẽ tăng thêm 0.156đơn vị .
- Hoạt động chiêu thị tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm của thƣơng hiệu đó sẽ tăng thêm 0.135 đơn vị .
- Giá trị cảm xúc của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm của thƣơng hiệu đó sẽ tăng thêm 0.274 đơn vị .
- Nhóm tham khảo tăng lên 1 đơn vị thì quyết định lựa chọn sản phẩm của thƣơng hiệu đó sẽ tăng thêm 0.197 đơn vị .
Ngồi ra, hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của các biến trong bảng 4.18 đều bé hơn 2nên tác giả nhận thấy khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số ở hình 4.1 cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.985 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dƣ khơng bị vi phạm.
Hình 4.2 : Biểu đồ phân tán phần dƣ và giá trị dự đốn
Hình 4.2 cho thấy các giá trị phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 nên giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot từ hình 4.3 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Nhƣ vậy, từ kết quả kiểm tra trên cho thấy mơ hình hồi quy đƣợc xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.