TKE TAICHINH VITRI TNCB TTHI CLDV QDM
TKE Hệ số Pearson 1.000 .324** .212** .176** .135* .109* .434** Sig. 0.000 0.000 0.000 0.001 0.012 0.042 0.000 TAICHINH Hệ số Pearson .324** 1.000 .279** .244** .293** .132* .637** Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.013 0.000 VITRI Hệ số Pearson .212** .279** 1.000 .125* .162** .114* .355** Sig. 0.000 0.000 0.000 0.020 0.002 0.033 0.000 TNCB Hệ số Pearson .176** .244** .125* 1.000 .258** -0.057 .342** Sig. 0.001 0.000 0.020 0.000 0.000 0.286 0.000 TTHI Hệ số Pearson .135* .293** .162** .258** 1.000 .110* .349** Sig. 0.012 0.000 0.002 0.000 0.000 0.040 0.000 CLDV Hệ số Pearson .109* .132* .114* -0.057 .110* 1.000 .237** Sig. 0.042 0.013 0.033 0.286 0.040 0.000 0.000 QDM Hệ số Pearson .434** .637** .355** .342** .349** .237** 1.000 Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
4.3.2Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là Quyết định mua chung cư trung cấp còn biến độc lập là các biến Thiết kế, Tài chính, Vị trí, Tiện nghi cơ bản khu chung cư, Tiếp thị, Chất lượng dịch vụ. Phương trình hồi quy tính bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng: Trong đó: - QDM : Quyết định mua - TKE : Thiết kế - TAICHINH : Tài chính - VITRI : Vị trí
- TNCB : Tiện nghi cơ bản
- TTHI : Tiếp thị
- CLDV : Chất lượng dịch vụ
- βo : Hằng số tự do; βi, i: 1÷6: là hệ số hồi quy riêng phần
- ei : Phần dư
Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp pháp Enter được thể hiện qua bảng tóm tắt kết quả hồi quy như sau:
Bảng 4. 11: Bảng mơ tả kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error ước tính Hệ số Durbin-Watson
1 0.738a 0.545 0.537 0.49271 1.940
a. Biến độc lập: (Hằng số), CLDV, TNCB, VITRI, TTHI, TAICHINH, TKE b. Biến phụ thuộc: QDM
QDM = βo + β1TKE + β2TAICHINH + β3VITRI + β4TNCB + β5TTHI + β6CLDV + ei
QDM = 0.203TKE + 0.443TAICHINH + 0.134VITRI + 0.160TNCB + 0.114TTHI + 0.138CLDV Bảng 4. 12: ANOVA Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 99.872 6 16.645 68.565 .000b Phần dư 83.269 343 0.243 Tổng cộng 183.141 349
a. Biến độc lập: (Hằng số), CLDV, TNCB, VITRI, TTHI, TKE, TAICHINH b. Biến phụ thuộc: QDM Bảng 4. 13: Hệ số hồi quy Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0.207 0.187 1.108 0.269 TKE 0.163 0.031 0.203 5.197 0.000 0.866 1.155 TAICHINH 0.371 0.035 0.443 10.738 0.000 0.778 1.285 VITRI 0.122 0.035 0.134 3.478 0.001 0.894 1.119 TNCB 0.138 0.034 0.160 4.113 0.000 0.880 1.137 TTHI 0.096 0.033 0.114 2.918 0.004 0.865 1.156 CLDV 0.110 0.030 0.138 3.692 0.000 0.954 1.048 Biến phụ thuộc: QDM
Thông qua kiểm định mơ hình hồi qui, với mức ý nghĩa 5% cho thấy tất cả các yếu tố có giá trị sig. 0.000< 0.05;
+ 0.203 Thiết kế + 0.443 Tài chính Quyết định mua + 0.134 Vị trí tọa lạc + 0.160 Tiện nghi cơ bản
+ 0.114 Tiếp thị + 0.138 Chất lượng dịch vụ Trong đó: - QDM : Quyết định mua - TKE : Thiết kế - TAICHINH : Tài chính - VITRI : Vị trí
- TNCB : Tiện nghi cơ bản
- TTHI : Tiếp thị
- CLDV : Chất lượng dịch vụ
Mặt khác, kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy các hệ số hồi quy đều dương chứng tỏ các có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của khách hàng. Do đó, ta có thể kết luận: các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận
Từ kết quả trên, ta có mơ hình nghiên cứu điều chỉnh như sau:
4.3.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giá trị Sig. F change bằng 0.000< 0.05 cho thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mơhình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc QDM (quyết định mua sắm của khách hàng).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả của bảng 4.11, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.537 nhỏ hơn R2 là 0.545 chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0.537, có nghĩa là có 53,7% sự biến thiên của quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM được giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp nhận được.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng 4.12 phân tích phương sai ANOVA. Kết quả cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết Ho (các hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được ( Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng ngọc, 2008).
Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thiết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập βi= 0. Giả thiết Ho đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng 4.13 cho thấy kiểm định t của 6 biến độc lập đều có hệ số Sig. <0.05. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ giả thiết Ho (hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%). Như vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy.
4.3.2.2. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.13, phương trình hồiquy (theo hệ số đã chuẩn hóa) biểu thị ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua chung cư trung cấp tại TP. HCM là: vấn đề tài chính (0.443) được người mua đặt lên hàng đầu. Tiếp đó, các vấn đề thiết kế (0.203) Tiện nghi cơ bản (0.160) có tác động mạnh đến quyết định mua chung cư trung cấp của khách hàng, tiếp theo là chất lượng
dịch vụ (0.138), vị trí (0.134) và tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng ở mức độ thấp nhất là tiếp thị (0.114)
Điều đó cũng có ý nghĩa là trong điều kiện 5 nhân tố cịn lại khơng thay đổi, nếu tài chính thuận lợi cho khách hàng mua chung cư trung cấp tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua sắm của khách hàng tăng lên 0.443 đơn vị. Tương tự, sự tăng lên một đơn vị của thiết kế, vị trí, Tiện nghi cơ bản, tiếp thị và chất lượng dịch vụ sẽ làm gia tăng quyết định mua sắm của khách hàng lên 0.203, 0.134, 0.160, 0.114, 0.138 đơn vị.
4.4.2.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Giả định thứ nhất cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh.
Nhìn vào đồ thị hình 4.2, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong 1 vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Đồ thị phân tán Scatterplot
Giả định thứ 2 là giả định về phân phối chuẩn và phần dư. Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra
giả định này. Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư từ hình 4.3 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Đồ thị tần số Histogram
60
Giả định thứ ba là giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định. Theo kết quả từ bảng 4.11 cho thấy giá trị d= 1.904, thuộc khoản 1.5 – 2.5. Có nghĩa là d rơi vào miền chấp nhận giả thiết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các phần dư trong mơ hình hồi qui đa biến không bị vi phạm.
Giả định thứ tư là giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập, đo lường đa cộng tuyến (Collinearity Diagnostics). Theo kết quả từ bảng 4.13 cho thấy hệ số phóng đại VIF (Variance Inflation Factor) khơng lớn hơn 2.5. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi qui đa biến khơng bị vi phạm.
Như vậy, từ kết quả kiểm tra trên cho thấy mơ hình hồi quy được xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính.
4.4. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đếnquyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo các đặc điểm cá quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo các đặc điểm cá nhân
4.4.1.Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập
Do điều tra mức thu nhập của người dân thành phố Hồ Chí Minh tại 5 mức thu nhập khác nhau, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một nhân tố (One– Way Anova) để kiểm định sự khác biệt về thu nhập khi quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM. Trong phân tích này, tác giả lựa chọn mức ý ngĩa là 0.05 (tức là độ tin cậy 95%). Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng 4.14, 4.15 như sau:
Bảng 4. 14: Kết quả kiểm định Levene về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo thu nhập
QDM
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
2.757 4 345 0.028
Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig. là 0.028 < 0.05 do đó ta kết luận có sự khác biệt của phương sai các nhóm thu nhập một cách có ý nghĩa thống kê. Trong kiểm định One-way Anova, Sig. = 0.000 < 0.05 nên có thể khẳng định có ít nhất 1 cặp thu nhập có trung bình khác nhau.
Bảng 4. 15: Kết quả One-way Anova kiểm định sự khác biệt về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM theo thu nhập
QDM Tổng các chênh lệch bình phương Df Trung bình các chênh lệch bình phương F Sig. Giữa nhóm 23.189 4 5.797 12.504 0.000 Trong nhóm 159.951 345 0.464 Tổng 183.141 349
Ta tiến hành phân tích sâu One-way Anova để kiểm định xem những cặp nào có sự khác biệt đó. Dựa vào kết quả phân tích sâu One – Way Anovar (Phụ lục 6), Sig của nhóm thu nhập dưới 6 triệu đồng/ tháng đối với các nhóm thu nhập còn lại đều < 0.05. Trong khi đó, các nhóm thu nhập từ 6 triệu trở lên có Sig khá tương đồng và đều > 0.05. Như vậy, Ta có thể kết luận là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi quyết định mua chung cư trung cấp giữa nhóm thu nhập dưới sáu triệu và nhóm thu nhập trên 6 triệu nhưng giữa các nhóm thu nhập trên 6 triệu thì khơng có sự khác biệt là không đáng kể.
Điều này trên thực tế cũng khá đúng. Trong tình hình kinh tế với mức lạm phát cao như hiện tại, mức lương dưới 6 triệu/tháng chỉ đủ cho người dân trang trải những nhu cầu cơ bản của bản thân, khó có khả năng tích lũy để mua 1 tài sản lớn như chung cư.
Ngược lại với nhóm thu nhập dưới 6 triệu, các nhóm thu nhập trên 6 triệu (đặc biệt là thu nhập từ 12 triệu trở lên) có khả năng tích lũy cao hơn hoặc mức lương có thể đảm bảo cho họ được vay tiền mua nhà thuận lợi khi mua chung cư.
4.4.2.Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Để kiểm định xem quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM giữa hai nhóm nam và nữ có khác nhau khơng, tác giả tiến hành kiểm định theo phương pháp Independent Samples T-test (Phụ lục 6).
Kiểm định Levene đã được tiến hành trước, cho thấy giá trị Sig. là 0.16 > 0.05 Như vậy, ta có thể kết luận rằng: ở độ tin cậy 95%, khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ.
4.4.3.Kiểm định sự khác biệt theo học vấn
Do điều tra học vấn của người dân thành phố Hồ Chí Minh tại 3 cấp độ khác nhau, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một nhân tố (One – Way Anova) để kiểm định sự khác biệt về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo trình độ học vấn. Trong phân tích này, tác giả lựa chọn mức ý ngĩa là 0.05 (tức là độ tin cậy 95%). Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng 4.16, 4.17 cho thấy:
- Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig. là 0.568 > 0.05 do đó ta kết luận khơng có sự khác biệt của phương sai các nhóm học vấn khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
- Trong kiểm định One-way Anova, mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.988 > 0.05 nên có thể nói khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua chung cư trung cấp giữa các nhóm người có trình độ học vấn khác nhau.
Bảng 4. 16: Kết quả kiểm định Levene về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo trình độ học vấn
QDM
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
0.566 2 347 0.568
Bảng 4. 17: Kết quả One-way Anova kiểm định sự khác biệt về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM theo trình độ học vấn
QDM Tổng các chênh lệch bình phương df Trung bình các chênh lệch bình phương F Sig. Giữa nhóm 0.013 2 0.006 0.012 0.988 Trong nhóm 183.128 347 0.528 Tổng 183.141 349
Để khẳng định điều này, ta tiến hành phân tích sâu One-way Anova. Theo kết quả (Phụ lục 6), Sig của tất cả các nhóm học vấn với nhau đều > 0.05. Như vậy, ta có thể kết luận là khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi quyết định mua chung cư trung cấp giữa nhóm trình độ học vấn.
4.4.4.Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Do điều tra độ tuổi của người dân thành phố Hồ Chí Minh tại 5 nhóm tuổi khác nhau, tác giả sử dụng phương pháp phân tích phương sai một nhân tố (One – Way Anova) để kiểm định sự khác biệt về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo các nhóm tuổi. Trong phân tích này, tác giả lựa chọn mức ý ngĩa là 0.05 (tức là độ tin cậy 95%). Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng 4.18, 4.19:
Bảng 4. 18: Kết quả kiểm định Levene về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP. HCM theo độ tuổi
QDM
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1.667 4 345 0.157
- Kết quả phân tích trong kiểm định Levene cho thấy Sig. là 0.157 > 0.05 do đó ta kết luận khơng có sự khác biệt của phương sai các nhóm tuổi khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
- Trong kiểm định One-way Anova, mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.324> 0.05 nên có thể nói khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định mua chung cư trung cấp giữa các nhóm người có độ tuổi khác nhau.
Bảng 4. 19: Kết quả One-way Anova kiểm định sự khác biệt về quyết định mua chung cư trung cấp của người dân TP.HCM theo độ tuổi
QDM Tổng các chênh lệch bình phương Df Trung bình các chênh lệch bình phương F Sig. Giữa nhóm 2.452 4 0.613 1.170 0.324 Trong nhóm 180.689 345 0.524 Tổng 183.141 349
Để khẳng định được chắc chắn hơn điều này, ta tiến hành phân tích sâu One-way