CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN ỨU
4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUY
4.3.2. Phân tích tương quan
Sau khi tiến hành mã hóa biến đo lường, tác giả tiến hành đưa các biến đã được mã hóa (PQ, RG, MP, BA, PK, AS, BP, AA và PI) vào phần mền SPSS để phân tích mối tương quan giữa các biến này.
Qua kết quả phân tích tương quan, tác giả nhận thấy các yếu tố PQ, RG, MP, BA, PK, AS, BP và AA có hệ số tương quan với PI đều lớn hơn 0.3 và có ý nghĩa thống kê nên có thể tiến hành đưa các biến này vào phân tích hồi quy.
Bảng 4.6. Kết quả phân tích tương quan
PQ MP BP PK AA AS RG BA PI PQ 1 0.196 -0.124 0.187 0.184 0.192 0.344 0.251 0.498 MP 0.196 1 0.161 0.366 0.053 0.111 0.377 0.159 0.371 BP -0.124 0.161 1 0.191 0.145 0.285 0.155 0.287 0.303 PK 0.187 0.366 0.191 1 0.158 0.222 0.422 0.306 0.429 AA 0.184 0.053 0.145 0.158 1 0.379 0.235 0.260 0.345 AS 0.192 0.111 0.285 0.222 0.222 1 0.315 0.331 0.448 RG 0.344 0.377 0.155 0.422 0.422 0.315 1 0.277 0.487 BA 0.251 0.159 0.287 0.306 0.306 0.331 0.277 1 0.535 PI 0.498 0.371 0.303 0.429 0.429 0.448 0.487 0.535 1 Nguồn: Phụ lục 6 4.3.3. Kết quả phân tích hồi quy
4.3.3.1. Kết quả phân tích hồi quy lần 1
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp ENTER) với phần mềm SPSS 16. Theo phương pháp này 08 biến độc lập (PQ, RG, MP, BA, PK, AS, BP, AA) và 01 biến phụ thuộc (PI) sẽ được đưa vào mơ hình cùng một lúc và cho kết quả như sau:
Bảng 4.7. Bảng tóm tắt mơ hình – Hồi quy lần 1
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của dự đoán
1 0.771a 0.594 0.579 0.54144
Bảng 4.8. Kết quả phân tích ANOVA – Hồi quy lần 1Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 91.086 8 11.386 38.839 0.000a Phần dư 62.148 212 0.293 Tổng 153.235 220 Nguồn: Phụ lục 6
Bảng 4.9. Bảng trọng số hồi quy – Hồi quy lần 1
Mơ hình
Trọng số hồi quy chưa chuẩn
hóa Trọng số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số -1.182 0.316 -3.738 0.000 PQ 0.261 0.040 0.322 6.520 0.000 0.782 1.279 MP 0.137 0.050 0.136 2.758 0.006 0.788 1.269 BP 0.177 0.056 0.154 3.157 0.002 0.799 1.252 PK 0.156 0.067 0.118 2.315 0.022 0.733 1.364 AA 0.093 0.050 0.090 1.854 0.065 0.819 1.221 AS 0.154 0.053 0.149 2.918 0.004 0.732 1.367 RG 0.107 0.050 0.114 2.130 0.034 0.665 1.504 BA 0.367 0.075 0.247 4.916 0.000 0.755 1.335 Nguồn: Phụ lục 6 Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mơ hình có hệ số xác định R2 là 0.594 (≠ 0) và R2 điều chỉnh là 0.579. Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý
nghĩa p (trong SPSS ký hiệu là Sig) = 0.000. Như vậy là mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, tám biến độc lập giải thích được 57.9% phương sai của biến phụ thuộc Ý định mua nhớt xe máy, còn lại 42.1% Ý định mua nhớt xe máy được giải thích bởi các yếu tố khác.
Các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2, điều này chứng tỏ khơng có hiện tương đa cộng tuyến trong mơ hình.
Biến nào có Sig ≤ 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận có nghĩa là nó có sự tác động đến Ý định mua nhớt xe máy. Kết quả hồi quy cho thấy biến Thái độ đối với quảng cáo (AA) không đạt yêu cầu Sig và bị loại khỏi kết quả nghiên cứu mặc dù biến này thực tế có thể có ý nghĩa đến Ý định mua nhớt xe máy. Theo kết quả nghiên cứu định tính thì người tiêu dùng thường xem quảng cáo trên truyền hình là nhiều nhất, như vậy có thể do các cơng ty kinh doanh nhớt xe máy không thường xuyên quảng cáo trên truyền hình dẫn đến người tiêu dùng ít quan tâm hoặc khơng nhớ đến các quảng cáo về nhớt xe máy. Cụ thể thỉnh thoảng chúng ta mới thấy quảng cáo của Castrol hoặc Petrolimex trên truyền hình và các quảng cáo này cũng không thật sự đặc sắc nếu so sánh với những quảng cáo của các ngành hàng khác như nước giải khát, dầu gội, sữa… nên đã không thu hút được sự chú ý của người tiêu dùng.
4.3.3.2. Kết quả phân tích hồi quy lần 2
Từ kết quả phân tích hồi quy lần 1, tác giả tiến hành loại nhân tố Thái độ đối với quảng cáo ra khỏi mơ hình và đưa các nhân tố cịn lại đạt yêu cầu Sig vào phân tích hồi quy lần 2. Sau khi tiến hành phân tích hồi quy lần 2, tác giả có được kết quả như sau:
Bảng 4.10. Bảng tóm tắt mơ hình – Hồi quy lần 2
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của dự đoán
1 0.767a 0.588 0.574 0.54452
Bảng 4.11. Kết quả phân tích ANOVA – Hồi quy lần 2Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 90.079 7 12.868 43.400 0.000a Phần dư 63.156 213 0.297 Tổng 153.235 220 Nguồn: Phụ lục 6
Bảng 4.12. Bảng trọng số hồi quy – Hồi quy lần 2
Mơ hình
Trọng số hồi quy chưa chuẩn
hóa
Trọng số hồi quy
chuẩn hóa t Sig.
Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số -1.111 0.316 -3.520 0.001 PQ 0.267 0.040 0.330 6.646 0.000 0.787 1.271 MP 0.131 0.050 0.130 2.637 0.009 0.791 1.265 BP 0.180 0.056 0.157 3.196 0.002 0.799 1.251 PK 0.158 0.068 0.120 2.337 0.020 0.734 1.363 AS 0.181 0.051 0.175 3.544 0.000 0.791 1.264 RG 0.115 0.050 0.123 2.284 0.023 0.670 1.493 BA 0.382 0.075 0.258 5.117 0.000 0.764 1.309 Nguồn: Phụ lục 6 Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy mơ hình có hệ số xác định R2 là 0.588 (≠ 0) và R2 điều chỉnh là 0.574. Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu là Sig) = 0.000. Như vậy là mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, bảy biến độc lập giải thích được 57.4% phương sai của biến phụ
0.330 PQ + 0.130 MP + 0.157 BP + 0.120 PK + 0.175 AS + 0.123 RG + 0.258 BA PI =
thuộc Ý định mua nhớt xe máy, còn lại 42.6% Ý định mua nhớt xe máy được giải thích bởi các yếu tố khác.
Các biến đều có hệ số phóng đại phương sai VIF < 2, điều này chứng tỏ khơng có hiện tương đa cộng tuyến trong mơ hình.
Tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) tương đương với độ tin cậy 95%, nghĩa là các biến này có tác động đến Ý định mua nhớt xe máy.
Sau khi phân tích hồi quy, tác giả có được phương trình hồi quy như sau:
4.3.3.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Dựa vào đồ thị có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean = 1.16E-15 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.984 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Tác giả dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thiết này:
Hình 4.2. Biểu đồ P-P plot
Biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm. Ngồi ra qua biểu đồ phân tán Scatterplot có thể thấy có sự phân tán đều.
4.4. KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT TRUNG BÌNH
4.4.1. Giới tính
Kết quả T-test của các yếu tố Hành vi tiêu dùng với biến giới tính:
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định T đối với giới tính
Biến Giả định Levene’s test - Kiểm định phương sai T-test - Kiểm định trung bình đám đơng F Sig. t df Sig. (2 chiều) PQ Phương sai đồng nhất 0.572 0.450 -0.028 219 0.978 Phương sai không đồng nhất -0.028 216.582 0.978 MP Phương sai đồng nhất 0.009 0.925 -1.909 219 0.058 Phương sai không đồng nhất -1.912 217.812 0.057 BP Phương sai đồng nhất 1.448 0.230 -2.198 219 0.029
Phương sai không đồng nhất -2.216 218.041 0.028 PK Phương sai đồng nhất 3.754 0.054 -1.421 219 0.157 Phương sai không đồng nhất -1.432 218.478 0.154 AS Phương sai đồng nhất 3.003 0.085 -7.570 219 0.000
Phương sai không đồng nhất -7.533 210.585 0.000 RG Phương sai đồng nhất 0.362 0.548 -1.236 219 0.218 Phương sai không đồng nhất -1.245 218.682 0.214 BA Phương sai đồng nhất 0.031 0.860 -2.463 219 0.015
Phương sai không đồng nhất -2.467 218.133 0.014 PI Phương sai đồng nhất 5.053 0.026 -2.314 219 0.034 Phương sai không đồng nhất -2.166 210.169 0.031
Tất cả các giá trị Sig trong kiểm định Levene đều > 0.05 cho thấy phương sai giữa người tiêu dùng nam và nữ đồng nhất, ngoại trừ yếu tố Ý định mua nhớt xe máy (PI) có phương sai giữa người tiêu dùng nam và nữ không đồng nhất. Giá trị Sig trong kiểm định T cho thấy:
- Người tiêu dùng nữ cảm nhận giá cả hành vi (BP) cao hơn người tiêu dùng nam (trung bình nữ = 3.9841, trung bình nam = 3.7701).
- Người tiêu dùng nữ thích khuyến mãi (AS) hơn người tiêu dùng nam (trung bình nữ = 3.3079, trung bình nam = 2.5718).
- Người tiêu dùng nữ nhận biết thương hiệu (BA) tốt hơn người tiêu dùng nam (trung bình nữ = 3.7881, trung bình nam = 3.6034).
- Người tiêu dùng nữ có ý định mua nhớt xe máy (PI) cao hơn người tiêu dùng nam (trung bình nữ = 3.8127, trung bình nam = 3.5747).
4.4.2. Độ tuổi
Kết quả ANOVA của các yếu tố Hành vi tiêu dùng với biến độ tuổi:
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định ANOVA đối với độ tuổiBiến Thống kê Biến Thống kê
Levene df1 df2 Sig. F Sig.
PQ 1.815 3 217 0.145 4.927 0.002 MP 3.836 3 217 0.010 0.505 0.679 BP 0.662 3 217 0.576 1.637 0.182 PK 1.266 3 217 0.287 2.788 0.042 AS 1.204 3 217 0.309 1.087 0.355 RG 1.197 3 217 0.312 1.742 0.159 BA 0.852 3 217 0.467 1.992 0.116 PI 0.315 3 217 0.815 0.974 0.406 Nguồn: Phụ lục 7
PQ 3.5000 3.0135 3.0000 2.5921 2.5114 2.4410 2.5000 2.0000 1.5000 1.0000 0.5000 0.0000
22 tuổi trở xuống Từ 23 - 30 tuổi Từ 31 - 40 tuổi Trên 40 tuổi
Đa số các giá trị Sig trong kiểm định Levene về phương sai đồng nhất đều > 0.05 (ngoại trừ yếu tố Giá cả tiền tệ cảm nhận - MP), nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm độ tuổi và như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử tốt. Tiếp theo kết quả phân tích ANOVA cho thấy chỉ có yếu tố Chất lượng cảm nhận (PQ) và Kiến thức sản phẩm (PK) là có sự đánh giá khác nhau giữa các nhóm độ tuổi.
Kết quả kiểm định hậu ANOVA bằng phương pháp kiểm định thống kê Bonferroni cho thấy:
- Có sự khác biệt giữa nhóm 2 (từ 23 đến 30 tuổi) và nhóm 3 (từ 31 đến 40 tuổi) vì có Sig = 0.001 đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%. Điều này có nghĩa nhóm người có độ tuổi từ 31 đến 40 tuổi đánh giá Chất lượng cảm nhận có tầm quan trọng cao nhất (trung bình bằng 3.0135) và nhóm người có độ tuổi từ 23 đến 30 tuổi đánh giá Chất lượng cảm nhận có tầm quan trọng thấp nhất (trung bình bằng 2.4410).
- Sự khác biệt giữa các nhóm độ tuổi về yếu tố Kiến thức sản phẩm khơng có ý nghĩa thống kê vì Sig > 0.05 khơng đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%, tuy nhiên cũng có thể thấy nhóm 1 (22 tuổi trở xuống) đánh giá yếu tố Kiến thức sản phẩm cao nhất (trung bình bằng 3.8421).
Do phương sai các nhóm độ tuổi của yếu tố Giá cả tiền tệ cảm nhận không đồng nhất, tác giả đã sử dụng phương pháp kiểm định Kruskal-Wallis. Kết quả cho thấy các nhóm độ tuổi khơng có cảm nhận giá cả tiền tệ khác nhau vì Sig = 0.774 > 0.05.
4.4.3. Thu nhập
Kết quả ANOVA của các yếu tố Hành vi tiêu dùng với biến thu nhập:
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định ANOVA đối với thu nhậpBiến Thống kê Biến Thống kê
Levene df1 df2 Sig. F Sig.
PQ 1.636 3 217 0.182 2.925 0.035 MP 1.865 3 217 0.136 2.438 0.065 BP 0.967 3 217 0.409 1.252 0.292 PK 1.290 3 217 0.279 1.289 0.279 AS 2.490 3 217 0.061 3.035 0.030 RG 1.066 3 217 0.364 2.466 0.063 BA 1.652 3 217 0.178 1.115 0.344 PI 1.924 3 217 0.127 2.512 0.059 Nguồn: Phụ lục 7 Tất cả các giá trị Sig trong kiểm định Levene về phương sai đồng nhất đều > 0.05, nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm thu nhập và như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử tốt. Tiếp theo kết quả phân tích ANOVA
giữa các nhóm thu nhập cho thấy chỉ có yếu tố Chất lượng cảm nhận (PQ) và Thái độ đối với khuyến mãi (AS) là có sự đánh giá khác nhau giữa các nhóm thu nhập.
Kết quả kiểm định hậu ANOVA bằng phương pháp kiểm định thống kê Bonferroni cho thấy:
- Sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập về yếu tố Chất lượng cảm nhận khơng có ý nghĩa thống kê vì Sig > 0.05 khơng đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%, tuy nhiên cũng có thể thấy nhóm 3 (thu nhập từ 10 đến dưới 15 triệu đồng/tháng) đánh giá yếu tố Chất lượng cảm nhận cao nhất (trung bình bằng 2.9654).
- Sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập về yếu tố Thái độ đối với khuyến mãi khơng có ý nghĩa thống kê vì Sig > 0.05 khơng đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%, tuy nhiên cũng có thể thấy nhóm 1 (thu nhập dưới 5 triệu đồng/tháng) đánh giá yếu tố Khuyến mãi cao nhất (trung bình bằng 3.1458).
4.4.4. Vùng cư trú
Kết quả ANOVA của các yếu tố Hành vi tiêu dùng với biến vùng cư trú:
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định ANOVA đối với vùng cư trúBiến Thống kê Biến Thống kê
Levene df1 df2 Sig. F Sig.
PQ 8.116 4 216 0.000 34.129 0.000 MP 5.891 4 216 0.000 1.186 0.318 BP 1.631 4 216 0.167 2.381 0.053 PK 1.647 4 216 0.163 0.447 0.774 AS 3.500 4 216 0.009 1.184 0.319 RG 2.061 4 216 0.087 3.040 0.018 BA 0.339 4 216 0.852 4.714 0.001 PI 0.685 4 216 0.603 7.033 0.000 Nguồn: Phụ lục 7
RG 3.4239 3.7545 3.5949 4.0000 3.5000 3.0000 2.5000 2.0000 1.5000 1.0000 0.5000 0.0000 3.3988 3.0357 Hà Nội Đà Nẵng Bình Dương Thành phố Hồ Chí Minh Cần Thơ
Phần lớn các giá trị Sig trong kiểm định Levene về phương sai đồng nhất đều > 0.05 (ngoại trừ yếu tố Chất lượng cảm nhận – PQ, Giá cả tiền tệ cảm nhận - MP và Thái độ đối với khuyến mãi - AS), nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm vùng cư trú và như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. Tiếp theo kết quả phân tích ANOVA giữa các nhóm vùng cư trú cho thấy chỉ có yếu tố Ảnh hưởng của nhóm tham khảo (RG), Nhận biết thương hiệu (BA) và Ý định mua nhớt xe máy (PI) là có sự đánh giá khác nhau giữa các nhóm vùng cư trú.
Kết quả kiểm định hậu ANOVA bằng phương pháp kiểm định thống kê Bonferroni cho thấy:
- Có sự khác biệt giữa nhóm 1 (cư trú ở Hà Nội) và nhóm 5 (cư trú ở Cần Thơ) vì có Sig = 0.015 đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%. Điều này có nghĩa nhóm người tiêu dùng cư trú ở Hà Nội bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi nhóm tham khảo (trung bình bằng 3.7545) và nhóm người tiêu dùng cư trú ở Cần Thơ ít bị ảnh hưởng bởi nhóm tham khảo nhất (trung bình bằng 3.0357).
BA 3.6957 3.8348 3.7816 4.0000 3.5000 3.0000 2.5000 2.0000 1.5000 1.0000 0.5000 0.0000 3.5000 3.4226 Hà Nội Đà Nẵng Bình DươngThành phố Hồ Chí Minh Cần Thơ
- Có sự khác biệt giữa nhóm 1 (cư trú ở Hà Nội) và nhóm 2 (cư trú ở Đà Nẵng) vì có Sig = 0.003, có sự khác biệt giữa nhóm 2 (cư trú ở Đà Nẵng) và nhóm 4 (cư trú ở Thành phố Hồ Chí Minh) vì có Sig = 0.007 vì cùng đạt mức ý nghĩa với độ tin cậy 95%. Điều này có nghĩa nhóm người tiêu dùng cư trú ở Hà Nội nhận biết thương hiệu cao nhất (trung bình bằng 3.7545), nhóm người tiêu dùng cư trú ở Thành phố Hồ Chí Minh nhận biết thương hiệu đứng thứ hai (trung bình bằng 3.7816) và nhóm người tiêu dùng cư trú ở Đà Nẵng nhận biết thương hiệu thấp nhất (trung bình bằng 3.4226).
Hình 4.6. Mức độ nhận biết thương hiệu của từng vùng cư trú
- Có sự khác biệt giữa nhóm 1 (cư trú ở Hà Nội) và nhóm 2 (cư trú ở Đà Nẵng) vì có Sig = 0.001, có sự khác biệt giữa nhóm 1 (cư trú ở Hà Nội) và nhóm 5 (cư trú ở Cần Thơ) vì có Sig = 0.002, có sự khác biệt giữa nhóm 2 (cư trú ở Đà Nẵng) và nhóm 4 (cư trú ở Thành phố Hồ Chí Minh) vì có Sig = 0.004, có sự khác