Yếu tố Biến quan sát Định tính
Mã dummy GD DH QS TN Giai đoạn phát triển của
trẻ em
Giai đoạn phân tích
(nhóm tham chiếu) 1 0 Giai đoạn phản chiếu và
phân tích 2 1 Loại hình ngơn ngữ u
cầu của trẻ em
Đòi hỏi 1 1 0
Quan sát 2 0 1
Nhu cầu (nhóm tham
chiếu 3 0 0
Thu nhập gia đình
< 20 trđ (nhóm tham
chiếu) 1 0
>= 20 trđ 2 1
4.5.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến trong mơ hình Bảng 4.8. Tương quan Pearson Bảng 4.8. Tương quan Pearson
GC CL MS MM GD DH QS TN QD GC 1 CL ,466** 1 0,000 MS ,365** ,463** 1 0,000 0,000 MM ,364** ,489** ,465** 1 0,000 0,000 0,000 GD ,367** ,497** ,374** ,461** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 DH ,330** ,309** ,352** ,438** ,477** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 QS -,322** -,395** -,382** -,507** -,488** -,385** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TN ,256** ,414** ,307** ,490** ,620** ,355** -,389** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 QD ,491** ,594** ,557** ,735** ,649** ,564** -,662** ,547** 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa hai biến với nhau. Để đánh giá hai biến có mối tương quan hay khơng thì tác giả sử dụng giá trị Sig., nếu giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa thì tương quan giữa hai biến này có ý nghĩa.
Dựa vào bảng 4.8 ta nhận thấy tương quan giữa biến TN và QD có giá trị Sig.=0.000 bé hơn mức ý nghĩa 1% nên tương quan giữa hai biến là có ý nghĩa. Hệ số tương quan giữa 2 biến này bằng 0.547, giá trị tương đối cao nên tương quan này khá chặt chẽ và hệ số này dương nên tương quan này là tương quan thuận.
Tương tự cho các biến GC, CL, MS, MM, GD, DH với QD, ta cũng dễ dàng nhận thấy các tương quan đều có Sig.=0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 1% nên đều có ý nghĩa và các hệ số tương quan dương. Vì vậy, các tương quan này đều là tương quan thuận. Đối với biến QS thì có hệ số tương quan với QD là -0,662 nên tương quan này là tương quan nghịch.
Như vậy, có 8 biến có tương quan với biến phụ thuộc nên các biến độc lập này được đưa vào mơ hình phân tích hồi quy và thực hiện các bước kiểm định tiếp theo của nghiên cứu.
4.5.3. Kết quả hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là quyết định mua của cha mẹ, còn các biến độc lập là biến giá cả, chất lượng, màu sắc, kiểu dáng mẫu mã, giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngơn ngữ u cầu của trẻ em và thu nhập gia đình.
Từ kết quả hồi quy thể hiện trong bảng phụ lục 4.7 tác giả nhận thấy có 7 trong 8 yếu tố tác động có hệ số Sig.<0.05 tương đương với độ tin cậy 95% với quyết định mua của cha mẹ ngoại trừ yếu tố thu nhập gia đình (TN) là khơng có ý nghĩa thống kê (Sig.=0.329 > 0.05) trong mơ hình nên bị loại khỏi kết quả nghiên cứu mặc dù yếu tố này về thực tế là có ý nghĩa đến quyết định mua đồ chơi cho trẻ em của các bậc cha mẹ. Sau khi trao đối với nhóm thảo luận và nhận định của tác giả, điều này có thể được giải thích như sau: yếu tố giá cả đã có đánh giá một phần nào của thu nhập, khi các ông bố bà mẹ cân nhắc giá cả, thấy giá cả phù hợp với
tình hình tài chính của gia đình thì có thể đưa ra quyết định mua. Thêm vào đó, ngày nay các bậc cha mẹ ln giành những điều tốt đẹp nhất cho con, mong muốn con mình được bằng bạn bằng bè, các đồ chơi có thể hỗ trợ cho sự phát triển của con, tốt cho con, các đồ chơi có thể đáp ứng các tiêu chuẩn họ đặt ra thì họ khơng ngần ngại bỏ tiền ra mua nên yếu tố thu nhập ít được họ quan tâm khi quyết định mua đồ chơi cho con.
Tiếp theo, tác giả tiến hành hồi quy sau khi loại yếu tố TN. Kết quả hồi quy thu được như sau:
Bảng 4.9. Bảng mơ tả kết quả phân tích hồi quy Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error ước tính Durbin-Watson 1 ,877a 0,769 0,76 0,37019 2,044 a. Biến độc lập: (hằng số), GC, CL, MS, MM, GD, DH, QS b. Biến phụ thuộc: QD Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 1,071 0,222 4,820 0,000 GC 0,094 0,044 0,088 2,120 0,035 0,719 1,390 CL 0,102 0,043 0,111 2,388 0,018 0,578 1,730 MS 0,112 0,043 0,112 2,601 0,010 0,675 1,483 MM 0,376 0,053 0,332 7,113 0,000 0,571 1,751 GD 0,285 0,071 0,187 4,024 0,000 0,578 1,730 DH 0,213 0,067 0,136 3,199 0,002 0,684 1,462 QS -0,443 0,083 -0,235 -5,336 0,000 0,639 1,564 a. Biến phụ thuộc: QD
4.5.3.1. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh. Căn cứ vào kết quả bảng thì hệ số R2 hiệu chỉnh là 76.0%
nhỏ hơn R2 là 76,9%, điều này chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0.76, có nghĩa là có 76.0% sự biến thiên của quyết định mua đồ chơi cho trẻ em từ 3 đến 12 tuổi của các bậc cha mẹ tại TP.HCM được giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là khá cao.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng phụ lục 4.8 phân tích phương sai ANOVA. Kết qua cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thiết H0 (các hệ số hồi quy bằng 0). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập bằng 0. Giả thiết H0 đồng nghĩa với giả thiết các biến độc lập và biến phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng 4.9 cho thấy kiểm định t của 6 biến độc lập đều của giá trị Sig.<0.05 gồm GC (giá cả), CL (chất lượng), MS (màu sắc), MM (kiểu dáng mẫu mã), GD (giai đoạn phát triển của trẻ em), DH (đòi hỏi của trẻ em) và QS (quan sát) trong đó DH và QS là 2 biến giả tạo ra từ biến độc lập loại hình ngơn ngữ yêu cầu của trẻ em. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ giả thiết H0 (hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%). Như vậy, các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập GC, CL, MS, MM, GD, DH và QS đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy này.
Do đó, ta có thể kết luận: các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu đã hiệu chỉnh H1 (giá cả), H2 (chất lượng), H3 (màu sắc), H4 (kiểu dáng mẫu mã), H5 (giai đoạn phát triển của trẻ em) và H6 (loại hình ngơn ngữ u cầu của trẻ em) được chấp nhận. Các H7 (thu nhập gia đình) và H8 (giới tính trẻ em) bị bác bỏ.
4.5.3.2. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.9, tác giả tổng hợp tóm tắt kết quả như sau:
Bảng 4.10. Bảng tóm tắt kết quả
Nội dung các biến độc lập Hệ số Beta chuẩn hóa Giá trị Sig
Nội dung biến phụ thuộc
Giá cả 0,088 ,035
Quyết định mua của cha
mẹ
Chất lượng 0,111 ,018
Màu sắc 0,112 ,010
Kiểu dáng mẫu mã 0,332 ,000 Giai đoạn phát triển của trẻ em 0,187 ,000 Loại hình ngơn ngữ u cầu của trẻ em:
+ Đòi hỏi của trẻ em 0,136 ,002
+ Quan sát -0,235 ,000
Theo kết quả thống kê trên, tác giả có thể kết luận rằng: kiểu dáng mẫu mã (0.332) có tác động mạnh nhất đến quyết định mua đồ chơi cho trẻ em của các bậc cha mẹ tại TP.HCM. Điều đó cũng có ý nghĩa là khi các yếu tố khác khơng đổi, nếu kiểu dáng mẫu mã đồ chơi bắt mắt thu hút cha mẹ tăng lên 1 đơn vị thì làm cho việc ra quyết định mua của cho mẹ tăng lên 0.332 đơn vị. Tương tự đối với các yếu tố giá cả, chất lượng, màu sắc.
Dấu của các hệ số beta của các yếu tố giá cả, màu sắc, chất lượng và kiểu dáng mẫu mã đều dương chứng tỏ sự tác động cùng chiều của các yếu tố đối với biến phụ thuộc (quyết định mua của cha mẹ).
Ngồi các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua của cha mẹ đã phân tích trên, kết quả hồi quy cũng cho thấy quyết định mua của cha mẹ còn chịu sự tác động của các biến kiểm soát. Cụ thể:
- Giai đoạn phát triển của trẻ: hệ số Beta=0.187 cho thấy nhóm trẻ em ở giai đoạn phát triển cao hơn, cụ thể là giai đoạn phân tích và phản chiếu có tác động đến việc ra quyết định của cha mẹ hiệu quả hơn 0.187 đơn vị so với nhóm trẻ em ở giai đoạn phát triển nhận thức khi các yếu tố khác khơng đổi.
- Loại hình ngơn ngữ u cầu của trẻ em: kết quả phân tích cho thấy khi trẻ em yêu cầu bằng cách đòi hỏi, xin một cách khẩn thiết thì tác động đến quyết định mua của cha mẹ cao hơn việc ra quyết định mua của cha mẹ dựa vào nhu cầu theo một tiêu chuẩn thường có trong xã hội 0.136 đơn vị khi các yếu tố khác khơng đổi. Cịn quyết định mua của cha mẹ dựa vào việc quan sát, khi thấy trẻ em có ánh mắt, cử chỉ thích thú đối với đồ chơi thì thấp hơn so với dựa vào nhu cầu theo một tiêu chuẩn 0.235 đơn vị khi các yếu tố khác khơng đổi. Qua đó, có thể thấy rằng khi trẻ em yêu cầu bằng cách địi hỏi, xin một cách khẩn thiết thì tác động mạnh nhất dẫn đến quyết định mua của cha mẹ so với 2 cách thức cịn lại. Kết quả này hồn toàn phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây.
4.5.3.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Kiểm định vi phạm giả định qua các bước kiểm định: đa cộng tuyến, độc lập sai số, phân phối chuẩn phần dư, phương sai thay đổi và quan hệ phi tuyến
- Kiểm định đa cộng tuyến: cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến một biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng. Vì thế, các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn trường hợp khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2
vẫn khá cao. Một trong các cách phát hiện đa cộng tuyến là sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập, đo lường đa cộng tuyến. Theo kết quả bảng 4.9 cho thấy hệ số phóng đại VIF đều bé hơn 2. Do đó, giả định này khơng bị vi phạm, mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tính độc lập của sai số (các phần dư khơng có tương quan): thơng thường kết quả hồi quy đạt u cầu khi các phần dư trong mơ hình hồi quy khơng có tương quan với nhau. Để kiểm định giả thuyết này tác giả dựa vào giá trị
Durbin-Waston. Theo kết quả từ bảng 4.9 phân tích cho thấy giá trị Durbin-Watson bằng 2.044, giá trị này gần tiến về giá trị 2. Vì vậy có thể kết luận khơng có tương quan giữa các sai số trong mơ hình, có nghĩa là giả định tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
- Kiểm định phân phối chuẩn phần dư: phân tích hồi quy ln mong muốn phần dư được phân phối theo dạng đồ thị phân phối chuẩn. Tuy nhiên, thực tế sẽ không tránh khỏi những sai lệch trong việc chọn mẫu, phỏng vấn… nên kết quả đồ thị phần dư khơng hồn tồn có phân phối chuẩn, vì vậy tác giả dưa vào giá trị trung bình Mean) và độ lệch chuẩn (Std.Dev), nếu giá trị Mean tiến về gần 0 và Std.Dev tiến về gần 1 thì xem như có phân phối chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Dựa vào hình 4.1, kết quả phân tích cho thấy giá trị trung bình của phần dư bằng 1,88E-15, giá trị cực nhỏ và gần như bằng 0 trong khi đó giá trị độ lệch chuẩn bằng 0,982 gần bằng 1. Từ kết quả này chúng ta có thể khẳng định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Ta có thể dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thiết này:
Hình 4.2. Biểu đồ P-P plot
Hình 4.2 cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Kiểm định phương sai của sai số không đổi: để kiểm định phương sai thay đổi tác giả tác giả dùng đồ thị Scatter plot với giá trị phần dư chuẩn hóa (standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (standardized predicted value) trên trục hồnh. Dựa vào hình 4.3 ta thấy sự thay đổi của phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh trục 0 (tức là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi khơng đổi (từ -2 đến +2). Điều này có nghĩa là phương sai của sai số không đổi.
- Kiểm định quan hệ phi tuyến: để nhận dạng quan hệ phi tuyến tác giả sử dụng đồ thị scatterplot. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì sẽ khơng nhận thấy có gì liên hệ giữa các giá trị dự đốn và phần
dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên. Nhìn vào hình 4.3 ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ gốc 0. Như vậy, giả thiết quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm nên mơ hình hồi qui phù hợp.
Hình 4.3. Biểu đồ Scatterplot
Tóm lại, từ các kết quả kiểm định trên ta thấy các giả định vi phạm của hồi quy đều khơng bị vi phạm.
Tóm tắt chương 4
Chương này đã trình bày các kết quả có được từ việc phân tích dữ liêu thu thập. Trong đó, mẫu nghiên cứu N=194 đã được thống kê theo giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp của đối tượng được khảo sát. Qua đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình nghiên cứu giữ được 4 nhân tố ảnh hưởng chính đến quyết đinh mua của cha mẹ: giá cả, chất lượng, màu sắc và kiểu dáng mẫu mã.
Sau đó, tác giả đã khám phá sự khác biệt trung bình giữa các nhóm trong các yếu tố giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngơn ngữ yêu cầu của trẻ em, thu nhập gia đình và giới tính trẻ em đối với quyết định mua của cha mẹ. Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm trong các yếu tố giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngơn ngữ u cầu của trẻ em, thu nhập gia đình đối với quyết định mua của cha mẹ. Từ đó, tác giả thực hiện mã hóa biến tạo biến giả (dummy) để tiến hành hồi quy.
Theo kết quả phân tích hồi quy thì đặc điểm cá nhân của đối tượng khảo sát là thu nhập gia đình khơng tác động đến quyết định mua của cha mẹ. Do vậy, biến kiểm sốt này chỉ có ý nghĩa trong việc thống kê mẫu. Tuy nhiên, kết quả cũng đã chứng minh các biến kiểm soát như giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngơn