Yếu tố Đẳng cấp H1+ Yếu tố Chất lượng H2+ Hành vi tiêu dùng xe
Yếu tố mơi trường H3+
H4+ Yếu tố cá nhân
4.5.Phân tích tƣơng quan và hồi qui tuyến tính bội4.5.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc 4.5.1. Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết (hình 4.1), ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng xe máy là:
HV = β0 + β1*DC + β2*CL + β3*CN + β4*MT
Các biến độc lập (Xi): (DC) yếu tố đẳng cấp, (CL) yếu tố chất lượng, (MT) yếu tố môi trường, (CN) yếu tố cá nhân.
Biến phụ thuộc (Y): (HV) hành vi tiêu dùng xe.
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…4)
4.5.2 Phân tích tƣơng quan
Dựa vào bảng 4.7, ta thấy hệ số tương quan giữa yếu tố hành vi tiêu dùng xe với 4 biến DC, CL, CN, MT cao (thấp nhất là 0.312). Sơ bộ ta có thể kết luận 4 biến DC, CL, CN, MT có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến HV. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng hơi cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
Bảng 4.7: Ma trận tương quan giữa các thành phần nghiên cứu
Coefficientsa HV Pearson Correlation Sig. (2-tailed) 1 .475** .763** .394** .312** .000 .000 .000 .000 DC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) .475** 1 .433** .184** .142* .000 .000 .003 .020 CL Pearson Correlation Sig. (2-tailed) .763** .433** 1 .355** .256** .000 .000 .000 .000 MT Pearson Correlation Sig. (2-tailed) .394** .184** .355** 1 .172** .000 .003 .000 .005 CN Pearson Correlation Sig. (2-tailed) .312** .142* .256** .172** 1 .000 .020 .000 .005
4.5.3. Hồi qui tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp giữa 4 yếu tố tác động đến hành vi tiêu dùng xe và hành vi tiêu dùng xe máy, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của thành phần đó đến hành vi tiêu dùng xe máy càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Hệ số hồi qui đã chuẩn
hóa Hệ số hồi qui
chƣa chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến Model T Sig. Std. Error Toleranc e B Beta VIF 1 (Constant ) .392 .251 1.560 .120 DC .134 .033 .169 4.079 .000 .811 1.233 CL .569 .041 .618 13.985 .000 .710 1.409 MT .111 .036 .125 3.116 .002 .866 1.155 CN .117 .042 .108 2.798 .006 .926 1.080 a. Dependent Variable: HV
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các thành phần DC, CL, CN, MT đều rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các thành phần này có ý nghĩa trong mơ hình.
4.5.4. Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả (hình số 1, phụ lục 6) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Giả định phƣơng sai của sai số không đổi: Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 14, phụ lục 5) cho thấy giá trị sig của các biến
50
DC, CL, CN, MT với giá trị tuyệt đối của phần dư lần lượt là 0.145; 0.048; 0.013; 0.045. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định phần dƣ có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của
phần dư (hình số 2, phụ lục 6) cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: đại lượng thống kê
Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.9 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.930 gần bằng 2, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đáp ứng được tất cả các giả định.
4.5.5. Kiểm định độ phù hợp mơ hình và hiện tƣợng đa cộng tuyến
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R² điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R².
Kết quả phân tích hồi qui bội (bảng 4.9) cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0.629, nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 62.9%. Bảng 4.9: Model Summaryb Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Model R R Square 1 .797a .635 .629 .58348 1.930
Kết quả nhận được từ bảng ANOVAb (bảng 4.10) cho thấy trị thống kê F với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0.000 < 0.05) cho thấy sẽ an toàn bác bỏ giả thiết Ho. Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình hồi qui bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Bảng 4.10: ANOVAb Sum of Sum of Squares Mean Square Model Df F Sig. 1 Regression 155.767 4 38.942 114.384 .000a Residual 89.538 263 .340 Total 245.305 267
Hiện tƣợng đa cộng tuyến
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1.080 đến 1.409 (bảng Coefficientsa) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.5.6. Phƣơng trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi quy tuyến tính bội (bảng 4.8), phương trình hồi quy tuyến tính bội thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hành vi tiêu dùng xe như sau:
HV = 0.392 + 0.134*DC + 0.569*CL + 0.111*MT + 0.117*CN
HV: hành vi tiêu dùng xe máy DC: yếu tố đẳng cấp
CL: yếu tố chất lượng MT: yếu tố mơi trường CN: yếu tố cá nhân
4.5.7. Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy yếu tố hành vi tiêu dùng xe chịu tác động dương của 4 nhân tố: đẳng cấp, chất lượng, môi trường và yếu tố cá nhân. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận (trình bày trong mục 4.4). Trong đó, yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sự hành vi tiêu dùng xe là yếu tố
52
chất lượng (CL) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.618, thứ hai là yếu tố đẳng cấp với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.169, thứ ba là yếu tố môi trường với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.125 và cuối cùng là yếu tố cá nhân với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là 0.108.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết (mục 4.4)
Giả
Thuyết Tên giả thuyết Sig VIF Kết quả
H1 Yếu tố đẳng cấp tác động dương đến
hành vi tiêu dùng xe máy 0.000 1.233
Chấp nhận
H2 Yếu tố chất lượng tác động dương đến
hành vi tiêu dùng xe máy 0.000 1.409
Chấp nhận H3
Yếu tố môi trường tác động dương đến
hành vi tiêu dùng xe máy 0.002 1.155
Chấp nhận
H4 Yếu tố cá nhân tác động dương đến
hành vi tiêu dùng xe máy 0.006 1.080
Chấp nhận 4.6. Phân tích sự khác biệt các biến định tính trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe
Phép kiểm định Independent-samples T-test, được sử dụng khi muốn so sánh hai giá trị trung bình của của hai nhóm tổng thể riêng biệt.
Phân tích phương sai Anova giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích phương sai được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có giá trị trung bình bằng nhau. Để áp dụng phân tích phương sai Anova thì Phương sai của nhóm so sánh phải đồng nhất. Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau khơng đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho Anova. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nghĩa là nếu trị Sig trong kiểm định F (Test of Homogeneity of Variances) ≥ 0.05 thì sử dụng kết quả của phân tích ANOVA và ngược lại sử dụng kết quả phân tích Kruskal Wallis.
53
4.6.1. Phân tích sự khác biệt về giới tính trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe
Kết quả kiểm định Independent-samples t-test (bảng 15b, phụ lục 5) cho thấy, trị Sig trong kiểm định t rất nhỏ < 0.05. Nghĩa là có sự khác biệt về giới tính trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy.
4.6.2. Phân tích sự khác biệt về độ tuổi trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe
Kiểm định F (bảng 16a, phụ lục 5) cho thấy, trị Sig trong kiểm định này rất nhỏ < 0.05 nên sử dụng kết quả của phân tích Kruskal Wallis. Kết quả có sự khác biệt về độ tuổi trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do trị Sig trong kiểm định này rất nhỏ. (bảng 16b, phụ lục 5)
4.6.3. Phân tích sự khác biệt về nghề nghiệp trong đánh giá hành vitiêu dùng xe tiêu dùng xe
Kiểm định F (bảng 17a, phụ lục 5) cho thấy, trị Sig trong kiểm định này rất nhỏ < 0.05 nên sử dụng kết quả của phân tích Kruskal Wallis. Kết quả có sự khác biệt về nghề nghiệp trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do trị Sig trong kiểm định này rất nhỏ. (bảng 17b, phụ lục 5)
4.6.4. Phân tích sự khác biệt về thu nhập trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe
Kiểm định F (bảng 18a, phụ lục 5) cho thấy, trị Sig trong kiểm định này = 0.219 > 0.05 nên sử dụng kết quả của phân tích Anova. Kết quả khơng có sự khác biệt về thu nhập trong đánh giá hành vi tiêu dùng xe máy do trị Sig trong kiểm định này = 0.684 > 0.05. (bảng 18b, phụ lục 5)
Tóm tắt chƣơng 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu: kết quả kiểm định các thang đo, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi qui cho thấy có 4 yếu tố tác động thuận chiều đến sự hành vi tiêu dùng xe. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận, giải pháp, những hạn chế của nghiên cứu và các hướng nghiên cứu tiếp theo.
54
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN
Mục đích chính của luận văn này là nghiên cứu kiểm định các yếu tố chính nào có tác động đến hành vi tiêu dùng xe máy tại khu vực Tp. Biên Hòa. Đồng thời xem xét các yếu tố có sự khác biệt với nhau hay khơng theo độ tuổi, trình độ và thu nhập trong tiến trình quyết định tiêu dùng hàng của khách hàng. Theo tổng hợp các cơ sở lý thuyết về hành vi tiêu dùng của khách hàng ở chương 1 thì khách hàng bị ảnh hưởng bởi 3 yếu tố chính: yếu tố môi trường, yếu tố cá nhân và yếu tố tâm lý của khách hàng. Sản phẩm được chọn nghiên cứu là sản phẩm xe máy, một sản phẩm mà khi tiêu dùng người tiêu dùng phải cân nhắc và chọn lựa khá kỹ.
Nghiên cứu này được tiến hành thông qua hai giai đoạn chính: (1) nghiên cứu sơ bộ định tính và sơ bộ định lượng nhằm xây dựng bản câu hỏi thăm dò ý kiến khách hàng; (2) nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu thăm dị, cũng như ước lượng và kiểm định mơ hình nghiên cứu.
Nghiên cứu sơ bộ định tính nhằm mục đích hiệu chỉnh, bổ sung thang đo các khái niệm nghiên cứu, xây dựng bảng câu hỏi thăm dị ý kiến khách hàng để tìm ra đặc điểm tiêu dùng xe máy của người dân Tp.Biên Hòa. Từ mục tiêu nghiên cứu đã xác định, cơ sở lý thuyết, và phỏng vấn các chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh xe máy, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi thăm dò ý kiến khách hàng sơ bộ lần 1.
Tuy nhiên, bảng câu hỏi sơ bộ lần 1 chắc chắn chưa phù hợp. Vì vậy, bước tiếp là nghiên cứu sơ bộ định tính với việc thảo luận nhóm 10 người tiêu dùng tại Tp.Biên Hịa. Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, tác giả xây dựng được bản câu hỏi thăm dò ý kiến khách hàng sơ bộ lần 2 và sử dụng bảng câu hỏi này để khảo sát thử 10 khách hàng để tiếp tục hiệu chỉnh. Kết quả của bước này là xây dựng được một bảng câu hỏi thăm dị chính thức dùng cho nghiên cứu định lượng.
Trong phần kết luận này, tác giả sẽ trình bày kết quả chính và đóng góp của nghiên cứu này, đồng thời nêu lên những hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Ý nghĩa và đóng góp của nghiên cứu5.1.1. Trong phƣơng diện lý thuyết 5.1.1. Trong phƣơng diện lý thuyết
Nghiên cứu này cung cấp các lý thuyết hành vi tiêu dùng theo trình tự thời gian, giúp hiểu rõ hơn được hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng trong mỗi nghiên cứu khác nhau ở những thời điểm khác nhau sẽ khác nhau.
Các thang đo trong nghiên cứu này bao gồm thang đo về môi trường, thang đo về tâm lý, thang đo về cá nhân đều đã được thiết kế và kiểm định qua các nghiên cứu trên thế giới. Sau khi điều chỉnh cho phù hợp với tình hình ở Việt Nam, cụ thể là ở Biên Hòa, thang đo tâm lý đã được điều chỉnh thành thang đo đẳng cấp và thang đo chất lượng.
Và như vậy, bốn thang đo: môi trường, đẳng cấp, chất lượng và cá nhân đều đạt được độ tin cậy và giá trị. Các thang đo này có độ tin cậy và giá trị cao, có thể sử dụng cho các nghiên cứu khác vì chúng thể hiện được bản chất của khái niệm nghiên cứu về các yếu tố tác động đến hành vi tiêu dùng xe máy.
5.1.2. Trong phƣơng diện thực tiễn
Một là, kết quả nghiên cứu sẽ góp phần giúp cho các doanh nghiệp kinh
doanh xe máy hiểu biết hơn về các yếu tố chính tác động đến hành vi tiêu dùng xe máy đó là yếu tố mơi trường; yếu tố cá nhân, yếu tố đẳng cấp và yếu tố chất lượng.
Hai là, qua việc khảo sát này cho thấy rằng các doanh nghiệp kinh doanh xe máy cần thiết phải hiểu rõ được khách hàng mục tiêu của mình, hiểu rõ được tâm lý, tình cảm, và yếu tố tác động đến quyết định tiêu dùng xe máy của khách hàng từ đó lập nên những chiến lược tiếp thị phù hợp với hành vi tiêu dùng của người dân nơi đây.
Vì vậy, với kết quả đóng góp của nghiên cứu này sẽ góp một phần tạo cơ sở cho việc hoạch định các chương trình xây dựng và quảng bá thương hiệu, đặc biệt là định vị thương hiệu trên thị trường có hiệu quả hơn để làm tăng khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp, xây dựng các chiến lược tiếp thị dài hạn, ngắn hạn, các chương trình thu hút khách hàng và thoả mãn tối đa lợi ích của khách hàng.
Ba là, đây là kết quả quan trọng nhất, nghiên cứu này giúp cho bản thân tác
giả hiểu sâu sắc hơn các cơ sở lý luận về hành vi và các yếu tố tác động đến hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng. Hiểu rõ ràng hơn về vai trò các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của khách hàng trong quyết định tiêu dùng hàng của khách hàng đối với lĩnh vực xe máy. Cụ thể hơn là hiểu sâu sắc các yếu tố về gia đình, nghề nghiệp, lối sống, niềm tin, nhận thức, kiến thức, cá