Correlations Moi truong xung quanh Vi tri Dac diem
can ho Tai chinh
Y dinh mua can
ho Moi truong Pearson
xung quanh Correlation Sig. (2-tailed) N 1 .553** .613** .386** .477** .000 .000 .000 .000 223 223 223 223 223 Vi tri Pearson Correlation Sig. (2-tailed) .553** 1 .558** .405** .401** .000 .000 .000 .000
N 223 223 223 223 223 Dac diem
can ho Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
.613** .558** 1 .479** .587**
.000 .000 .000 .000
223 223 223 223 223
Tai chinh Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N .386** .405** .479** 1 .342** .000 .000 .000 .000 223 223 223 223 223 Y dinh mua
can ho Pearson Correlation .477** .401** .587** .342** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 223 223 223 223 223
(Nguồn: Phụ lục 9)
Xem kết quả trong bảng ma trận hệ số tương quan ta thấy được hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân” và các biến độc lập cịn lại là khá cao, sơ bộ có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho ý định mua căn hộ của người mua lần đầu, hay nói cách khác là các nhân tố được rút trích nói trên có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn căn hộ của người mua lần đầu.
Đồng thời tất cả các biến đều có tương quan Pearson < 0,7 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
4.4.2.Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết:
Từ các kết quả phân tích ở trên, khơng có sự thay đổi trong các thành phần ảnh hưởng đến ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu. Tuy nhiên Mơ hình nghiên cứu sẽ giữ ngun mơ hình đề xuất ban đầu gồm: 4 biến độc lập là các biến thành phần tác động đến ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua lần đầu và 1 biến phụ thuộc là ý định mua.
Đặc điểm căn hộ
H1
Ý định mua căn hộ trung cấp, bình dân của khách hàng mua nhà lần đầu Tài chính H2
H3 Vị trí
H4 Mơi trường xung quanh
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu kiểm định
Bảng 4.11: Bảng tóm tắt giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1 Yếu tố căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại“Đặc điểm căn hộ” có tác động dương (+) lên Ý định mua H2 Yếu tố “Tài chính” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ
chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM H3 Yếu tố “Vị trí” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ chung
cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM
H4 Yếu tố “Môi trƣờng xung quanh” định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhàcó tác động dương (+) lên Ý lần đầu tại TP.HCM.
4.4.3.Phân tích hồi quy
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, Phân tích hồi quy được tiến hành với 4 biến độc lập là Đặc điểm căn hộ (DD), Tài chính (TC), Vị trí (VT), Mơi trường xung
quanh (MT) và một biến phụ thuộc là ý định mua căn hộ (YD), sử dụng phương pháp Enter. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H4.
Phương trình hồi quy bội có dạng như sau:
YD = β0 + β1*DD + β2*TC + β3*VT + β4*MT + ɛi
Trong đó
YD : Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu
DD : Đặc điểm căn hộ TC : Tài chính
VT : Vị trí
MT : Mơi trường xung quanh ɛi : Sai số
4.4.4.Kiểm định mơ hình hồi quy
4.4.4.1.Kiểm định kích thƣớc mẫu
Kích thước mẫu cũng là một vấn đề quan tâm khi sử dụng MLR.
Cơng thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho MLR như sau: n>= 50+ 8p, ta thấy trong mơ hình của chúng ta có: n=223 kích thước mẫu p=là số biến độc lập trong mơ hình = 4 => 50 + 8.4 = 82. Thỏa điều kiện kích thước mẫu (vì kích thước mẫu tác giả thu thập được là 223 > kích thước mẫu yêu cầu là 82).
Hoặc chúng ta có thể dùng tiêu chí địi hỏi về kích thước mẫu của EFA, vì EFA ln địi hỏi kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với MLR. Thường là cơng thức trên có kích thước mẫu ln nhỏ hơn kích thước mẫu địi hỏi cho EFA. Nhưng chúng ta đã kiểm định Cronbach alpha và EFA thỏa điều kiện cho nên kích thước mẫu một lần nữa lại được khẳng định là thỏa điều kiện cho các tiền đề nghiên cứu tiếp theo.
4.4.4.2.Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hơi quy tuyến tính bội Bảng 4.12: Kết quả đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Tóm tắt mơ hình Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Nguồn: Phụ lục 10)
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta xem xét giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả cho thấy độ phù hợp của mơ hình là 37,8%, nghĩa là mơ hình hồi quy bội được sử dụng phù hợp với tập dữ liệu ở mức 37,8% hay 37,8% sự khác biết của Ý định mua căn hộ có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 4 biến độc lập kể trên, còn lại là do các yếu tố khác và sai số.
4.4.4.3.Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Tiếp theo tác giả tiến hành phép kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hện tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 được đặt ra là:
Giả thuyết H0: β0 = β1 = β2 = β3 = β4 = 0 (tất cả hệ số hồi quy riêng phần bằng 0)
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mơ
hình
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression Residual Total 86.380 4 21.595 34.712 .000a 135.620 218 .622 222.000 222 (Nguồn: Phụ lục 10)
Ta thấy giá trị sig.=0,000 rất nhỏ, điều này cho phép tác giả bác bỏ giả thuyết H0, cũng có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của Ý định mua căn hộ, mơ hình tác giả xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu, mức độ phù hợp là 37,8%
4.4.4.4.Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Nhìn vào bảng phân tích bên dưới sau khi chạy mơ hình hồi quy bội, ta có kết quả như sau:
Bảng 4.14: Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero - order Partia l Part Toler ance VIF 1(Constant) -2.867E- 17 .053 .000 1.000
Moi truong xung quanh
Vi tri
Dac diem can ho Tai chinh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354 (Nguồn: Phụ lục 10)
Tác giả thấy giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến không bị vi phạm. Các biến độc lập không tương quan cao với nhau, nên có thể yên tâm sử dụng phương trình hồi quy.
4.4.4.5.Kiểm định sự tự tƣơng quan với nhau
Bảng 4.15: Bảng kết quả kiểm định Durbin-WatsonModel Summaryb Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .624a .389 .378 .78874074 2.195 (Nguồn: Phụ lục 10)
Nhìn vào hệ mơ hình Model Summaryb ta thấy hệ số Durbin-Watson = 2.195= 2(1-r tuong quan) => r tuong quan = 1 - (2.195/2) = -0.1 < 0.3
Chứng tỏ khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra tức là khơng có hiện tượng tự tương quan. Các sai lệch ngẫu nhiên hoàn toàn độc lập với nhau về phương diện thống kê (không xuất hiện hiện tượng liên quan theo chuỗi thời gian của các giá trị sai lệch), nên sử dụng phương trình hồi quy được chấp nhận.
4.4.4.6. Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi (heteroskedasticity)
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Đồ thị (phụ lục 11: đồ thị Scatterplot) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
4.4.4.7.Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (phụ lục 11 : đồ thị Histogram) cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.991 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.5. Kiểm định các giả thuyết
Bảng 4.16: Kết quả phân tích hồi quy bộiCoefficients Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standa rdized Coeffi cients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part
Toler ance VIF
1(Constant) -2.867E-
17 .053 .000 1.000
Moi truong xung quanh
Vi tri
Dac diem can ho Tai chinh .266 .053 .266 5.032 .000 .266 .323 .266 .556 1.798 .226 .053 .226 4.276 .000 .226 .278 .226 .602 1.661 .486 .053 .486 9.189 .000 .486 .528 .486 .514 1.947 .174 .053 .174 3.287 .001 .174 .217 .174 .739 1.354 (Nguồn: Phụ lục 10 )
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì thế, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
Ý định mua căn hộ = 0,266*Môi trƣờng xung quanh + 0,226*Vị trí + 0,486*Đặc điểm căn hộ + 0,174*Tài chính
Thơng qua các hệ số hồi quy chuẩn hóa ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Đây chính là căn cứ để tác giả xây dựng ý kiến đề xuất cho luận văn này.
Đặc điểm căn hộ
Giả thuyết H1: Yếu tố “Đặc điểm căn hộ” có tác động dương lên Ý định mua căn hộ của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,486, sig(β1)=0,000 < 5%: yếu tố tài chính tác động cùng chiều với ý định mua, vì trọng số hồi quy β của biến này có ý nghĩa thống kê.
Nhận xét: Kết quả cuộc khảo sát cho thấy “Đặc điểm căn hộ” có tác động cùng chiều với ý định mua căn hộ. Điều này đã ủng hộ kết quả nghiên cứu của Ariyawansa, 2007. Ngoài ra, đây là cũng yếu tố tác động mạnh nhất đến Ý định mua căn hộ của người mua nhà lần đầu trong số những nhân tố còn lại. Điều này chứng tỏ những người mua nhà lần đầu rất quan tâm đến “Chất lượng xây dựng”, “Tính pháp lý”, “Thiết kế”, “Diện tích” và “Trang thiết bị căn hộ”.
Tài chính
Giả thuyết H2: Yếu tố “Tài chính” có tác động dương lên Ý định mua căn hộ của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
cùng chiều với ý định mua, vì trọng số hồi quy β của biến này có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên tác động của yếu tố này là yếu nhất so với những yếu tố cịn lại. Điều này có thể lý giải bởi khi mua nhà lần đầu thì người mua nhà sẽ được sự giúp đỡ rất nhiều từ phía người thân, gia đình, bạn bè do đó yếu tố giá, lãi suất ngân hàng, thời gian thanh tốn khơng ảnh hưởng nhiều đến ý định mua căn hộ.
Vị trí
Giả thuyết H3: Yếu tố “Vị trí” có tác động dương lên Ý định mua căn hộ của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa 0.226; sig(β3)=0,000 < 5%: yếu tố tài chính tác động cùng chiều với ý định mua, vì trọng số hồi quy β của biến này có ý nghĩa thống kê.
Môi trƣờng xung quanh
Giả thuyết H5: Yếu tố “Mơi trường xung quanh” có tác động dương lên Ý định mua căn hộ của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa 0.266; sig(β5)=0,000 < 5%: yếu tố tài chính tác động cùng chiều với ý định mua, vì trọng số hồi quy β của biến này có ý nghĩa thống kê.
Nhận xét: Kết quả cuộc khảo sát cho thấy “Mơi trường xung quanh” có tác động cùng chiều với ý định mua căn hộ. Đây là yếu tố mạnh thứ nhì tác động đến ý định mua căn hộ sau yếu tố “Đặc điểm căn hộ”. Điều này cũng đồng thuận với nghiên cứu “Đáp ứng nhu cầu và sự lựa chọn của người mua nhà lần đầu tại Kuala Lumpur” (Tan Teck Hong, 2012).
Bảng 4.17: Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết.Giả Giả
thuyết Nội dung Beta Sig.
Kết quả kiểm định
H1
Yếu tố “Đặc điểm căn hộ” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
.486 .000 Chấp nhận H1
H2
Yếu tố “Tài chính” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM
.174 .001 Chấp nhận H2
H3
Yếu tố “Vị trí” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM
.226 .000 Chấp nhận H3
H4
Yếu tố “Môi trƣờng xung quanh” có tác động dương (+) lên Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua nhà lần đầu tại TP.HCM.
Tóm tắt chƣơng 4
Chương này trình bày kết quả phân tích bao gồm những nội dung sau:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua hệ số Cronbach Alpha. Phân tích nhân tố EFA sau khi loại bỏ các biến quan sát khơng đạt u cầu thì có 4 nhân tố được rút ra và mơ hình mới khơng thay đổi so với mơ hình lý thuyết đề xuất ban đầu.
Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định giả thuyết đã khẳng định như sau: Ý định mua căn hộ chung cư trung cấp, bình dân của người mua lần đầu chịu sự ảnh hưởng bởi 4 nhân tố là “Đặc điểm căn hộ”, “Tài chính”, “Vị trí” và “Mơi trường xung quanh”. Trong đó, nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Ý định mua căn hộ là “Đặc điểm căn hộ”.
Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu, kết luận, ý nghĩa của nghiên cứu, hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chƣơng 5: Kết luận và kiến nghị