Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1.044 .427 2.446 .015 TCL .071 .092 .049 .773 .440 .790 1.265 TTT .167 .099 .121 1.690 .092 .618 1.618 TTH .227 .075 .212 3.049 .003 .651 1.536 TGIA .098 .068 .093 1.455 .147 .767 1.303 TBH .074 .067 .070 1.103 .271 .784 1.275 a. Biến phụ thuộc: PTT
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
Từ bảng 4-9, ta có kết quả kiểm định giả thuyết nhƣ sau: -57-
- H11: “Tiêu chí liên quan đến cửa hàng và nhân viên” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β11 = .070 >0, sig (β11) = .271 >5%. Giả thuyết H11 bị bác bỏ.
- H 12: “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang” Hệ số hồi quy chuẩn hóa β12 = .121, sig (β12) = .092<10%: Giả thuyết H12 khơng bị bác bỏ
- H13: “Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β13 = .049>0, sig (β13) = .440 >5%: Giả thuyết H13 bị bác bỏ
- H14: “Tiêu chí liên quan đến thƣơng hiệu” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang” Hệ số hồi quy chuẩn hóa β14 = .212, sig (β14) = .003<5%: Giả thuyết H14 không bị bác bỏ
- H15: “Tiêu chí liên quan đến giá” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β15 = .093 >0, sig (β15) = .147 >5%: Giả thuyết H15 bị bác bỏ
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy thƣơng hiệu với tính mới lạ & thời trang có quan hệ tác động ý nghĩa mang tính thống kê tại mức 5%. Nếu ta chấp nhận mức ý nghĩa 10% thì ta có thể chọn thêm một tiêu chí tác động đến ý thức về tính mới lạ và thời trang nữa là “Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm”. Trong bài nghiên cứu này, tác giã đã chấp nhận mức ý nghĩa 10% vì thực tế choi thấy “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” là một tiêu chí qua trọng trong quyết định chọn mua dựa trên “Ý thức tính mới lạ và thời trang”.
4.3.3. Phƣơng trình hồi quy 2.
PHH = Const2. + β21*TBH + β22 *TTT + β23*TCL + β24*TTH + β25*TGIA
4.3.3.1. Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy
a. Giả định liên hệ tuyến tính
Với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh, đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán cho thấy các giá trị đƣợc phân phối một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 (phụ lục 4c-2). Do đó, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
b. Kiểm tra khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Từ bảng hệ số hồi quy – phƣơng trình hồi quy 2 (phụ lục 4c-2), ta thấy tất cả các giá trị phƣơng sai phóng đại (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Do đó, có thể kết luận là khơng có hiện tƣợng cộng tuyến.
c. Kiểm tra phƣơng sai của phân phối phần dƣ là không đổi
Từ bảng ma trận tƣơng quan hạng Spearman (phụ lục 4c-2), các giá trị sig. đều từ lớn hơn 0.05 (tƣơng ứng cho độ tin cậy 95%). Hay nói cách khác, phƣơng sai của phân phối phần dƣ của các biến độc lập trong mơ hình là khơng đổi.
d. Kiểm tra các phần dƣ có phân phối chuẩn
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy phân phối phần dƣ có giá trị trung bình (mean) xấp xỉ bằng 0 (2,24E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1(.99083) và biểu đồ tần số P-P, Q-Q có các điểm quan sát tập trung sát đƣờng chéo (phụ lục 4c-2). Hơn nữa, kết quả kiểm định Kolmogorov-Smimov (phụ lục 4c-2) trong trƣờng hợp này cho giá trị trung bình của phần dƣ xấp xỉ bằng 0 (0E-7), độ lệch chuẩn (Std. Deviation) xấp xỉ bằng 1(.99083390), với mức ý nghĩa của kiểm định Sig = .593 >
0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dƣ là không bị vi phạm.
e. Kiểm định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ
Từ kết quả kiểm định Durbin-Watson (phụ lục 4c-2) ta thấy giá trị thống kê Durbin-Watson (d = 1.640) nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dƣ độc lập với nhau. Do đó, ta có thể kết luận khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ trong mơ hình hồi quy.
Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy sẽ đƣợc trình bày.
4.3.3.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4-10 cho kết quả R2 hiệu chỉnh bằng 0.164. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 16,4%. Ta thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0.164 là thấp, nhƣ vậy còn nhiều biến độc lập quan trọng chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình nghiên cứu, đây cũng là một phần giới hạn của đề tài và là hƣớng nghiên cứu cho những cơng trình nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4-10: Tóm tắt mơ hình - Phƣơng trình hồi quy 2
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn củađo lƣờng Durbin-Watson
1 .423a .179 .164 .68461 1.640
a. Predictors: (Constant), TBH, TTH, TCL, TGIA, TTT b. Dependent Variable: PHH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
4.3.3.3. Kiểm định các giả thuyết
a. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4-11: ANOVAa - Phƣơng trình hồi quy 2
Mơ hình Tổng độ lệnh bình phƣơng Bậc tự do df Độ lệch bình phƣơng bình quân F Sig. 1 Hồi quy 27.481 5 5.496 11.727 .000b Phần dƣ 126.077 269 .469 Tổng 153.558 274 a. Biến phụ thuộc: PHH
b. Biến dự đoán: (Constant), TBH, TTH, TCL, TGIA, TTT
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
Bảng giá trị thống kê F (bảng 4-11) cho thấy trị sig. < 0 . 0 5 nên an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hàng số). Nhƣ vậy, mơ hình hồi qui tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu
và có thể sử dụng đƣợc.
b. Kết quả kiểm định các giả thiết trong mơ hình
Bảng 4-12: Trọng số hồi quy - Phƣơng trình hồi quy 2Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn
hóa t Sig.
Collinearity Statistics
B Sai số chuẩn Beta B
1 Hằng số .875 .403 2.172 .031 TCL .363 .087 .260 4.183 .000 .790 1.265 TTT .123 .093 .092 1.316 .189 .618 1.618 TTH -.010 .070 -.010 -.142 .887 .651 1.536 TGIA .073 .064 .072 1.140 .255 .767 1.303 TBH .175 .063 .172 2.764 .006 .784 1.275 a. Dependent Variable: PHH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
Từ bảng 4-12, ta có kết quả giả thuyết hồi quy nhƣ sau:
H21: “Tiêu chí liên quan đến bán hàng” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo”. Hệ số hồi quy chuẩn
hóa β21 = .172, sig (β21) = .006 <5%: Giả thuyết H21 không bị bác bỏ
H22: “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo” Hệ số hồi quy chuẩn hóa β22 = .092, sig (β22) = .189>5%. Giả thuyết H22 bị bác bỏ
H23: “Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo”. Hệ số
hồi quy chuẩn hóa β23 = .260 >0, sig (β23) = .000 <5%. Giả thuyết H23 không bị bác bỏ
mua sắm dựa trên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β24 = -.010 , sig (β24) = .887>5%: Giả thuyết H24 bị bác bỏ
H25: “Tiêu chí liên quan đến giá” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β25
=.072 >0, sig (β25) = .255 >5%: Giả thuyết H25 bị bác bỏ
Kết quả nghiên cứu cho thấy quyết định mua sắm theo ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo chịu sự tác động ý nghĩa bởi hai tiêu chí là: Tiêu chí liên quan đến chất lƣợng sản phẩm và tiêu chí liên quan đến bán hàng. Điều này đƣợc cho là phù hợp với thực tế và tƣơng đồng với những cơng trình nghiên cứu trƣớc. Để có đƣợc sản phẩm chất lƣợng cao, hồn hảo thì cần phải có sự kết hợp hồn hảo giữa chất lƣợng sản phẩm và chất lƣợng dịch vụ. Nghiên cứu tìm thấy các tiêu chí “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang”, “Tiêu chí liên quan đến thƣơng hiệu”, “Tiêu chí liên quan đến giá” khơng có mức tác động ý nghĩa lên “Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo”.
4.3.4. Phƣơng trình hồi quy 3
PGIA = Const3. + β31*TBH + β32 *TTT + β33*TCL + β34*TTH + β35*TGIA
4.3.4.1. Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy
a. Giả định liên hệ tuyến tính
Với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đốn trên trục hồnh, đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đoán cho thấy các giá trị đƣợc phân phối một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 (phụ lục 4c-3). Do đó, giả định liên hệ tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
b. Kiểm tra khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Từ bảng trọng số hồi quy – Phƣơng trình hồi quy 3 (phụ lục 4c-3), ta thấy tất cả các giá trị phƣơng sai phóng đại (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Do đó, có thể kết luận là khơng có hiện tƣợng cộng tuyến.
c. Kiểm tra phƣơng sai của phân phối phần dƣ là không đổi
Từ bảng ma trận tƣơng quan hạng Spearman (phụ lục 4c-3), các giá trị sig. đều từ lớn hơn 0.05 (tƣơng ứng cho độ tin cậy 95%). Hay nói cách khác, phƣơng sai của phân phối phần dƣ của các biến độc lập trong mơ hình là khơng đổi.
d. Kiểm tra các phần dƣ có phân phối chuẩn
Biểu đồ tần số Histogram cho thấy phân phối phần dƣ có giá trị trung bình (mean) xấp xỉ bằng 0 (2.24 E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1(.99083) và biểu đồ tần số P-P, Q-Q có các điểm quan sát tập trung sát đƣờng chéo (phụ lục 4c-3). Hơn nữa, từ kết quả kiểm định Kolmogorov-Smimov (phụ lục 4c-3) trong trƣờng hợp này cho giá trị trung bình của phần dƣ xấp xỉ bằng 0 (0E-7), độ lệch chuẩn (Std. Deviation) xấp xỉ bằng 1(.99083390), với mức ý nghĩa của kiểm định Sig = .
.593 > 0.05 ở độ tin cậy 95%. Do đó, ta có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dƣ là không bị vi phạm.
e. Kiểm định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ
Từ kết quả kiểm định Kolmogorov-Smirnov ta thấy giá trị thống kê Durbin- Watson (d = 1.745 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tức là các phần dƣ độc lập với nhau (phụ lục 4c-5). Do đó, ta có thể kết luận phần dƣ khơng có hiện tƣợng tƣơng quan giữa các phần dƣ trong mơ hình hồi quy.
Nhƣ vậy, tất cả các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy sẽ đƣợc trình bày.
4.3.4.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4-13 cho kết quả R2 hiệu chỉnh bằng 0.225. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính đã đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 22,5%. Ta thấy R2 hiệu chỉnh bằng 0.225 là tƣơng đối thấp, nhƣ vậy còn nhiều biến độc lập quan trọng chƣa đƣợc đƣa vào mơ hình nghiên cứu, đây cũng là một phần giới hạn của đề tài và là hƣớng nghiên cứu cho những cơng trình nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4-13: Tóm tắt mơ hình – Phƣơng trình hồi quy 3
Mơ
hình R R2 R
2
hiệu chỉnh Sai số chuẩn củađo lƣờng Durbin-Watson
1 .489a .240 .225 .57387 1.745
a. Biến dự đoán: (Constant), TBH, TTH, TCL, TGIA, TTT b. Biến phụ thuộc: PGIA
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
4.3.4.3. Kiểm định các giả thuyết
a. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng giá trị thống kê F (bảng 4-14) cho thấy trị sig. < 0 . 0 5 cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hàng số). Nhƣ vậy, mơ hình hồi qui tuyến tính bội đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4-14: ANOVAa - Phƣơng trình hồi quy 3Mơ hình Tổng độ lệnhbình phƣơng Bậc tự dodf Độ lệch bìnhphƣơng bình Mơ hình Tổng độ lệnhbình phƣơng Bậc tự dodf Độ lệch bìnhphƣơng bình
quân F Sig. 1 Hồi quy 55.303 5 11.061 13.605 .000b Phần dƣ 218.697 269 .813 Tổng 274.000 274
a. Dependent Variable: PGIA
b. Predictors: (Constant), TGIA, TTH, TCL, TTT, TBH
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
b. Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình
Bảng 4-15: Trọng số hồi quy – phƣơng trình hồi quy 3
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số
chuẩn hóa t Sig.
Collinearity Statistics
B Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1.720 .338 5.094 .000 TCL .279 .073 .229 3.831 .000 .790 1.265 TTT -.204 .078 -.177 -2.617 .009 .618 1.618 TTH .095 .059 .106 1.613 .108 .651 1.536 TGIA .296 .053 .337 5.545 .000 .767 1.303 TBH .014 .053 .016 .270 .788 .784 1.275
a. Dependent Variable: PGIA
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
(TBH: Tiêu chí liên quan đến bán hàng, TTT: Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang, TCL: Tiêu chí liên quan đến chất lượng sản phẩm, TTH: Tiêu chí liên quan tới thương hiệu; TGIA: Tiêu chí liên quan đến giá)
Từ bảng 4-15, ta có kết quả các giả thuyết nhƣ sau:
- H31: “Tiêu chí liên quan đến bán hàng” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức về giá cả & giá trị”. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β31 = .016, sig (β31) = .788 >5%. Giả thuyết H31 bị bác bỏ
- H32: “Tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang” có tác động ý nghĩa đến quyết định mua sắm dựa trên “Ý thức về giá cả & giá trị”. Hệ số hồi quy chuẩn