CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính bội
4.5.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết (hình 4.1), ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xe máy là:
HV = β0 + β1*DC + β2*CL + β3*CN + β4*MT
Các biến độc lập (Xi): (DC) yếu tố đẳng cấp, (CL) yếu tố chất lượng, (MT) yếu tố môi trường, (CN) yếu tố cá nhân.
Biến phụ thuộc (Y): (HV) hành vi tiêu dùng xe. βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…4)
4.5.2 Phân tích tƣơng quan
Dựa vào bảng 4.7, ta thấy hệ số tương quan giữa yếu tố hành vi tiêu dùng xe với 4 biến DC, CL, CN, MT cao (thấp nhất là 0.312). Sơ bộ ta có thể kết luận 4 biến DC, CL, CN, MT có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HV. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng hơi cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
Bảng 4.7: Ma trận tương quan giữa các thành phần nghiên cứu
Correlations
HV DC CL MT CN
Yếu tố môi trường Yếu tố cá nhân Yếu tố Đẳng cấp Yếu tố Chất lượng H1+ H2+ H3+ H4+ Hành vi tiêu dùng xe
HV Pearson Correlation 1 .475 ** .763** .394** .312** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 DC Pearson Correlation .475 ** 1 .433** .184** .142* Sig. (2-tailed) .000 .000 .003 .020 CL Pearson Correlation .763 ** .433** 1 .355** .256** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 MT Pearson Correlation .394 ** .184** .355** 1 .172** Sig. (2-tailed) .000 .003 .000 .005 CN Pearson Correlation .312 ** .142* .256** .172** 1 Sig. (2-tailed) .000 .020 .000 .005
4.5.3. Hồi qui tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp giữa 4 yếu tố tác động đến hành vi tiêu dùng xe và hành vi tiêu dùng xe máy, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến hành vi tiêu dùng xe máy càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui bội
Model
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1 (Constant ) .392 .251 1.560 .120 DC .134 .033 .169 4.079 .000 .811 1.233 CL .569 .041 .618 13.985 .000 .710 1.409 MT .111 .036 .125 3.116 .002 .866 1.155 CN .117 .042 .108 2.798 .006 .926 1.080 a. Dependent Variable: HV
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các thành phần DC, CL, CN, MT đều rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các thành phần này có ý nghĩa trong mơ hình.
4.5.4. Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu
đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: Kết quả kiểm định tương
DC, CL, CN, MT với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.145; 0.048; 0.013; 0.045. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của
phần dư (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê
Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.9cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.930 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
4.5.5. Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R².
Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.629, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 62.9%. Bảng 4.9: Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .797a .635 .629 .58348 1.930
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb Model Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 155.767 4 38.942 114.384 .000a Residual 89.538 263 .340 Total 245.305 267
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.080 đến 1.409 (bảng Coefficientsa) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.5.6. Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.8), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hành vi tiêu dùng xe như sau:
HV = 0.392 + 0.134*DC + 0.569*CL + 0.111*MT + 0.117*CN
HV: hành vi tiêu dùng xe máy DC: yếu tố đẳng cấp
CL: yếu tố chất lượng MT: yếu tố môi trường CN: yếu tố cá nhân
4.5.7. Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy yếu tố hành vi tiêu dùng xe chịu tác động dương của 4 nhân tố: đẳng cấp, chất lượng, môi trường và yếu tố cá nhân. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận (trình bày trong mục 4.4). Trong đó, yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sự hành vi tiêu dùng xe là yếu tố
chất lượng (CL) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.618, thứ hai là yếu tố đẳng cấp với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.169, thứ ba là yếu tố môi trường với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.125 và cuối cùng là yếu tố cá nhân với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.108.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết (mục 4.4)
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Yếu tố đẳng cấp tác động dương đến