CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
3.3.2. Phân tích hồi quy đa biến
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính có dạng nhƣ sau:
Y = β1 BAW + β2 BAS + β3 PQ + β4 BL + ei
Trong đó:
Y: Giá trị thƣơng hiệu
BAW: Sự nhận biết thƣơng hiệu BAS: Sự liên tƣởng thƣơng hiệu PQ: Chất lƣợng cảm nhận
BL: Lòng trung thành thƣơng hiệu
β k: Hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ k ei: Sai số của phƣơng trình hồi quy
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Bảng 3.13: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 0,844a 0,713 0,708 0,52511 1,533
a. Predictors: (Constant), Lòng trung thành thƣơng hiệu, Sự nhận biết thƣơng hiệu, Chất lƣợng cảm nhận, Sự liên tƣởng thƣơng hiệu
b. Dependent Variable: Giá trị thƣơng hiệu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Dựa vào bảng 3.13 ta thấy R2 điều chỉnh bằng 0,708 có nghĩa 70,8% sự biến
thiên của yếu tố Giá trị thương hiệu đƣợc giải thích bởi 4 yếu tố Lòng trung thành
thương hiệu, Sự nhận biết thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Sự liên tưởng thương hiệu (bao gồm 26 biến quan sát).
Hệ số Durbin-Watson = 1,533 (1≤ Durbin-Watson ≤ 3), do đó khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mơ hình.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy (kiểm định F)
Kiểm định F trong phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy.
Bảng 3.14: Kiểm định ANOVA về độ phù hợp của mơ hình hồi quy ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 158,182 4 39,545 143,417 0,000b Residual 63,695 231 0,276 Total 221,877 235
a. Dependent Variable: Giá trị thƣơng hiệu
b. Predictors: (Constant), Lòng trung thành thƣơng hiệu, Sự nhận biết thƣơng hiệu, Chất lƣợng cảm nhận, Sự liên tƣởng thƣơng hiệu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kiểm định F thơng qua phân tích phƣơng sai nhằm mục đích kiểm định độ phù hợp của mơ hình tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ các biến độc lập hay không. Với giả thuyết H0 là β1= β2= β3= β4=0, nếu giả
thuyết H0 bị bác bỏ tức là kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mơ hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc.
Dựa vào bảng phân tích phƣơng sai ANOVA cho thấy trị thống kê của mơ hình có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích đƣợc sự thay đổi của biến phụ thuộc hay mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn bộ tổng thể.
Bảng 3.15: Kiểm định các hệ số tƣơng quan của mơ hình hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Constant) 0,109 0,135 0,808 0,420 Sự nhận biết thƣơng hiệu 0,128 0,043 0,135 2,940 0,004 0,592 1,688 Sự liên tƣởng thƣơng hiệu 0,160 0,066 0,144 2,419 0,016 0,351 2,850 Chất lƣợng cảm nhận 0,316 0,058 0,315 5,421 0,000 0,368 2,718 Lòng trung thành thƣơng hiệu 0,351 0,063 0,363 5,574 0,000 0,293 3,409
a. Dependent Variable: Giá trị thƣơng hiệu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập β1= β2= β3= β4=0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào bảng 3.15, ta có mức giá trị Sig. của 4 nhân tố Sự nhận biết thương hiệu, Sự liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận và Lòng trung thành thương hiệu đều bằng nhỏ hơn 0,05 nên với độ tin cậy 95%, đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa 4 biến độc lập này có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc Giá trị thương hiệu của Agribank.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tƣơng quan.
Kết quả phân tích ở bảng 3.15 cho thấy độ chấp nhận (Tolerance) của các biến dao động từ 0,293 đến 0,592 đều lớn hơn 0,1 và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor – VIF) đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Nhƣ vậy mơ hình hồi qui xây dựng đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc.
Giá trị thương hiệu với các biến độc lập, bao gồm: Sự nhận biết thương hiệu, Sự liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận và Lòng trung thành thương hiệu
nhƣ sau:
Sự nhận biết thương hiệu, Sự liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận và Lòng trung thành thương hiệu
Giá trị thương hiệu.
Giải thích ý nghĩa: trong các điều kiện khác không đổi, nếu Sự nhận biết
thương hiệu tăng lên thì Giá trị thương hiệu của Agribank cũng tăng lên. Tƣơng tự,
nếu Sự liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Lòng trung thành thương
hiệu tăng lên thì Giá trị thương hiệu của Agribank cũng tăng lên.
Tầm quan trọng các biến trong mơ hình
Việc xác định tầm quan trọng (mức độ ảnh hƣởng) của các biến độc lập đến biến phụ thuộc dựa vào hệ số chuẩn hóa (standardized coefficients) Beta. Dựa vào
bảng 3.15 cho thấy hệ số Beta của các biến Sự nhận biết thương hiệu = 0,135; Sự
liên tưởng thương hiệu = 0,144; Chất lượng cảm nhận = 0,315; Lòng trung thành
thương hiệu = 0,363. Qua đó có thể kết luận rằng biến Lòng trung thành thương
hiệu có mức độ ảnh hƣởng cao nhất Giá trị thương hiệu của Agribank; kế đến là
Chất lượng cảm nhận, Sự liên tưởng thương hiệu và Sự nhận biết thương hiệu.
Từ mơ hình này có thể đề xuất các biện pháp nâng cao giá trị thƣơng hiệu Agribank dựa vào cảm nhận của khách hàng đối với các yếu tố cấu thành nên giá trị thƣơng hiệu Agribank nhƣ trong mơ hình nghiên cứu, đặc biệt là yếu tố Lòng trung
thành thương hiệu khi mà yếu tố này ảnh hƣởng lớn nhất đến Giá trị thương hiệu.
Giá trị thƣơng hiệu của Agribank= 0,135*Sự nhận biết thƣơng hiệu + 0,144*Sự liên tƣởng thƣơng hiệu + 0,315*Chất lƣợng cảm nhận +
0,363*Lòng trung thành thƣơng hiệu +