4.6. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.6.1. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc có thể được mơ tả
tổng qt qua phương trình tương quan tuyến tính dưới đây: LO = βo + β1 TR + β2 IM + β3 EF + β4 VA + β5 QU (4.3)
Kiểm tra điều kiện về số lượng mẫu tối thiểu
Theo phân tích ở mục 3.5.2, số lượng mẫu tối thiểu yêu cầu khi phân tích hồi
quy trong trường hợp của luận văn này là 90, tổng số mẫu thu thập được 390 là
hoàn toàn thoả mãn yêu cầu về số lượng mẫu tối thiểu.
Tạo biến cho các khái niệm
Mỗi khái niệm được đo lường bằng một tập các biến quan sát, nhưng trong
phân tích ANOVA hoặc hồi quy thì một khái niệm phải là một biến. Do đó, tác giả tạo một biến cho từng khái niệm bằng cách lấy trung bình cộng của tập biến quan sát đo lường từng khái niệm.
Xem xét ma trận hệ số tương quan
Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến được thể hiện trong phụ lục 6
Theo kết quả này, các hệ số tương quan giữa biến lòng trung thành thương hiệu và các biến còn lại đều lớn hơn 0,3, tức là có mối quan hệ có ý nghĩa giữa lòng trung thành thương hiệu và các biến độc lập còn lại, ở mức ý nghĩa 1%. Do đó, ta có thể
đưa các biến độc lập này vào mơ hình để giải thích cho biến LO.
Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính của các phần dư
Giả định này được kiểm tra bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư đã chuẩn hoá (standardized residual) và giá trị dự đoán đã chuẩn hố mà mơ hình hồi
quy tuyến tính cho ra (standardized predicted value). Phụ lục 6 thể hiện biểu đồ
phân tán của hai giá trị này. Biểu đồ cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên
trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, chứng tỏ giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi
Để kiểm tra giả định này, tác giả kiểm định hệ số tương quan hạng của tổng thể
ABScuare với từng biến độc lập. ABScuare là trị tuyệt đối của giá trị phần dư chưa
chuẩn hóa. Các bảng kết quả được trình bày trong phụ lục 6 cho thấy giả định
phương sai của sai số không đổi là không bị vi phạm vì cả 5 giá trị sig. của các kiểm
định giữa ABScuare và TR, IM, EF, VA, QU đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%, tức là
chấp nhận giả thuyết Ho: hệ số tương quan hạng cuả tổng thể bằng 0.
Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ Histogram trong phụ lục 6 cho thấy phân phối của phần dư chuẩn hố là phân phối chuẩn, giá trị trung bình là 0 và phương sai gần bằng 1.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Tóm tắt mơ hìnhb Mơ hình R R2 R2đã điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 .834a .695 .691 .41024 1.853
a. Những yếu tố dự báo: (Hằng số), qu, im, ef, va, tr b. Biến phụ thuộc: lo
ANOVAb
Mơ hình Tổng biến thiên Df
Trung bình
biến thiên F Sig.
1 Hồi quy 147.570 5 29.514 175.373 .000a
Phần dư 64.625 384 .168
Tổng 212.195 389
Theo bảng 4.10, giá trị R2 đã điều chỉnh = 0.691, tức 5 biến độc lập này giải
thích được 69,1% biến thiên của biến LO. Giá trị sig. trong phân tích ANOVA nhỏ hơn 0,01, ta bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ
Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin-Watson trong bảng Tóm tắt mơ hình bằng 1.853
Tra bảng Durbin-Watson với 5 biến độc lập và 200 quan sát, ở mức ý nghĩa 1%, ta
được dL = 1.623, dU=1.725
Hệ số Durbin-Watson nằm trong vùng chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan giữa các phần dư.
Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hệ số hồi quy
Hệ sốa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số đã chuẩn hoá T Sig. Thống kê cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.261 .153 -1.705 .089 Tr .288 .041 .290 7.028 .000 .465 2.151 Im .041 .031 .041 1.337 .182 .842 1.187 Ef .334 .039 .331 8.570 .000 .531 1.885 Va .119 .042 .111 2.825 .005 .510 1.963 Qu .273 .040 .249 6.812 .000 .595 1.680
Theo bảng 4.10, giá trị sig. tại Beta của biến TR, EF, VA, QU đều nhỏ hơn 0,01, chấp nhận giả thuyết H1 là các giá trị Beta này khác 0. Riêng Beta của IM có giá trị sig. kiểm định lớn hơn 0,01 nên ta khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho là Beta của IM bằng 0. Như vậy, với tập dữ liệu mẫu và mơ hình được mơ tả ở đây, ở mức ý nghĩa 1%, biến IM và biến LO khơng có mối liên hệ tuyến tính.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Trong bảng 4.10, giá trị Tolerance tại các biến độc lập là cao, VIF của từng nhân tố nhỏ hơn 10. Chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu
Theo bảng 4.11, phương trình hồi quy có dạng như sau:
Hay phương trình 4.4 được viết lại theo cách khác.
Lòng trung thành thương hiệu = - 0,261 + 0,288 (uy tín thương hiệu) + 0,334 (lịng ham muốn thương hiệu) + 0,119 (giá trị được cảm nhận) + 0,273 (chất lượng được cảm nhận). (4.5)
Phương trình hồi quy không vi phạm tất cả các giả định và các yêu cầu cho việc phân tích hồi quy. Với dữ liệu của nghiên cứu này, các biến uy tín thương hiệu, lòng ham muốn thương hiệu, giá trị được cảm nhận và chất lượng được cảm nhận
đều có ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu. Riêng biến hình ảnh thương
hiệu thì khơng có cơ sở để khẳng định biến này có ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu. Mơ hình nghiên cứu sau khi kiểm định được khái quát như hình 4.5
Hình 4.5: Mơ hình nghiên cứu sau khi kiểm định