CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.3 Phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và hành vi dự định mua máy tính bảng có dạng như sau:
Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6 + β7X7 Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM.
β1, β2, β3, β4; β5, β6, β7 là các hệ số hồi quy X1: Lòng trung thành với thương hiệu X2: Sự quen thuộc với công nghệ X3: Chuẩn chủ quan
X4: Nhận thức kiểm soát hành vi X5: Nhận thức sự hữu ích
X6: Nhận thức tính dễ sử dụng X7: Chiêu thị
Dựa vào kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sử dụng phương pháp đưa vào các biến cùng một lượt (phương pháp enter). Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong các bảng dưới đây:
Bảng 4.7: Tóm tắt mơ hình hồi quy
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của
dự đoán
1 .812a .660 .650 .404
Bảng 4.8: Kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng độ lệch bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 76.731 7 10.962 67.143 .000b Phần dư 39.508 242 .163 Tổng 116.239 249 Bảng 4.9: Hệ số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn
hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa
cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 Hằng số -.043 .177 -.243 .808 TT .294 .051 .283 5.792 .000 .588 1.701 QT .103 .038 .115 2.721 .007 .783 1.278 CQ .099 .039 .117 2.554 .011 .671 1.489 KS .162 .040 .198 4.009 .000 .575 1.740 HD .146 .039 .173 3.786 .000 .676 1.479 DSD .116 .043 .126 2.710 .007 .654 1.529 CT .148 .051 .148 2.919 .004 .546 1.831
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) khi đánh giá mơ hình hồi quy tuyến tính bội, hệ số R2 được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Trong đó, hệ số R2 hiệu chỉnh cũng được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính.
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), ta có R2 = 0.812 và R2 điều chỉnh = 0.650. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 65% hay nói cách khác mơ hình này giải thích được 65% sự biến thiên của nhân tố hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM là do các biến trong mơ hình và 35 % cịn lại biến thiên của nhân tố hành vi dự định mua được giải thích giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp, có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mô hình.
Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp các biến độc lập có hiện tượng đa cộng tuyến, tức là các biến độc lập tương quan chặt chẽ với nhau. Nó cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, khó tách ảnh hưởng của từng biến riêng lẻ. Để tránh diễn giải sai lệch kết quả hồi qui so với thực tế cần phải đánh giá, đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn. Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) từ 1.278 đến 1.831 nhỏ hơn 2 nên có thể kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập này là khơng đáng kể. Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Có thể n tâm sử dụng phương trình hồi quy. Giá trị của VIF = 1/Tolerance (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tất cả 7 biến độc lập của thang đo đều thực sự ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM và cả 7 nhân tố này đều ảnh hưởng dương đến hành vi dự định mua máy tỉnh bảng (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu : Lòng trung thành với thương hiệu, sự quen thuộc với công nghệ, chuẩn chủ
quan, nhận thức kiểm sốt hành vi, nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, chiêu thị tăng thì hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM cũng tăng lên và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là khơng đổi).
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
DD= 0.283TT + 0.115QT + 0.117CQ + 0.198KS + 0.173HD + 0.126DSD + 0.148CT
Trong đó:
TT : Lòng trung thành với thương hiệu
QT : Sự quen thuộc với công nghệ
CQ : Chuẩn chủ quan KS : Nhận thức kiểm soát hành vi HD : Nhận thức sự hữu ích DSD : Nhận thức tính dễ sử dụng CT : Chiêu thị DD : Hành vi dự định mua máy tính bảng
Để xác định tầm quan trọng của TT, QT, CQ, KS, HD, DSD, CT trong mối quan hệ với DD, cần căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến DD. Từ phương trình hồi quy trên, tác giả đưa ra nhận xét như sau: Lòng trung thành với thương hiệu ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM vì β = 0.283 lớn nhất trong các β, tiếp theo là nhận thức kiểm soát hành vi (β = 0.198), nhận thức sự hữu ích (β = 0.173), chiêu thị (β = 0.148), nhận thức tính dễ sử dụng (β = 0.126), chuẩn chủ quan (β = 0.117), cuối cùng là sự quen thuộc với công nghệ (β = 0.115).
Từ kết quả phân tích hồi quy trên, tác giả nhận thấy tất cả các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 đều được chấp nhận, nghĩa là khi gia tăng những yếu tố này sẽ làm gia tăng hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM, ta có bảng tổng hợp bên dưới:
Bảng 4.10: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả
thuyết Nhân tố Kết quả
H1 Lòng trung thành với thương hiệu ảnh hưởng cùng chiều đến
hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM Chấp nhận
H2 Sự quen thuộc đối với công nghệ ảnh hưởng cùng chiều đến
hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM Chấp nhận
H3 Chuẩn chủ quan ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi dự định
mua máy tính bảng của người dân tại TP.HCM Chấp nhận
H4
Nhận thức kiểm soát hành vi ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân tại TP.HCM
Chấp nhận
H5 Nhận thức sự hữu ích ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi dự
định mua máy tính bảng của người dân tại TP.HCM Chấp nhận
H6 Nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hưởng cùng chiều đến hành
vi dự định mua máy tính bảng của người dân tại TP.HCM Chấp nhận
H7 Yếu tố chiêu thị có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi dự