CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6. KẾT LUẬN PHÂN TÍCH HỒI QUY
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012) trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (unstandardized estimate) và (2) chuẩn hóa (Standardized estimate). Vì trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa (ký hiệu B trong SPSS), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động (mối quan hệ) của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được.
Trọng số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là trọng số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Hình 4.4: Kết quả kiểm định mơ hình nghiên cứu Giá cả Khả năng đáp ứng của hàng hóa Địa điểm Khuyến mãi Chất lượng phục vụ của nhân viên
Xu hướng mua hàng tiêu dùng ở siêu thị 0.158 (sig. = 0.018) 0.197 (sig. = 0.001) 0.136 (sig. = 0.033) 0.188 (sig. = 0.003) 0.250 (sig. = 0.000)
4.6.1. Phương trình hồi quy với hệ số beta (β) đã chuẩn hóa
Xu hướng mua hàng tiêu dùng ở siêu thị = 0.158 x Giá cả + 0.250 x Khả
năng đáp ứng của hàng hóa + 0.197 x Địa điểm + 0.136 x Khuyến mãi + 0.188 x Chất lượng phục vụ của nhân viên
4.6.2. Mức độ tác động của các yếu tố vào biến phụ thuộc xu hướng mua hàng tiêu dùng ở siêu thị. tiêu dùng ở siêu thị.
Yếu tố khả năng đáp ứng của hàng hóa có tác động mạnh nhất (β = 0.250), kế đến là yếu tố địa điểm (β = 0.197), chất lượng phục vụ của nhân viên (β= 0.188), giá cả (β = 0.158), và sau cùng là yếu tố khuyến mãi có tác động yếu nhất trong 5 yếu tố (β = 0.136).
4.7. Kiểm định sự khác biệt về xu hướng mua hàng tiêu dùng ở siêu thị tại TP. HCM ở các nhóm tuổi, giới tính, trình độ học vấn, và thu nhập