Ma trận thành phần
Thành phần 1
Màu sắc nước trà ,836
Độ trong của nước trà ,815
Mua nếu sản phẩm tốt ,802
Vị nước trà ,798
Lợi ích sức khỏe của trà ,790
Mùi nước trà ,780
Eigenvalue 3,876
Phương sai trích (%) 64,593
Cronbach Alpha 0,889
Như vậy, các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.
4.4. Phân tích hồi qui kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu
Để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố chất lượng cảm nhận: yếu tố sức khỏe, màu sắc, mùi, vị, độ trong của nước trà đối với xu hướng lựa chọn của khách hàng ta tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích
hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Tiến hành kiểm định hồi quy đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa xu hướng chọn lựa của khách hàng đối với chất lượng cảm nhận (sức khỏe, màu sắc, mùi, vị, độ trong).
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-quare) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R² được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-quare điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng t ự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1< Durbin-Watson < 3 ) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 2.5). Hệ số Beta chuẩn hoá được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hoá của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào sự thỏa mãn khách hàng càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
4.4.1. Kiểm tra các giả thiết của mơ hình hồi qui
Trị số thống kê F đạt giá trị 59,355 được tính từ giá trị R-quare của mơ hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0.000; kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < Di = 1.798 < 3). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra khơng tự tương quan và các biến có mối quan hệ với nhau.
4.4.2. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² (R-quare) là 0.427 và R² điều chỉnh (Adjusted R-quare) là 0.419, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng tương quan khá chặt chẽ và phù hợp với tập dữ liệu đến mức 41,9% (hay mơ
hình đã giải thích được 41,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc xu hướng lựa chọn của khách hàng).
4.4.3. Ảnh hưởng của các thành phần thang đo chất lượng cảm nhận đến xu hướng lựa chọn của người tiêu dùng
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng 4.4 (xem phụ lục 6).