Biến Nhân tố 1 YD5 0,900 YD6 0,900 YD2 0,868 YD3 0,712 YD4 0,695 YD1 0,692
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Kết quả phân tích EFA của thang đo “Ý định lựa chọn”, chỉ số KMO = 0,842 > 0,5 đạt yêu cầu chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp. EFA trích được gom vào một yếu tố tại Eigenvalue là 3,842, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. là 0,00 (<0,05), tổng phương sai trích đạt 64,042 % cho biết nhân tố ý định lựa chọn rạp chiếu phim giải thích được 64,042% biến thiên của dữ liệu. Do đó, biến phụ thuộc vẫn giữ lại 6 biến quan sát và được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.1 Kiểm tra hệ số tƣơng quan giữa các biến
“Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Person được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ” (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để đảm bảo rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, có thể gây ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy, cần phải phân tích tương quan giữa các biến độc lập.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần kiểm tra mối tương quan giữa các biến, đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
Bảng 4.24 Kết quả phân tích tƣơng quan
YD QC AH VT GC TH CLa CLb YD Hệ số tương quan 1 .643** .266** .495** .514** .380** .679** .414** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 200 200 200 200 200 200 200 200 QC Hệ số tương quan .643** 1 .225** .355** .457** ,134 .479** .384** Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,059 ,000 ,000 N 200 200 200 200 200 200 200 200 AH Hệ số tương quan .266** .225** 1 .274** .413** ,111 .344** ,100 Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,116 ,000 ,161 N 200 200 200 200 200 200 200 200 VT Hệ số tương quan .495** .355** .274** 1 .489** ,122 .460** ,060 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,086 ,000 ,395 N 200 200 200 200 200 200 200 200 GC Hệ số tương quan .514** .457** .413** .489** 1 .140* .505** .176* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,048 ,000 ,013 N 200 200 200 200 200 200 200 200 TH Hệ số tương quan .380** ,134 ,111 ,122 .140* 1 .366** ,076 Sig. (2-tailed) ,000 ,059 ,116 ,086 ,048 ,000 ,287
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200) **. Mức ý nghĩa 5% Từ kết quả phân tích tương quan, có thể thấy tương quan giữa biến phụ thuộc Ý định lựa chọn với các biến độc lập đều có hệ số tương quan đều khác giá trị 1.
Các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính mạnh với biến phụ thuộc. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy vậy cũng cần phải quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến khi kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan cao.
4.3.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan ở trên cho phép dự báo phương trình hồi quy tuyến tính bội biễu diễn ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả tại TP.HCM có dạng :
Y = β0 + β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4 +β5X5 +β6X6 + β7X7 + ɛ Trong đó,
Y: Ý định lựa chọn rạp chiếu phim X1: Thương hiệu X2: Chất lượng sản phẩm chính X3: Chất lượng cơ sở vật chất X4: Giá cả N 200 200 200 200 200 200 200 200 CLa Hệ số tương quan .679** .479** .344** .460** .505** .366** 1 .197** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005 N 200 200 200 200 200 200 200 200 CLb Hệ số tương quan .414** .384** ,100 ,060 .176* ,076 .197** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,161 ,395 ,013 ,287 ,005 N 200 200 200 200 200 200 200 200
X5: Chiêu thị
X6: Ảnh hưởng xã hội X7: Vị trí
Các biến độc lập và biến phụ thuộc trên được tính bằng cách lấy trung bình cộng các biến quan sát trong mỗi thang đo.
Các nhà nghiên cứu được sử dụng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh đo lường phần phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lượng biến phụ thuộc và cỡ mẫu để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Bên cạnh đó, ta cũng sử dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Với giả thuyết H0 cho là các hệ số βi trong mơ hình đều bằng 0. Ta có thể bác bỏ giả tuyết H0 nếu mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0,05 hay nói cách khác mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Ngoài ra, ta sử dụng trị thống kê T để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số βi.Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0,05, ta có thể kết luận hệ số βi có ý nghĩa về mặt thống kê. Hệ số hồi quy chuẩn hóa βi được dùng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Cùng đó, ta cũng cần kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF với điều kiện VIF càng gần 1 càng tốt và khơng q 2 vì đối với các ngành kinh tế, nếu VIF > 2 thì có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảy nhân tố được đưa vào xem xét tác động đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim bằng phương pháp Enter. Kết quả hồi quy thể hiện ở bảng cho thấy R2 đã hiệu chỉnh bằng 0,669, lúc này mơ hình giải thích được 66,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định lựa chọn rạp chiếu phim. Phân tích ANOVA cho thấy thơng số F đạt 58,341 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ mơ hình xây dựng là phù hợp
với bộ dữ kiệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Kết quả phân tích cho thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.25 Hệ số xác định R Square Mơ Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước
lượng
Thống kê thay đổi Durbin-
Watson R2 thay đổi F thay đổi df 1 df 2 Sig. F thay đổi 1 .82 5a ,68 0 ,669 ,296 ,680 58,341 7 192 ,000 2,038
a. Predictors: (Constant), VT, CLb, TH, AH, QC, GC, CLa
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Bảng 4.26 Phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 35,715 7 5,102 58,341 .000b
Phần dư 16,791 192 ,087
Tổng công 52,505 199
b. Predictors: (Constant), VT, CLb, TH, AH, QC, GC, CLa
Bảng 4.27 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc
Mơ hình
Hệ số hồi quy khơng chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics B Độ lệch chuẩn Beta Tolera nce VIF 1 (Cons tant) -,119 ,226 -,529 ,598 TH ,159 ,039 ,178 4,042 ,000 ,861 1,162 CLa ,354 ,061 ,321 5,805 ,000 ,544 1,839 CLb ,140 ,031 ,202 4,538 ,000 ,842 1,187 GC ,070 ,044 ,085 1,577 ,116 ,579 1,728 QC ,239 ,042 ,294 5,679 ,000 ,623 1,605 AH -,027 ,036 -,034 -,751 ,454 ,803 1,246 VT ,134 ,037 ,177 3,594 ,000 ,685 1,460
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Sau khi thực hiện bước kiểm tra tính tương quan thơng qua ma trận Pearson. Ta cần kiểm tra lại các giả định, trước khi lập mơ hình hồi quy:
+ Kiểm định hiện tượng tương quan bằng đại số thống kê Durbin – Watson. “Nếu Durbin – Watson nằm trong khoảng từ 1 – 3 thì các phần dư khơng có hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất với nhau” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả ở đây, Durbin – Watson = 2,038 ,vậy phân tích hồi quy khơng vi phạm tự tương quan.
+ Kiểm tra nguy cơ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). “Với VIF < 2 ta có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị hiện tượng đa cộng tuyến” (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Ở đây, ta thấy các yếu tố trong mơ hình đều có giá trị VIF < 2 ,vì vậy khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean xấp xỉ = 0,00 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,982), điều kiện về phần dư đã được mơ hình đáp ứng.
+ Kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi, sử dụng biểu đồ phân tán phần dư, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Nếu các phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0 – quanh giá trị trung bình của phần dư trong một phạm vi khơng đổi thì chứng tỏ rằng giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm”. Ở đây, giả định về phương sai của sai số không đổi. Các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0.
Hình 4.2 Biểu đồ phân phối chuẩn phần dƣ
Hình 4.3 Biểu đồ P-P Plot
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả
Hình 4.4 Biểu đồ Scatterplot
Từ những kết quả kiểm định trên, ta có thể kết luận các kết quả phân tích hồi quy trên là đáng tin cậy. Phương trình hồi quy được xác định:
Y = -0,119 + 0,354X2 + 0,239X5 + 0,159X1 + 0,140X3 + 0,134X7
Trong đó,
Y: Ý định lựa chọn rạp chiếu phim X1: Thương hiệu
X2: Chất lượng sản phẩm chính X3: Chất lượng cơ sở vật chất X5: Chiêu thị
X7: Vị trí
4.3.3 Giải thích kết quả hồi quy:
Từ kết quả hồi quy ta nhận thấy có 7 nhân tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả tại TP.HCM nhưng với các mức độ tương quan khác nhau.
Qua phương trình hồi quy cho thấy các biến độc lập đều có ảnh hưởng đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim. Chi tiết từng nhân tố như sau:
Nhóm yếu tố chất lượng sản phẩm chính trong nhân tố chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng cao hơn các nhân tố cịn lại với beta = 0,354. Điều này có nghĩa là các yếu tố về sản phẩm chính của rạp có mức độ quan trọng cao nhất trong các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn rạp xem phim của khán giả TP.HCM. Từ phương trình ta thấy hồi quy ta thấy, khi điểm đánh giá nhóm yếu tố chất lượng sản phẩm chính tăng lên 1 đơn vị thì ý định lựa chọn rạp chiếu phim tăng lên 0,354 điểm, giữ ngun các biến độc lập cịn lại khơng đổi.
Kế tiếp là về chiêu thị, được xem là yếu tố quan trọng tiếp theo đến ý định lựa chọn rạp xem phim với hệ số beta = 0,239. Có thể nói rằng, các chương trình khuyến mãi, quảng cáo cũng được các khán giả TP.HCM quan tâm. Từ phương
trình ta thấy hồi quy ta thấy, khi điểm đánh giá chiêu thị tăng lên 1 đơn vị thì ý định lựa chọn rạp chiếu phim tăng lên 0,239 điểm, giữ nguyên các biến độc lập còn lại khơng đổi.
Ở vị trí thứ ba về mức độ quan trọng đến ý đỉnh lựa chọn rạp xem phim là thương hiệu với hệ số beta = 0,159. Cũng có thể hiểu, khi thương hiệu là một phần trong các quyết định lựa chọn rạp xem phim của khán giả TP.HCM. Từ phương trình ta thấy hồi quy ta thấy, khi điểm đánh giá thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì ý định lựa chọn rạp chiếu phim tăng lên 0,159 điểm, giữ ngun các biến độc lập cịn lại khơng đổi.
Với hệ số beta = 0,140, nhóm yếu tố chất lượng cơ sở vật chất trong nhân tố chất lượng dịch vụ cũng có ảnh hưởng đến ý định lựa chọn rạp xem phim của khán giả TP.HCM. Từ phương trình ta thấy hồi quy ta thấy, khi điểm đánh giá nhóm yếu tố chất lượng cơ sở vật chất tăng lên 1 đơn vị thì ý định lựa chọn rạp chiếu phim tăng lên 0,140 điểm, giữ nguyên các biến độc lập cịn lại khơng đổi.
Tiếp sau đó là vị trí, với hệ số beta = 0,134. Khơng quá khó hiểu, khi đây là một yếu tố quan trọng trong ngành dịch vụ giải trí. Từ phương trình ta thấy hồi quy ta thấy, khi điểm đánh giá vị trí tăng lên 1 đơn vị thì ý định lựa chọn rạp chiếu phim tăng lên 0,134 điểm, giữ nguyên các biến độc lập cịn lại khơng đổi.
Về giá cả, đây được xem là có mức độ ảnh hưởng dương thấp nhất với hệ số beta = 0,139, Sig = 0,116. Do vậy yếu tố này không tác động đến ý định lựa chọn rạp xem phim.
Cuối cùng là ảnh hưởng xã hội với hệ số beta = -0,027, Sig = 0,454. Do đó, yếu tố ảnh hưởng xã hội cũng khơng có tác động đến ý định lựa chọn rạp xem phim của khán giả tại TP.HCM
4.4 Kiểm định các giả thuyết từ mơ hình
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra trước đó, với mức ý nghĩa 5%.
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ dương giữa nhận biết thương hiệu và ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả. Thành phần “Thương Hiệu” có giá trị Sig = 0 nên giả thuyết này được chấp nhận.
Giả thuyết H2a : Có mối quan hệ dương giữa chất lượng sản phẩm chính và ý định lựa chọn rạp của khán giả. Thành phần “Chất Lượng Sản Phẩm Chính” có giá trị Sig=0 nên giả thuyết này được chấp nhận
Giả thuyết H2b : Có mối quan hệ dương giữa chất lượng cơ sở vật chất và ý định lựa chọn rạp của khán giả. Thành phần “Chất Lượng Cơ Sở Vật Chất” có giá trị Sig=0 nên giả thuyết này được chấp nhận
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ dương giữa giá dịch vụ và ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả. Thành phần “Giá cả” có giá trị Sig = 0,116 nên giả thuyết này bị bác bỏ.
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ dương giữa chiêu thị và ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả. Thành phần “Chiêu thị” có giá trị Sig = 0,000 nên giả thuyết này được chấp nhận.
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ dương giữa ảnh hưởng xã hội và ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả. Thành phần “Ảnh hưởng xã hội” có giá trị Sig = 0,454 nên giả thuyết này bị bác bỏ.
Giả thuyết H6: Có mối quan hệ dương giữa vị trí/sự thuận tiện và ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả. Thành phần “Vị trí” có giá trị Sig = 0,000 nên giả thuyết này được chấp nhận.
Kết luận rằng, với các kết quả phân tích như trên, ta thấy rằng mơ hình nghiên cứu ban đầu có sự điều chỉnh, trong đó có 2 giả thuyết bị bác bỏ và 5 giả thuyết được chấp nhận giữa các thang đo với ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả tại TP.HCM.
4.5 Điều chỉnh mơ hình sau khi phân tích hồi quy
Sau khi phân tích hồi quy tuyến tính, kết quả cho thấy, trong 7 giả thuyết tác giả đưa ra trong mơ hình nghiên cứu điều chỉnh, chỉ có 5 nhân tố tác động đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả tại TP.HCM. Cụ thể như sau:
Hình 4.5 Mơ hình nghiên cứu chỉnh sửa sau khi phân tích hồi quy
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả
4.6 Đánh giá sự khác biệt trong ý định lựa chọn rạp chiếu phim theo đặc điểm của khách hàng