Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 SP1 .791 SP2 .726 SP3 .696 .318 SP4 .688 .339 SP5 .809 SP6 .801 GC1 .826 GC2 .775 GC3 .329 .756 GC4 .345 .652 DD1 .685 DD2 .707 DD3 .788 DD4 .800 DD5 .669 CT1 .801 CT2 .317 .749 CT3 .707 CT4 .785 DC1 .716 DC2 .740 DC3 .786 DC4 .333 .691 DC5 .783 HVM1 .636 HVM2 .308 .635 HVM3 .767 HVM4 .683 HVM5 .644 Eigenvalues 8,969 3,256 2,177 1,848 1,629 1,286 Alpha 0,881 0,860 0,805 0,835 0,830 0,863
51
Từ kết quả Cronbach’s Alpha và EFA ở trên, cho ta thấy các thang đo điều đạt độ tin cậy và giá trị nhất định; do đó, các thang đo và giả thuyết của mơ hình nghiên cứu ban đầu sẽ được giữ nguyên. Từ đây, ta có thể tiến hành phân tích hồi quy để đo lường sự tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc.
4.2.Phân tích hồi quy bội
Theo kết quả kiểm định thang đo bằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích EFA ở trên, chúng ta đã xác định được năm nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc. Năm nhân tố độc lập này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy để xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng trên thị trường TPHCM.
Mục đích của phân tích hồi quy là đo lường mức độ liên quan và cường độ tác động của các nhân tố lên hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp ENTER, với biến phụ thuộc là hành vi lựa chọn, và các biến độc lập là các biến được thể hiện như trong mơ hình nghiên cứu đã nêu trên.
Phương trình hồi quy bội có dạng như sau:
HVMi = β0 + β1SPi + β2GCi + β3DDi + β4CTi + β5DCi + ei Trong đó: HVMi : Giá trị dự đoán thứ i của hành vi tiêu
dùng SPi : Giá trị của biến sản phẩm tại quan sát thứ i GCi : Giá trị của biến giá cả tại quan sát thứ i DDi : Giá trị của biến địa điểm tại quan sát thứ i CTi : Giá trị của biến chiêu thị tại quan sát thứ i DCi : Giá trị của biến động cơ tại quan sát thứ i βK : Hệ số hồi quy riêng phần
ei : Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi
4.2.1.Phân tích tương quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, ta phải thực hiện q trình phân tích tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Bước này cũng là cơ sở để xác định các biến đưa vào trong mơ hình hồi quy bội. Ngồi ra, phân tích tương quan để thăm dị có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là có mối liên kết chặt chẽ giữa các biến độc lập hay khơng (Nguyễn Đình Thọ, 2003).
Kết quả phân tích ma trận tương quan (Tham khảo phụ lục 14) cho thấy các
biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau. Trong đó, biến động cơ cá nhân có hệ số tương quan với biến hành vi mua sắm của người tiêu dùng là thấp nhất 0,322. Ngoài ra, giữa các biến độc lập cũng tương quan với nhau. Do đó, trong q trình phân tích hồi quy thì hiện tượng đa cộng tuyến sẽ luôn được xem xét.
4.2.2. Phương trình hồi quy bội
Sau khi tiến hành phân tích tương quan thông qua ma trận tương quan. Bước tiếp theo là lựa chọn các biến để thực hiện phân tích hồi quy bội. Các biến độc lập được chọn đưa vào một lần theo phương pháp enter để kiểm định mức ý nghĩa của mơ hình nghiên cứu.