hƣởng đến ý định mua và hành vi tiêu dùng sản phẩm xanh, thơng qua kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả đã hiệu chỉnh thang đo thành 6 nhân tố với 22 biến quan sát, bao gồm: Thái độ đối với tiêu dùng sản phẩm xanh (3 biến quan sát), Chuẩn chủ quan (4 biến quan sát), Nhận thức kiểm soát hành vi (4 biến quan sát), Hiệu quả nhận thức (4 biến quan sát), Mối quan tâm môi trƣờng liên quan đến sản phẩm (5 biến quan sát), Mối quan tâm đến môi trƣờng vĩ mô (2 biến quan sát).
Bảng 4.14: Tổng hợp các giả thuyết hiệu chỉnh Giả Giả
thuyết Biến độc lập Biến phụ thuộc
Mối quan hệ kỳ vọng
H1 Mối quan tâm đến môi trƣờng liên
quan đến sản phẩm Ý định mua +
H2 Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định mua +
H3 Chuẩn chủ quan Ý định mua +
H4 Hiệu quả nhận thức Ý định mua +
H5 Thái độ Ý định mua +
H6 Mối quan tâm đến môi trƣờng vĩ mơ Ý định mua +
Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.4. Phân tích hồi qui tuyến tính
Căn cứ vào mơ hình hiệu chỉnh nhƣ trên, các giả thuyết đƣợc đặt ra là có sự tƣơng quan giữa các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm xanh của ngƣời tiêu dùng tại thành phố HCM và ý định mua sản phẩm xanh tác động đến hành vi tiêu dùng sản phẩm xanh. Phƣơng pháp hồi qui đƣợc sử dụng để xác định sự tƣơng quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến ý định mua sản phẩm xanh. Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 6
Kiểm sốt hành vi nhận thức Chuẩn chủ quan Ý định mua Hành vi tiêu dùng
Hiệu quả ngƣời tiêu dùng nhận thức
Thái độ hƣớng tới tiêu dùng sản phẩm xanh
Mối quan tâm đến môi trƣờng về sản phẩm
Mối quan tâm đến môi trƣờng vĩ mô H1+ H4+ H5+ H2+ H3+ H6+
nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mơ hình hồi quy.
Sáu biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình bao gồm: Mối quan tâm đến môi trƣờng liên quan đến sản phẩm (MTSP), Nhận thức kiểm soát hành vi (KS), Chuẩn chủ quan (CCQ), Hiệu quả nhận thức (HQ), Thái độ (TD), Mối quan tâm đến môi trƣờng vĩ mô (MTVM).
Một biến phụ thuộc là ý định mua sản phẩm xanh (YD).
Phƣơng pháp hồi qui tổng thể các biến (phƣơng pháp Enter) sẽ đƣợc sử dụng trên phần mềm SPSS 20.0. Mơ hình hồi quy có dạng sau:
Y = X0 + β1X1 + β2X2+ β3X3+ β4X4+ β5X5+ β6X6
Trong đó: Các hệ số hồi quy: β1, β2, β3, β4, β5, β6 Biến phụ thuộc: Y: ý định mua sản phẩm xanh
Biến độc lập bao gồm:
X0: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai khơng đổi.
X1: Mối quan tâm đến môi trƣờng liên quan đến sản phẩm xanh X2: Nhận thức kiểm soát hành vi
X3: Chuẩn chủ quan X4: Hiệu quả nhận thức X5: Thái độ
X6: Mối quan tâm đến môi trƣờng vĩ mơ
4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Bƣớc đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính là sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để xem xét các mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo.
Kết quả trong bảng hệ số tƣơng quan (xem phụ lục) cho thấy biến phụ thuộc có mối quan hệ tƣơng quan tuyến tính với cả sáu biến độc lập.
4.4.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2
đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình, càng đƣa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng đƣợc chứng minh rằng khơng phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. R2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập đƣợc thêm vào phƣơng trình, nó là thƣớc đo sự phù hợp đƣợc sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ phóng đại của R2.