Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0.164 0.157 1.046 0.297 TC 0.169 0.037 0.235 4.620 0.000 0.681 1.469 VT 0.108 0.034 0.143 3.134 0.002 0.848 1.180 TM 0.192 0.032 0.274 5.961 0.000 0.831 1.204 XH 0.229 0.032 0.334 7.074 0.000 0.787 1.270 TT 0.193 0.033 0.284 5.923 0.000 0.765 1.307 Biến phụ thuộc: QD
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy Sig. kiểm định T hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phục thuộc, tất cả các biến được chấp nhận.
Hệ số hồi quy của mô hình đều đạt giá trị lớn hơn 0, như vậy các biến độc lập có tác dụng cùng chiều tới biến phục thuộc. Căn cứ độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, tác giả đưa ra thứ tự tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập với biến phụ thuộc QD là XH (0.334), TT (0.284), TM (0.274), TC (0.235), VT (0.143).
Tại ma trận hệ số tương quan Pearson ta thấy khơng có sự tương quan giữa các biến nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngồi ra hệ số VIF của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đề nhỏ hơn 2, như vậy ta có thể tái khẳng định khơng có sự đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.4.3. Kiểm độ các vi phạm trong mô hình
Để đảm bảo kết quả hồi quy là phù hợp và đảm bảo sự tin vậy trong nghiên cứu, tác giả thực hiện kiểm tra các giả định hồi quy bao gồm 4 yếu tố: Thứ nhất, các biến độc lập là biến số cố định, khơng có sai sót ngẫu nhiên trong đo lường. Thứ hai, phần dư (trị số quan sát trừ cho trị số ước đoán) phân phối theo luật phân phối chuẩn. Thứ ba, phần dư có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai khơng thay đổi cho mọi trị x. Thứ tư, khơng có tương quan giữa các phần dư.
Để kiểm tra ta dựa vào biểu đồ Histogram: giá trị trung bình Mean = 3.66E- 15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.984 tức là gần bằng 1. Như vậy có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.2. Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư phương trình hồi quy tuyến tính giữa các thành phần của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Bên cạnh đó ta có thể dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thuyết này. Dựa vào hình vẽ P-P plot (Hình 4.3) cho thấy các điểm vi phân trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, theo đó ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.3. Biểu đồ P-P plot (phương trình hồi quy tuyến tính giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Ngoài ra, qua biểu đồ phân tán – Scatterplot, Kết quả cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng và phân bổ tập trung xung quanh đường hồnh hộ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng đặc biệt nào. Điều này cho thấy giá trị dự đoán và phần dư độc lập với nhau, phương sai của phần dư không đổi. Vậy nên mơ hình hồi quy là phù hợp.
Hình 4.4. Biều đồ phân tán – Scatterplot (phương trình hồi quy tuyến tính giữa các biến độc lập lên Quyết định mua CHCC)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
4.4.4. Kết luận các giả thuyết nghiên cứu
Sau khi thực hiện kiểm tra sự phù hợp và phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS, tác giả đưa ra những nhận xét về giả thuyết nghiên cứu: 5 giả thiết đặt ra ban đầu được chấp nhận tương ứng với các biến Tài chính, Vị trí, Tiếp thị, Thẩm mỹ, Xã hội. Trong có có biến Xã hội có hệ số Beta chuẩn hóa lớn nhất là 0.334 như vậy biến Xã hội có tác động lớn nhất đến biến phụ thuộc (với mức ý nghĩa Sig. < 0.05), tức khi biến XH tăng 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QD tăng 0.334 đơn vị. Tương tự như vậy, các biến cịn lại có hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt là: Tiếp thị: 0.284, Thẩm mỹ: 0.274, Tài chính: 0.235, Vị trí: 0.143. Kết luận các giả thiết của nghiên cứu được thể hiện qua bảng sau: