Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận và sự hài lòng đến ý định hành vi của khách hàng đang sử dụng ô tô tại TP hồ chí minh (Trang 72 - 77)

4.3.1.Phân tích EFA cho mơ hình 1 : Nhóm nhân tố tác động giá trị cảm nhận

4.4. Phân tích ồi quy

4.4.2.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Bảng 4.12. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình 2 2

Mơ hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson

1 .708a .501 .498 .42373 2.014

(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)

Kết quả cho thấy hệ số xác định R2 điều chỉnh = 0.498 có nghĩa là 2 biến độc

lập (Giá trị cảm nhận và sự hài lịng) sẽ giải thích 49.8% biến thiên của biến phụ thuộc ý định hành vi. Cịn lại 50.2% được giải thích bằng các yếu tố ngồi mơ hình.

Tiếp theo kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, nó thể hiện các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc hay khơng.

Giả thuyết: H0: β1 = β2 = 0 (Khơng có quan hệ tuyến tính).

H1: Tối thiểu có βi ≠ 0 (Tối thiểu có một biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc).

Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ điều này có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thực tế ở độ tin cậy 95%.

Bảng 4.13. Kết quả phân tích phƣơng sai mơ hình 2 Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 51.041 2 25.521 142.142 .000a Phần dư 50.811 283 .180 Tổng 101.852 285

Nhìn bảng trên ta thấy giá trị Sig < 0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thực tế ở độ tin cậy 95%.

4.4.2.3.Ý nghĩa các hệ số hồi quy

Bảng 4.14. Kết quả phân tích hồi quy mơ hình 2Mơ hình Hệ số Mơ hình Hệ số

chƣa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

T Sig. Thống kê đa cộng tuyến β Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) .981 .175 5.616 .000 PV .335 .037 .422 9.024 .000 .807 1.240 CS .417 .047 .412 8.823 .000 .807 1.240

(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)

Với giá trị Sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, nghĩa là chúng có sự tác động đến ý định hành vi. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hai nhân tố (Giá trị cảm nhận và sự hài lòng) đều thỏa điều kiện tác động đến ý định hành vi của khách hàng. Các hệ số Beta đều dương nên hai nhân tố đều tác động dương đến ý định hành vi. Vì vậy, ta có phương trình hồi quy với các biến đã chuẩn hóa được thể hiện như sau:

BI = 0.422PV + 0.412CS

Nhân tố nào có hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn thì mức độ tác động đến ý định hành vi càng lớn tương ứng theo thứ tự: Giá trị cảm nhận (Beta = 0.422), sự hài lòng (Beta = 0.412)

4.4.2.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở bảng 4.14 kết quả phân tích hồi quy.Với giá trị Sig. < 0.05 thì giả thuyết đó được chấp nhận.

Giả thuyết H7: Khi giá trị cảm nhận của khách hàng về sản phẩm được khách hàng

đánh giá tăng hoặc giảm thì ý định hành vi của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.

Với Sig. = 0.000 và β1 = 0.422. Giả thuyết H7 được chấp nhận.

Giả thuyết H8: Khi sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm được khách hàng đánh

giá tăng hoặc giảm thì ý định hành vi của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Với Sig. = 0.000 và β1 = 0.412. Giả thuyết H8 được chấp nhận

4.4.2.5. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần

thiết Giả định liên hệ tuyến tính

Dựa vào biểu đồ Scatterplot BI ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Vậy giả định quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm (Scatterplot BI, tham

khảo phụ lục 9).

Giả định phƣơng sai của sai số không đổi

Theo biểu đồ Scatterplot BI ta thấy giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm (Scatterplot BI, tham khảo phụ lục 9).

Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ

Dựa vào đồ thị Histogram BI cho thấy một đường cong phân phối chuẩn hình chng được đặt chồng lên biểu đồ tần số, trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.996 tức là gần bằng 1. Vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm (Histogram BI, tham khảo phụ lục 9).

Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tƣơng quan giữa các phần

dƣ)

Nếu các phần dư khơng có tương quan với nhau giá trị d sẽ thỏa theo công thức: du < d < 4-du. Tra bảng thống kê Durbin-Watson có du = 1.81436. Vậy hệ số Durbin-Watson là 2.014 thỏa điều kiện khơng có tương quan giữa các phần dư.

Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng đa

cộng tuyến)

Dựa vào bảng 4.14 ta thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

4.4.3.Xác định hệ số phù hợp mơ hình tổng thể

Từ kết quả phân tích hồi quy mơ hình một và mơ hình hai. Kết quả cho thấy

hệ số xác định R2 điều chỉnh của mô hình một là 0.56 và của mơ hình hai là 0.498.

Vì vậy hệ số phù hợp mơ hình tổng thể được tính theo cơng thức:

R2M = 1 – (1 - R2 ) * (1 - R2 )

1 2

= 1 – (1 – 0.56) * (1 – 0.498) = 0.779

Vậy hệ số phù hợp mơ hình tổng thể là 77.9%.

4.5. Phân tích sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng với các yếu tố nhân khẩu học

4.5.1.Giới tính

Tác giả sử dụng kiểm định Independent – Samples T-test để kiểm định sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng ở phái nam và nữ.

Kết quả cho thấy (Tham khảo phụ lục 10), kiểm định F có Sig. > 0.05 nên

khơng có sự khác biệt về phương sai giữa phái nam và nữ. Còn kiểm định t cho thấy Sig. > 0.05 nên khơng có sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng giữa nam và nữ với độ tin cậy 95%.

4.5.2.Độ tuổi

Để đánh giá sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng ở từng nhóm tuổi. Tác giả sử dụng phân tích phương sai Anova một chiều.

Kết quả cho thấy (Tham khảo phụ lục 10), kiểm định Levene có Sig. > 0.05

nên khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm tuổi. Kết quả phân tích anova cho thấy Sig. < 0.05 nên có sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng giữa các nhóm tuổi với độ tin cậy 95%. Phân tích sâu anova bằng phương pháp Tukey cho thấy:

Giá trị cảm nhận: Có sự khác biệt về giá trị cảm nhận giữa nhóm khách hàng từ 18-30 tuổi với nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi và trên 50 tuổi. Có sự khác biệt giữa nhóm nhóm khách hàng từ 31-40 tuổi với nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi và trên 50 tuổi. Khơng có sự khác biệt về giá trị cảm nhận giữa nhóm khách hàng từ

18-30 tuổi với nhóm khách hàng từ 31-40 tuổi, khơng có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi với nhóm khách hàng trên 50 tuổi.

Ý định hành vi: Có sự khác biệt về ý định hành vi giữa nhóm khách hàng từ

18-30 tuổi với nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi và trên 50 tuổi. Có sự khác biệt giữa nhóm nhóm khách hàng từ 31-40 tuổi với nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi và trên 50 tuổi. Khơng có sự khác biệt về ý định hành vi giữa nhóm khách hàng từ 18-30 tuổi với nhóm khách hàng từ 31-40 tuổi, khơng có sự khác biệt giữa nhóm khách hàng từ 41-50 tuổi với nhóm khách hàng trên 50 tuổi.

4.5.3.Học vấn

Để đánh giá sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng theo trình độ học vấn. Tác giả sử dụng phân tích phương sai Anova một chiều. Kết quả cho thấy (Tham khảo phụ lục 10), kết quả phân tích anova cho thấy Sig. > 0.05 nên khơng có sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng theo trình độ học vấn với độ tin cậy 95%.

4.5.4.Nghề nghiệp

Để đánh giá sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng theo nghề nghiệp. Tác giả sử dụng phân tích phương sai Anova một chiều.

Kết quả cho thấy (Tham khảo phụ lục 10), kiểm định Levene có Sig. > 0.05

nên khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp. Kết quả phân tích anova cho thấy Sig. > 0.05 nên khơng có sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng theo nghề nghiệp với độ tin cậy 95%.

4.5.5.Thu nhập

Để đánh giá sự khác biệt giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng theo thu nhập. Tác giả sử dụng phân tích phương sai Anova một chiều.

Kết quả cho thấy (Tham khảo phụ lục 10), kiểm định Levene có Sig. > 0.05

nên khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm thu nhập. Kết quả phân tích anova cho thấy Sig. < 0.05 nên có sự khác biệt về giá trị cảm nhận và ý định hành vi của khách hàng giữa các nhóm thu nhập với độ tin cậy 95%. Phân tích sâu anova bằng phương pháp Tukey cho thấy:

Giá trị cảm nhận: Có sự khác biệt về giá trị cảm nhận giữa nhóm khách hàng thu nhập dưới 10 triệu và từ 10-20 triệu với nhóm khách hàng thu nhập trên 20 triệu. Khơng có sự khác biệt về giá trị cảm nhận giữa nhóm khách hàng thu nhập dưới 10 triệu với nhóm khách hàng thu nhập từ 10-20 triệu.

Ý định hành vi: Có sự khác biệt về ý định hành vi giữa nhóm khách hàng thu nhập dưới 10 triệu và từ 10-20 triệu với nhóm khách hàng thu nhập trên 20 triệu. Khơng có sự khác biệt về ý định hành vi giữa nhóm khách hàng thu nhập dưới 10 triệu với nhóm khách hàng thu nhập từ 10-20 triệu.

Một phần của tài liệu Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận và sự hài lòng đến ý định hành vi của khách hàng đang sử dụng ô tô tại TP hồ chí minh (Trang 72 - 77)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(158 trang)
w