Chương 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.4.2 Hồi quy tuyến tính
3.4.2.1 Mơ hình hồi qui
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã được kiểm định, chúng tơi sẽ tiến hành chạy hồi quy tuyến tính theo mơ hình:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 +β5X5 + β6X6 + β7X7 + ε
Trong đĩ:
+ Y: Xu hướng tiêu dùng đối với tấm thạch cao Vĩnh Tường
+ X1 – X7: Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng
+ β0 - β7: Hằng số và các hệ số hồi qui + ε: Sai số
3.4.2.2 Kiểm định vi phạm giả thuyết OLS
Thơng thường chúng ta khơng biết trước được mơ hình sau khi phân tích hồi quy cĩ thích hợp hay khơng. Mơ hình chưa thể kết luận là tốt nếu chưa kiểm định việc vi phạm các giả thuyết OLS để ước lượng các hệ số hồi qui là khơng thiên lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.
− Hiện tượng đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong đĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt
chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, hệ số phĩng đại phương sai VIF ( Variance inflation factor) hoặc độ chấp nhận (Tolerance) được sử dụng. Khi VIF tăng thì phương sai của hệ số hồi qui cũng tăng theo. VIF <=10 nghĩa là các biến độc lập khơng cĩ tương quan tuyến tính với nhau, hiện tượng đa cộng tuyến khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả.
− Phương sai của sai số thay đổi:
Trong mơ hình hồi qui tốt, các số hạng sai số uI cĩ phân phối giống nhau với trị trung bình bằng 0 và phương sai σ2 như nhau. Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các số hạng này khơng giống nhau (cĩ nghĩa là phân tán khơng như nhau). Khi phương sai của các sai số thay đổi, mơ hình nghiên cứu sẽ khơng cịn hiệu quả khi kiểm định giả thuyết, các kiểm định t và F khơng cịn tin cậy. Đồ thị phần dư student hố và giá trị dự đốn (hay lý thuyết) chuẩn hĩa phản ánh sự khác biệt phương sai của sai số thực của các quan sát. Nếu độ lớn của phần dư student hĩa tăng hoặc
giảm theo giá trị dự đốn thì cĩ khả năng giả thuyết phương sai khơng đổi bị vi phạm.
− Tương quan chuỗi (tự tương quan):
Tương quan chuỗi (hay cịn gọi là tự tương quan) thường xuất hiện nhiều ở bộ dữ liệu chuỗi thời gian, trong đĩ các số hạng sai số cho các thời đoạn khơng quá cách xa cĩ thể tương quan. Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản về số hạng nhiễu. Hệ quả khi bỏ qua sự tự tương quan là các dự báo và ước lượng vẫn khơng thiên lệch và nhất quán, nhưng khơng hiệu quả. Kiểm định Durbin-Watson là kiểm định phổ biến nhất cho tương quan chuỗi bậc nhất.
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết OLS khơng bị vi phạm thì cĩ thể kết luận là ước lượng các hệ số hồi qui là khơng thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi qui là đáng tin cậy.
Kết quả của mơ hình sẽ giúp chúng ta xác định được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến xu hướng tiêu dùng của sản phẩm. Yếu tố nào cĩ hệ số β càng lớn thì mức
độ ảnh hưởng càng cao.
Tĩm tắt chương 3
Để “Đo lường ảnh hưởng của thơng tin thương hiệu lên xu hướng tiêu dùng
của khác hàng” tác giả thực hiện thơng qua 2 bước: Nghiên cứu định tính để khám
phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu và nghiên cứu định lượng được thực hiện để đánh giá về độ tin cậy và giá trị của các thang đo đã thiết kế và điều chỉnh cho phù hợp với người tiêu dùng tại Việt Nam.
Kế thừa thang đo của tác giả Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, tác giả xây dựng thang đo Liker 5 mức độ cho 8 biến quan sát: Đầu tư thương hiệu, Độ rõ ràng, Độ nhất quán, Độ tin cậy, Chất lượng cảm nhận, rủi ro cảm nhận, Chi phí tìm kiếm thơng tin và Xu hường tiêu dùng.
Đồng thời trong chương này, tác giả xin gới thiệu mẫu nghiên cứu, mơ hình hồi
quy và kiểm định việc vi phạm các giả thuyết OLS để ước lượng các hệ số hồi qui là khơng thiên lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.