nhất.
Hệ số hồi quia
Mơ hình
Hệ số chƣa chuẩn hĩa (Unstandardized Coefficients) Hệ số chuẩn hĩa (Standardized Coefficients) t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Dung Sai VIF (Constant) E Q 1 C B P R -,428 ,212 -2,018 ,045 ,238 ,040 ,269 5,957 ,000 ,725 1,380 ,105 ,042 ,109 2,504 ,013 ,775 1,291 ,056 ,047 ,055 1,194 ,234 ,688 1,454 ,247 ,051 ,232 4,818 ,000 ,637 1,571 ,185 ,034 ,240 5,489 ,000 ,773 1,294 ,280 ,044 ,285 6,300 ,000 ,724 1,381 a. Biến phụ thuộc: PV
Căn cứ vào các thơng số thống kê của từng biến trong phƣơng trình, ta cĩ phƣơng trình hồi qui giữa các nhân tố giá trị cảm nhận của khách hàng nhƣ sau:
PV: Giá trị cảm nhận của khách hàng. R: Thành phần danh tiếng: β3 = 0.285 E: Thành phần phản ứng cảm xúc: β1 = 0.269 P: Thành phần giá cả tiền tệ: β4 = 0.240 B: Thành phần giá cả hành vi: β5 = 0.232 Q: Thành phần chất lƣợng cảm nhận: β2 = 0.109 Phƣơng trình hồi qui trên cho thấy 5 thành phần:
Danh tiếng (R), Phản ứng cảm xúc (E), giá cả tiền tệ (P), giá cả hành vi (B), chất lƣợng cảm nhận (Q), cĩ ảnh hƣởng quan trọng đến giá trị cảm nhận của khách
hàng đối với siêu thị điện máy. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta. Yếu tố nào cĩ hệ số Beta càng lớn thì mức độ tác động đến biến giá trị cảm nhận càng nhiều. Do đĩ trong mơ hình này, sự tác động của các yếu tố lên giá trị cảm nhận của khách hàng đối với Trung tâm thƣơng mại cao cấp đƣợc thể hiện theo thứ tự: Danh tiếng(R): β3=0.285;, Phản ứng cảm xúc (E): β1=0.269; Giá cả tiền tệ (P): β4=0.240; Giá cả hành vi (B): β5=0.232; Chất lƣợng cảm nhận (Q): β2=0.109
c. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Dựa vào kết quả Sig và giá trị trong bảng trên, tác giả cĩ kết qua kiểm định cho từng giả thuyết:
Giả thuyết H1: Khi phản ứng cảm xúc đƣợc khách hàng đánh giá tăng hoặc
giảm thì giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng.
Với sig =0.000 và β1=0.269, giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H2: Khi chất lƣợng cảm nhận đƣợc khách hàng đánh giá tăng hoặc
giảm thì giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng.
Với sig =0.013 và β2 =0.109, giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H3: Khi danh tiếng đƣợc khách hàng cảm nhận tăng hoặc giảm thì
giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng
Với sig =0.000 và β3 =0.285, giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H4: Khi giá cả tiền tệ đƣợc khách hàng cảm nhận tăng hoặc giảm thì giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng
Với sig =0.000, β4=0.240, giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận.
Giả thuyết H5: Khi giá cả hành vi đƣợc khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng.
60
Giả thuyết H6: Khi chủng loại hàng hĩa đƣợc khách hàng cảm nhận tăng hoặc
giảm thì giá trị cảm nhận sẽ tăng hoặc giảm tƣơng ứng
Với sig =0.234 và β6=0.055, giả thuyết H6 bị bác bỏ
4.4.2. Mơ hình 2: Ảnh hƣởng của giá trị cảm nhận và sự thỏa mãn đến ý định hành vi mua sắm của khách hàng.
4.4.2.1Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định giả thuyết H7 và H8, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đƣợc phát triển nhƣ sau:
BI = β0 + β1PV + β2CS
Trong đĩ:
BI: Ý định hành vi mua sắm của khách hàng. PV: Giá trị cảm nhận của khách hàng.
CS: Sự thỏa mãn của khách hàng.
4.4.2.2Phân tích các giả thuyết trong mơ hình
a. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Tƣơng tự nhƣ ở mơ hình 1, bƣớc đầu tiên tác giả tiến hành kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính và nhận thấy khơng cĩ giả định nào vi phạm
- Khơng cĩ hiện tựơng đa cộng tuyến. - Phƣơng sai của phần dƣ khơng đổi. - Các phần dƣ cĩ phân phối chuẩn.
61
Bảng 4.18: Bảng tĩm tắt của mơ hình thứ hai
Tĩm tắt mơ hình Mơ hình R R2 (R quare) R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) Sai số chuẩn ƣớc lƣợng 1 ,799a ,639 ,636 ,27470 a. Predictors: (Constant), CS, PV ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình Kiểm định F Sig. Regression 1 Residual Total 31,794 2 15,897 210,671 ,000b 17,959 238 ,075 49,753 240 a. Dependent Variable: BI b. Predictors: (Constant), CS, PV
Kết quả phân tích hồi qui (Phụ lục 11) đƣợc trình bày ở bảng 4.18 cho thấy hệ số xác định R Square là 0,639 và hệ số R Square điều chỉnh là 0,636, nghĩa là mơ hình xây dựng đã phù hợp với tập dữ liệu đến mức 63.6% hay mơ hình đã giải thích đƣợc 63.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc ý định hành vi của khách hàng, 36.4% cịn lại do các yếu tố ngồi mơ hình giải thích. Ngồi ra kiểm định F đƣợc sử dụng trong phân tích phƣơng sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F (trong bảng 4.18) là 210.671, trị số này đƣợc tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (Sig=0.000) rất nhỏ sẽ an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = 0. Với số liệu này mơ hình hồi quy tuyến tính đƣa ra là phù hợp với dữ liệu và cĩ thể sử dụng đƣợc
b. Kết quả phân tích hồi qui