Chương 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT
4.3 Kiểm định mơ hình đo lường
4.3.3.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.00. Hệ số tương quan biến phụ thuộc là Ý định mua với các biến độc lập ở mức tương đối, trong đó Tỷ suất sinh lời có tương quan cao nhất với Ý định mua (0.461). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến Ý định mua.
Bảng 4.6: Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy 1
YDM_Y MTS_X1 SP_X2 BC_X3 TC_X4 TT_X5 TSSL_X6 VT_X7 YDM_Y 1.000 MTS_X1 0.324 1.000 SP_X2 0.298 0.300 1.000 BC_X3 0.335 0.320 0.265 1.000 TC_X4 0.339 0.300 0.071 0.302 1.000 TT_X5 0.224 -0.002 0.072 0.138 0.081 1.000 TSSL_X6 0.461 0.050 0.102 -0.035 -0.156 -0.062 1.000 VT_X7 0.259 0.152 0.129 0.115 0.074 -0.024 0.024 1.000
4.3.3.2 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua đất nền các dự án Long An của khách hàng, có dạng như sau:
YDM_Y= 0 + 1MTS_X1+ 2SP_X2+ 3 BC_X3+ 4TC_X4 + 5TT_X5 + 6TSSL_X6+ 7VT_X7+ei
Trong đó:
- YDM_Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về ý định mua đất nền các dự án Long An của khách hàng.
- MTS_X1: là biến độc lập thứ nhất là ảnh hưởng “Môi trường sống” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- SP_X2: là biến độc lập thứ hai là ảnh hưởng “Đặc điểm sản phẩm” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- BC_X3: là biến độc lập thứ ba là ảnh hưởng “Bằng chứng thực tế” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- TC_X4: là biến độc lập thứ tư là ảnh hưởng “Tình trạng tài chính” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- TT_X5: là biến độc lập thứ năm là ảnh hưởng “Tiếp thị” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- TSSL_X6: là biến độc lập thứ sáu là ảnh hưởng “Tỷ suất sinh lời” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- VT_X7: là biến độc lập thứ bảy là ảnh hưởng “Vị trí dự án” đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- ei: là các yếu tố khác chưa đưa vào mơ hình ảnh hưởng đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
- 0, 1, 2, 3, 4 ,5, 6, 7: là các hệ số hồi quy.
Các giả thuyết:
H0: Các nhân tố chính khơng có mối tương quan đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H1: Nhân tố “Mơi trường sống” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H2: Nhân tố “Đặc điểm sản phẩm” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H3: Nhân tố “Bằng chứng thực tế” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H4: Nhân tố “Tình trạng tài chính” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H5: Nhân tố “Tiếp thị” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H6: Nhân tố “Tỷ suất sinh lời” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
H7: Nhân tố “Vị trí dự án” có tác động dương đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng.
4.3.3.3 Kiểm định mô hình
Kiểm định giá trị độ phù hợp
Từ kết quả các bảng dưới đây, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị Sig. < 0.05, chứng tỏ là mơ hình phù hợp và cùng với đó là R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0.534; có nghĩa là mơ hình hồi quy giải thích được 53.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, mơ hình có giá trị giải thích ở mức khá cao.
Bảng 4.7: Phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng ý định mua của khách hàng về đất nền tại các dự án Long An
Model R R2 R
2
hiệu
chỉnh Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,739(a) 0,546 0,534 0,30219 1,650 a. Các nhân tố dự đoán: (Hằng số), VT_X7, TT_X5, TSSL_X6, SP_X2, TC_X4, BC_X3, MTS_X1
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Kiểm định F Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = β5= β6= β7=0. Bảng 4.8: Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 28,849 6 4,121 45,132 0,000a Số dư 24,016 263 0,091 Tổng 52,866 270 a. Các nhân tố dự đoán: (Hằng số), VT_X7, TT_X5, TSSL_X6, SP_X2, TC_X4, BC_X3, MTS_X1
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.
Ngồi ra, hệ số tương quan dưới đây cho thấy rằng, kết quả kiểm định tất cả các nhân tố đều cho kết quả Sig < 0,05; điều này chứng tỏ rằng có đủ bằng chứng thống kê
để bác bỏ giả thuyết H0 đối với các nhân tố này, hay các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6,H7 được chấp nhận ở mức ý nghĩa là 95%.
4.3.3.4 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
- Phương sai của phần dư khơng đổi
Hình 4.1: Biểu đồ P – P plot của hồi quy phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ trên, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là không đổi.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Biểu đồ Histrogram trong biểu đồ trên cho ta thấy trong mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn = 0,987 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận.
Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
H0: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.
Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mơ hình bằng 1,650. Theo điều kiện hồi quy, giá trị Durbin – Watson phải nằm trong khoảng 1,6 đến 2,6.
Giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan. Như vậy mơ hình khơng vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.9: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mơ hình Đo lường đa cộng tuyến
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
(Hằng số) Mơi trường sống 0.787 1.271 Thuộc tính sản phẩm 0.859 1.164 Bằng chứng thực tế 0.804 1.244 Tình trạng tài chính 0.833 1.201 Tiếp thị 0.969 1.032
Tỷ suất sinh lời 0.954 1.048 Vị trí dự án 0.964 1.037
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ, mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị VIF lớn hơn hay bằng 10.
4.3.3.5 Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của
từng nhân tố
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá T Sig. B Std. Error Beta Hằng số -0.393 0.248 -1.586 0.114 Môi trường sống 0.063 0.031 0.097 2.061 0.040 Thuộc tính sản phẩm 0.074 0.028 0.118 2.639 0.009 Bằng chứng thực tế 0.099 0.031 0.149 3.205 0.002 Tình trạng tài chính 0.228 0.034 0.305 6.702 0.000 Tiếp thị 0.149 0.030 0.206 4.875 0.000 Tỷ suất sinh lời 0.358 0.030 0.505 11.878 0.000 Vị trí dự án 0.148 0.034 0.182 4.299 0.000
Biến phụ thuộc: Ý định mua
Qua bảng trên, ta nhận thấy các yếu tố đều có giá trị Sig <0,05. Tức là các yếu tố đều ảnh hưởng đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng. Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mơ tả sự biến động của các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng như sau: QD_Y= -0.393+ 0.063MTS_X1+ 0.074SP_X2+ 0.099BC_X3+ 0.228TC_X4 + 0.149TT_X5 + 0.358TSSL_X6 + 0.148VT_X7 Trong đó: YDM_Y: Ý định mua MTS_X1: Mơi trường sống SP_X2: Đặc điểm sản phẩm BC_X3: Bằng chứng thực tế TC_X4: Tình trạng tài chính TT_X5: Tiếp thị
TSSL_X6: Tỷ suất sinh lời VT_X7: Vị trí dự án
Dựa vào mơ hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng có thể nhận thấy hệ số β1 = 0,063 có nghĩa là khi Nhân tố 1 (MTS) thay đổi 1 đơn vị trong khi các nhân tố khác khơng đổi thì làm ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,063 đơn vị. Đối với Nhân tố 2 (SP) có hệ số β2 = 0,074; cũng có nghĩa là
Nhân tố 2 thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,074 đơn vị.
Đối với Nhân tố 2 có hệ số β2 = 0,074; cũng có nghĩa là Nhân tố 2 thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,074 đơn vị. Đối với Nhân tố 3 (BC) có hệ số β2 = 0,099; cũng có nghĩa là Nhân tố 3 thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,099 đơn vị. Đối với Nhân tố 4 (TC) có hệ số β2 =
0,228; cũng có nghĩa là Nhân tố 4 thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,228 đơn vị. Đối với Nhân tố 5 (TT) có hệ số β2 = 0,149; cũng có nghĩa là Nhân tố 5 thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,149 đơn vị. Đối với Nhân tố 6(TSSL) có hệ số β2 = 0,358; cũng có nghĩa là Nhân tố 6
thay đổi 1 đơn vị thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,358 đơn vị. Đối với
Nhân tố 7(VT) có hệ số β2 = 0,148; cũng có nghĩa là Nhân tố 7 thay đổi 1 đơn vị
thì ý định mua cũng thay đổi cùng chiều 0,148 đơn vị (trong trường hợp các nhân tố cịn lại khơng đổi).
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy ý định mua có quan hệ tuyến tính với các nhân tố:
Mạnh nhất là : Tỷ suất sinh lời (Hệ số Beta 6 là 0,505) Thứ hai là : Tình trạng tài chính (Hệ số Beta 4 là 0,305) Thứ ba là: Tiếp thị (Hệ số Beta 5 là 0,206)
Thứ tư là: Vị trí dự án (Hệ số Beta 7 là 0,182)
Thứ năm là : Bằng chứng thực tế (Hệ số Beta 3 là 0,139) Thứ sáu là Đặc điểm sản phẩm (Hệ số Beta 2 là 0,118) Cuối cùng là: Môi trường sống ( Hệ số Beta 1 là 0,097)
Mơ hình hồi quy thể hiện rõ sự tác động ý định mua đất nền các dự án tại Long An của khách hàng chủ yếu bởi các nhân tố 7 nhân tố trên. Đây cũng là cơ sở để đưa ra những giải pháp nâng cao ý định mua của khách hàng thông qua những nhân tố này.
4.4 Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính đến ý định mua Anova
4.4.1 Giới tính
Để xác định xem có sự khác nhau giữa khách hàng nam và nữ về mức độ tác động đến ý định mua hay không, tác giả tiến hành kiểm định bằng Independence Samples T - Test để so sánh trung bình của đối với hai nhóm Nam và Nữ.
Giả thuyết được đặt ra như sau:
H7: Có sự khác biệt giữa nam và nữ về mức độ tác động đến Ý định mua của khách
Bảng 4.11: Sự khác biệt về ý định mua giữa các nhóm giới tính Giới tính N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Ý định mua Nam 113 3.7375 0.42829 0.04029 Nữ 158 3.7722 0.45317 0.03605 Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means F Sig. t Df Sig. (2- tailed) Equal variances assumed 0.097 0.755 -0.636 269 0.526 Equal variances not assumed -0.642 249.190 0.522
(Nguồn Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả kiểm định Levene đối với phương sai giữa hai nhóm Nam và Nữ cho hệ số Sig= 0.775>0.05, vì thế phương sai giữa hai nhóm là bằng nhau, kiểm định Sig đối với điều kiện phương sai như nhau cho giá trị bằng 0.526>0.05, do đó khơng có đủ cơ sở để kết luận có sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính trong đánh giá về ý định mua (Xem Phụ lục 6).
4.4.2 Độ tuổi
Cảm nhận và suy nghĩ của khách hàng về mức độ tác động đến ý định mua có thể khơng giống nhau khi độ tuổi của họ là khác nhau, tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm định các giả thuyết sau:
H8: Có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi về mức độ tác động đến Ý định mua của
Bảng 4.12: Sự khác biệt về độ tuổi khách hàng đối với ý định mua Chỉ tiêu Mức độ đồng nhất phương sai ANOVA Sig. F Sig. Độ tuổi 0.958 4.385 0.013 Ý định mua
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Theo kết quả kiểm định mức độ đồng nhất phương sai (Test of Homogeneity of Variances), với mức ý nghĩa Sig. của các yếu tố đều lớn hơn 0,05 có thể nói phương sai cácnhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau là không khác nhau. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể dùng được.
Kết quả phân tích ANOVA có giá trị Sig.= 0,013< 0,05. Có nghĩa rằng, đối với những khách hàng có độ tuổi khác nhau, thì đánh giá của họ đối với ý định mua là khác nhau. Khi phân tích sâu kết quả cho thấy có sự khác biệt ý định mua đất nền giữa khách hàng từ 35 đến dưới 50 tuổi là cao nhất, sau đó đến trên 50 tuổi và cuối cùng là 25 đến dưới 35 tuổi dựa trên giá trị trung bình lần lượt là 3,86; 3,77; 3,69. Điều này cũng phù hợp với thực tế. Đối với khách hàng tuổi 35 đến 50 thường thì thu nhập cao và ổn định (Xem Phụ lục 6).
4.4.3 Mức thu nhập
Thu nhập của khách hàng khác nhau có thể ảnh hưởng đến ý định mua. Thông qua kiểm định ANOVA, tác giả kiểm định các giả thuyết xem có sự khác biệt giữa những nhóm thu nhập khác nhau đối với ý định mua không.
Các giả thiết đặt ra như sau:
Bảng 4.13: Sự khác biệt về thu nhập khách hàng đối với ý định mua Chỉ tiêu Mức độ đồng nhất phương sai ANOVA Sig. F Sig. Thu nhập 0.263 3.688 0.012 Ý định mua
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS) Theo kết quả kiểm định mức độ đồng nhất phương sai (Test of Homogeneity of Variances), với mức ý nghĩa Sig. của các yếu tố đều lớn hơn 0,05 có thể nói phương sai các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau là không khác nhau. Như vậy, kết quả phân tích ANOVA có thể dùng được.
Kết quả phân tích ANOVA có giá trị Sig.= 0,012< 0,05. Có nghĩa rằng, đối với những khách hàng có thu nhập khác nhau, thì đánh giá của họ đối với ý định mualà khác nhau.Khi phân tích sâu kết quả cho thấy có sự khác biệt ý định mua đất nền giữa khách hàng có thu nhập dưới 10 triệu đồng/tháng và nhóm khách hàng có thu nhập trên 30 triệu đồng/tháng. Điều này cũng phù hợp với thực tế. Trong bối cảnh như hiện nay, với mức thu nhập dưới 10 triệu đồng tháng, sau khi trang trải các nhu cầu của bản thân và gia đình, khó có thể tích lũy để mua đất xây nhà tại các dự án (Phụ lục 7).
4.4.4 Nghề nghiệp
Cảm nhận và suy nghĩ của khách hàng có nghề nghiệp khác nhau khơng giống nhau về mức độ tác động ý định mua. Tác giả dùng kiểm định ANOVA để kiểm