CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích hồiquy tuyến tính:
4.3.2 Xây dựng phương trình hồiquy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là Quyết định mua chung cư trung cấp còn biến độc lập là các biến Thiết kế, Tài chính, Vị trí, Tiện nghi cơ bản khu chung cư, Tiếp thị, Chất lượng dịch vụ. Phương trình hồi quy tính bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng: Trong đó: - QDM : Quyết định mua - TKE : Thiết kế - TAICHINH : Tài chính - VITRI : Vị trí
- TNCB : Tiện nghi cơ bản - TTHI : Tiếp thị
- CLDV : Chất lượng dịch vụ
- βo : Hằng số tự do; βi, i: 1÷6: là hệ số hồi quy riêng phần
- ei : Phần dư
Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp pháp Enter được thể hiện qua bảng tóm tắt kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4. 11: Bảng mơ tả kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error ước tính Hệ số Durbin-Watson
1 0.738a 0.545 0.537 0.49271 1.940
a. Biến độc lập: (Hằng số), CLDV, TNCB, VITRI, TTHI, TAICHINH, TKE b. Biến phụ thuộc: QDM
QDM = βo + β1TKE + β2TAICHINH + β3VITRI + β4TNCB + β5TTHI + β6CLDV + ei
Bảng 4. 12: ANOVA Mơ hình Tổng độ lệch Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 99.872 6 16.645 68.565 .000b Phần dư 83.269 343 0.243 Tổng cộng 183.141 349
a. Biến độc lập: (Hằng số), CLDV, TNCB, VITRI, TTHI, TKE, TAICHINH b. Biến phụ thuộc: QDM Bảng 4. 13: Hệ số hồi quy Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0.207 0.187 1.108 0.269 TKE 0.163 0.031 0.203 5.197 0.000 0.866 1.155 TAICHINH 0.371 0.035 0.443 10.738 0.000 0.778 1.285 VITRI 0.122 0.035 0.134 3.478 0.001 0.894 1.119 TNCB 0.138 0.034 0.160 4.113 0.000 0.880 1.137 TTHI 0.096 0.033 0.114 2.918 0.004 0.865 1.156 CLDV 0.110 0.030 0.138 3.692 0.000 0.954 1.048 Biến phụ thuộc: QDM
Thơng qua kiểm định mơ hình hồi qui, với mức ý nghĩa 5% cho thấy tất cả các yếu tố có giá trị sig. 0.000< 0.05;
Và phương trình hồi quy được xác định như sau:
QDM = 0.203TKE + 0.443TAICHINH + 0.134VITRI + 0.160TNCB
Trong đó:
- QDM : Quyết định mua
- TKE : Thiết kế - TAICHINH : Tài chính
- VITRI : Vị trí
- TNCB : Tiện nghi cơ bản
- TTHI : Tiếp thị
- CLDV : Chất lượng dịch vụ
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 hàng. Do đó, ta có thể kết luận: các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận
Từ kết quả trên, ta có mơ hình nghiên cứu điều chỉnh như sau:
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh
Thiết kế
Tài chính
Vị trí tọa lạc
Tiện nghi cơ bản
Quyết định mua Chất lượng dịch vụ Tiếp thị + 0.203 + 0.134 + 0.443 + 0.160 + 0.114 + 0.138
4.3.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giá trị Sig. F change bằng 0.000< 0.05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơhình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc QDM (quyết định mua sắm của khách hàng).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả của bảng 4.11, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.537 nhỏ hơn R2 là 0.545 chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0.537, có nghĩa là có 53,7% sự biến thiên của quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM 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.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng 4.12 phân tích phương sai ANOVA. Kết quả cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho (các hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được ( Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng ngọc, 2008).
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 thiết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập βi= 0. Giả thiết Ho đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng 4.13 cho thấy kiểm định t của 6 biến độc lập đều có hệ số Sig. <0.05. Điều này có nghĩa là an toàn khi bác bỏ giả thiết Ho (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.
4.3.2.2. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.13, phương trình hồiquy (theo hệ số đã chuẩn hóa) biểu thị ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua chung cư trung cấp tại TP. HCM là: vấn đề tài chính (0.443) được người mua đặt lên hàng đầu. Tiếp đó, các vấn đề thiết kế (0.203) Tiện nghi cơ bản (0.160) có tác động mạnh đến quyết định mua chung cư trung cấp của khách hàng, tiếp theo là chất lượng
dịch vụ (0.138), vị trí (0.134) và tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng ở mức độ thấp nhất là tiếp thị (0.114)
Điều đó cũng có ý nghĩa là trong điều kiện 5 nhân tố cịn lại khơng thay đổi, nếu tài chính thuận lợi cho khách hàng mua chung cư trung cấp tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua sắm của khách hàng tăng lên 0.443 đơn vị. Tương tự, sự tăng lên một đơn vị của thiết kế, vị trí, Tiện nghi cơ bản, tiếp thị và chất lượng dịch vụ sẽ làm gia tăng quyết định mua sắm của khách hàng lên 0.203, 0.134, 0.160, 0.114, 0.138 đơn vị.
4.4.2.3 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.
Nhìn vào đồ thị hình 4.2, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong 1 vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định thứ 2 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. 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 = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị tần số Histogram
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. Theo kết quả từ bảng 4.11 cho thấy giá trị d= 1.904, thuộc khoản 1.5 – 2.5. Có nghĩa là d rơi vào miền chấp nhận giả thiết 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 qui đa biến không 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 (Collinearity Diagnostics). Theo kết quả từ bảng 4.13 cho thấy hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor) khơng lớn hơn 2.5. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi qui 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.