Giá trị
trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu Thái độ của khách hàng
(TĐ) 2,6967 0,87855 200
Giá trị nội dung (GTND) 2,4975 0,82364 200
Sự phiền nhiễu (SPN) 3,5520 0,68089 200
Độ tin cậy (ĐTC) 2,4425 0,78006 200
Hệ số xác định R2 (R square) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của của
mơ hình hồi quy. R2 là phần tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi
sự biến thiên của các biến độc lập. Kết quả ở Bảng 4.11 cho thấy khơng có biến nào bị loại bỏ khỏi mơ hình và R2= 0,528. Giá trị R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2 vì đã loại bỏ
sự tác động của số lượng biến độc lập, do đó sử dụng R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. R2
hiệu chỉnh=0,520 tức là 52% sự biến thiên của Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động được giải thích bởi các yếu tố: Giá trị nội dung, Sự phiền nhiễu và Độ tin cậy.
Bảng 4.11: Bảng đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Các biến được đưa vào/bị loại bỏ a Mơ hình Các biến đưa vào Các biến bị
loại bỏ
Phương pháp
1 Độ tin cậy, Sự phiền
nhiễu, Giá trị nội dungb Enter
a. Biến phụ thuộc: Thái độ của khách hàng
b. Tất cả các biến độc lập ban đầu đều được đưa vào mơ hình
Tóm tắt mơ hình
Mơ hình R R
2
(R Square)
R2 hiệu
chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
1 0,726a 0,528 0,520 0,60848
a. Biến dự đoán: (Hằng số), Độ tin cậy, Sự phiền nhiễu, Giá trị nội dung
Bảng 4.12: Phân tích phương sai (Hồi quy)
ANOVAa
Mơ hình bình phương Tổng các df Bình phương
trung bình F Sig.
1
Phần hồi quy 81,030 3 27,010 72,951 0,000b
Phần dư 72,568 196 0,370
Tổng cộng 153,598 199
a. Biến phụ thuộc: Thái độ của khách hàng
Kiểm định F được sử dụng để kiểm định ý nghĩa thống kê của mơ hình, tức
là kiểm định liệu mơ hình có phù hợp với tổng thể hay không. Giả thuyết H0 của
kiểm định F là: “Không tồn tại mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, tức β1=β2=β3=0”. Kết quả phân tích ANOVA bảng dưới đây cho thấy giá trị sig=0,000, rất nhỏ so với mức ý nghĩa. Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết H0, tức có ít nhất một biến độc lập nào đó có tác động đến biến phụ thuộc (ít nhất 1 βi≠0). Từ đó kết luận mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê cho tổng thể.
Để xác định mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, ta dựa vào hệ số hồi quy. Kết quả kiểm định hệ số hồi quy của mơ hình, tức kiểm định mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê hay khơng được thể hiện trong bảng 4.13.
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã
chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) 1,414 0,419 3,373 0,001 Giá trị nội dung 0,474 0,069 0,445 6,847 0,000 0,571 1,750 Sự phiền nhiễu -0,178 0,079 -0,138 -2,259 0,025 0,647 1,546 Độ tin cậy 0,299 0,070 0,265 4,260 0,000 0,622 1,608
a. Biến phụ thuộc: Thái độ của khách hàng
Nhận xét: Kết quả của bảng 4.13 cho thấy sig. đều nhỏ hơn 0,05, tức sự tác động của 3 biến độc lập: Giá trị nội dung, Sự phiền nhiễu, Độ tin cậy đến biến phụ thuộc là Thái độ của khách hàng đều có ý nghĩa thống kê. Trong đó, Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động chịu tác động mạnh nhất bởi yếu tố Giá trị nội dung (β1=0,445; sig.=0,000), tiếp theo là yếu tố Độ tin cậy (β3=0,265; sig.=0,000) và cuối cùng là yếu tố Sự phiền
nhiễu (β2=-0,138; sig.=0,025). Đồng thời giá trị của các hệ số hồi quy cũng cho thấy rằng, Giá trị nội dung và Độ tin cậy có tác động tích cực trong khi Sự phiền nhiễu có tác động tiêu cực đến Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động. Kết quả này cũng đưa đến kết luận là 3 giả thuyết đặt ra ban đầu (mục 4.3) được chấp nhận (bảng 4.14).
Bảng 4.14: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Nội dung giả thuyết Kết quả kiểm
định
H1
“Giá trị nội dung của các tin nhắn văn bản SMS quảng cáo trên điện thoại di động có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động”
Giả thuyết không bị bác bỏ
(sig.=0,000)
H2
“Sự phiền nhiễu của các tin nhắn văn bản SMS quảng cáo trên điện thoại di động có tác động tiêu cực đến thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động”
Giả thuyết không bị bác bỏ
(sig.=0,025)
H3
“Độ tin cậy của các tin nhắn văn bản SMS quảng cáo trên điện thoại di động có tác động tích cực đến thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động”
Giả thuyết khơng bị bác bỏ
(sig.=0,000)
Ngồi ra, căn cứ vào kết quả thống kê mơ tả ở Bảng 4.10, có thể thấy rằng giá trị trung bình của các yếu tố Giá trị nội dung (2,4975) lớn hơn yếu tố Độ tin cậy (2,4425) và đều nhỏ hơn 3 (3 là giá trị giữa của thang đo Likert 5 mức độ). Đồng thời giá trị trung bình của biến Thái độ của khách hàng (2,6967) cũng nhỏ hơn 3.
Trong khi đó, giá trị trung bình của yếu tố Sự phiền nhiễu (3,5520) lại lớn hơn 3. Điều này cho thấy rằng thái độ hiện nay của khách hàng ở TP. Hồ Chí Minh đối với hình thức quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động là hơi tiêu cực và nguyên nhân là do sự cảm nhận tiêu cực của họ về Giá trị nội dung và Độ tin cậy, đồng thời cảm thấy phiền nhiễu đối với hình thức quảng cáo này, điều này hoàn toàn phù hợp với kết quả phân tích hồi quy bội. Do đó, dựa trên kết quả phân tích hồi quy bội và giá trị trung bình của các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu, các doanh nghiệp, công ty quảng cáo, cơng ty cung cấp nội dung có thể xác định được vấn đề cần quan tâm để có thể xây dựng được thái độ tích cực cho khách hàng của mình đối với hình thức quảng cáo này. Điều này sẽ được đề cập chi tiết ở phần Hàm ý chính sách, mục 5.1.2, Chương 5.
4.4.3. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Mơ hình hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Bình phương tối thiểu thơng thường OLS (Ordinary Least Square) được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này đảm bảo. Do đó, để đảm bảo Độ tin cậy hay nói cách khác là giá trị thống kê cho tổng thể của mơ hình, tác giả thực hiện một loạt các dị tìm sự vi phạm các giả thuyết trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
Phương trình hồi quy tuyến tính:
TĐ = β0 + β1 x GTND + β2 x SPN + β3 x ĐTC + ε
Các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính:
Liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phần dư ε có trị trung bình bằng 0 và phương sai không thay đổi cho mọi giá
trị của GTND, SPN, ĐTC.
Phần dư ε (trị số quan sát trừ cho trị số ước đoán) có phân phối chuẩn.
Khơng có tương quan giữa các phần dư.
4.4.3.1. Giả định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giả định phương sai của phần dư không đổi giả định phương sai của phần dư không đổi
Kiểm tra các giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán (Scatterplot) giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta thường vẽ đồ thị phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa với phần dư trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai phần dư không đổi được thỏa mãn thì kết quả đồ thị phải cho thấy khơng có mối liên hệ giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng phân tán ngẫu nhiên.
Kết quả kiểm tra bằng đồ thị phân tán Scatterplot (Phụ lục 7) giữa giá trị dự đốn chuẩn hóa (Regression Standardized Predicted Value) và giá trị phần dư chuẩn hóa (Regression Standardized Residual) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Kết luận giả định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giả định phương sai phần dư không đổi không bị vi phạm.
4.4.3.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích,…
Để khảo sát phân phối phần dư, tác giả dùng hai phương pháp: biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot. Kết quả thể hiện tại Phụ lục 8. Biểu đồ Histogram cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn: Trung bình (mean)=0 và độ lệch chuẩn (Std. Dev=0,992). Đồng thời đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng. Do đó có thể kết luận rằng giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
4.4.3.3. Giả định về tính độc lập của phần dư
Mơ hình hồi quy giả định phần dư là một biến ngẫu nhiên, độc lập, có phân phối chuẩn với trung bình bằng khơng và phương sai không đổi. “Độc lập” ở đây
nghĩa là các phần dư khơng có mối tương quan. Do đó, khi thu thập và ghi chép dữ liệu một cách tuần tự theo chuỗi thời gian thì giả định này càng dễ bị vi phạm vì xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi (Serial Correlation).
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định mối tương quan giữa
các phần dư với giả thuyết của kiểm định này là H0: “Hệ số tương quan tổng thể của
các phần dư bằng 0”. Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch.
Dựa vào bảng Tóm tắt mơ hình tại Phụ lục 6 cho thấy hệ số d=1,981, tức gần bằng 2, do đó ta có thể kết luận giả định về tính độc lập của phần dư không bị vi phạm.
4.4.3.4. Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Điều này sẽ làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi
khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao.
Các cơng cụ chẩn đốn và phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thối hóa các tham số được ước lượng là:
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): thể hiện mức độ mà một biến độc lập
khơng thể được dự đốn từ các biến độc lập khác.
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF): khi VIF > 10
là dấu hiện của đa cộng tuyến.
Dựa vào bảng Hệ số (Coefficients) ở Phụ lục 6 cho thấy rằng độ chấp nhận của 3 biến độc lập đều khá cao, đều lớn hơn 0,5 và hệ số phóng đại phương sai VIF
khá thấp, đều thấp hơn 2. Do đó có thể kết luận rằng giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập không bị vi phạm.
4.4.4. Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính
Phần này sẽ kiểm định sự ảnh hưởng của các biến định tính gồm: giới tính, trình độ học vấn, thu nhập đến Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động thông qua các cộng cụ T-test và ANOVA. Kết quả được trình bày ở Phụ lục 9.
4.4.4.1. Kiểm định sự khác nhau về Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động theo giới tính qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động theo giới tính
Tác giả sử dụng kiểm định Independent-sample T-test để xác định có sự khác biệt của thái độ giữa nam và nữ đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động hay khơng.
Để có cơ sở thực hiện kiểm định trung bình (kiểm định T), kiểm định Levene
được sử dụng để kiểm định sự bằng nhau về phương sai. Các giả thuyết H0i của hai
kiểm định này được phát biểu như sau:
Giả thuyết H01 của kiểm định Levene: “Phương sai của giá trị biến thái độ giữa nam và nữ bằng nhau”.
Giả thuyết H02 của kiểm định T: “Khơng có sự khác nhau về thái độ giữa nam và nữ đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động”.
Dựa vào Kết quả kiểm định Independent-sample T-test đối với biến giới tính được thể hiện trong bảng 4.15.
Nhận xét:
Trong kiểm định Levene về sự bằng nhau của các phương sai, giá trị sig.=0,103 > 0,05. Do đó chấp nhận giả thuyết H01, tức là phương sai của giá trị biến thái độ giữa nam và nữ khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Trong kiểm định t về sự bằng nhau của các giá trị trung bình, giá trị sig=0,000 < 0,05. Do đó bác bỏ giả thuyết H02, tức là có sự khác biệt về thái
độ giữa nam và nữ đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động, hay nói cách khác là sự khác biệt giữa giá trị trung bình
của biến thái độ của nam và nữ có ý nghĩa thống kê. Dựa vào giá trị trung bình của biến Thái độ của khách hàng của nam và nữ, dễ dàng nhận thấy rằng khách hàng nữ có thái độ tích cực hơn (2,9263) so với Thái độ của khách hàng nam (2,4889) trước những quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động.
Bảng 4.15: Kết quả kiểm định Independent-sample T-test đối với biến giới tính
Thống kê nhóm Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn Thái độ của khách hàng Nam 105 2,4889 0,89880 0,08771 Nữ 95 2,9263 0,79920 0,08200 Independent Samples Test Thái độ của khách hàng Giả định các phương sai bằng nhau Giả định các phương sai không bằng nhau Kiểm định Levene về sự bằng nhau của các phương sai
F 2,68 Sig. 0,103 Kiểm định t về sự bằng nhau của các giá trị trung bình t -3,622 -3,643 df 198 197,944 Sig. (2-tailed) 0 0 Sai lệch trung bình -0,43743 -0,43743
Sai lệch của sai số
chuẩn 0,12078 0,12007
Độ tin cậy 95%
Dưới -0,6756 -0,67421
4.4.4.2. Kiểm định sự khác nhau về Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động theo trình độ học qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động theo trình độ học vấn
Tác giả sử dụng kiểm định One-way ANOVA để xác định có sự khác biệt của thái độ giữa các nhóm trình độ học vấn đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động hay không.
Tương tự như trên, kiểm định Levene được sử dụng để để kiểm định sự bằng nhau về phương sai của giá trị biến Thái độ của khách hàng, nhằm tạo cơ sở để kiểm định trung bình bằng phương pháp ANOVA.
Giả thuyết H0 của kiểm định ANOVA được phát biểu như sau: “Khơng có sự