định mua sản phẩm Yến sào tại TP .HCM
4.4. Phân tích tương quan hồi quy tuyến tính bội
4.4.1. Kiểm tra các giá trị hồi quy
Giả định quan hệ tuyến tính: Từ biểu đồ phân tán Scatterplot (phụ lục 6, hình số 1) phân tán phần dư cho phần dư chuẩn hóa (standardized residual) và giá trị dự đốn chuẩn hóa (standardized predicted value), tác giả nhận thấy phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xoay quanh đường tung độ 0. Vì vậy, giải định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm, được chấp nhận.
Hình 4.1: Biểu đồ phân tán Scatterplot
Giả định phần dư có phân phối chuẩn:
Theo biểu đồ phân phối chuẩn phần dư (phụ lục 6, hình số 3), tác giả thấy được phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean = -4.94E-16 và Std.Dev = 0.986 xấp xỉ 1). Vì vậy kết luận rằng giả thiết giả định phần sư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS)
Hình 4.3: Biểu đồ P-P Plot
Bên cạnh đó, tác giả cịn tham khảo biểu đồ P-P Plot (phụ lục 6, hình số 2), nhận thấy các điểm phân vị trọng phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, điều này chứng tỏ giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4.2. Phân tích tương quan
Bảng 4.10: Ma trận tương quan Pearson Correlations QDM TH CL SK GC QC NTK QDM Pearson Correlation 1 .509** .511** .500** .351** .260** .201** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .003 N 214 214 214 214 214 214 214 TH Pearson Correlation .509** 1 .156* .160* .036 .136* -.002 Sig. (2-tailed) .000 .023 .019 .604 .047 .982 N 214 214 214 214 214 214 214 CL Pearson Correlation .511** .156* 1 .080 .126 .172* .106 Sig. (2-tailed) .000 .023 .246 .065 .012 .121 N 214 214 214 214 214 214 214 SK Pearson Correlation .500** .160* .080 1 .033 .070 -.028 Sig. (2-tailed) .000 .019 .246 .636 .311 .686 N 214 214 214 214 214 214 214 GC Pearson Correlation .351** .036 .126 .033 1 .103 .166* Sig. (2-tailed) .000 .604 .065 .636 .134 .015 N 214 214 214 214 214 214 214 QC Pearson Correlation .260** .136* .172* .070 .103 1 .034 Sig. (2-tailed) .000 .047 .012 .311 .134 .622 N 214 214 214 214 214 214 214 NTK Pearson Correlation .201** -.002 .106 -.028 .166* .034 1 Sig. (2-tailed) .003 .982 .121 .686 .015 .622 N 214 214 214 214 214 214 214 (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS)
Từ kết quả bảng 4.10 (phụ lục 7, bảng số 1): Ma trận tương quan Pearson, tác giả nhận thấy tương quan Pearson khơng có loại yếu tố nào vì sig của biến độc lập và phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Bên cạnh đó, tác giả nhận thấy hệ số tương quan của biến phụ thuộc “Quyết định mua tiêu dùng sản phẩm Yến sào tại TP.HCM” khá cao
so với biến độc lập (Chất lượng, cảm nhận về giá cả, thương hiệu, fnhóm tham khảo, quảng cáo, nhân thức sức khỏe). Trong đó, tương quan cao nhất là biến độc lập chất lượng với 0.511 và tương quan thấp nhất là biến độc lập nhóm tham khảo với 0.201. Vì vậy tác giả có thể sử dụng 6 biến độc lập (CL, GC, TH, NTK, QC, SK) để giải thích cho biến phụ thuộc quyết định mua tiêu dùng (QDM).
4.4.3. Hồi quy tuyến tính bội và kiểm định độ phù hợp mơ hình Kiểm định độ phù hợp mơ hình Kiểm định độ phù hợp mơ hình
Bảng 4.11: Tóm tắt mơ hình (Model Summary)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the
Estimate Durbin-Watson
1 .843a .710 .701 .22258 2.046
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS)
Dựa vào kết quả bảng 4.11: tóm tắt mơ hình, chỉ ra rằng hệ số xác định R2 (R Square) = 0.710 và R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) = 0.701. Tác giả đưa ra kết luận là mức độ phù hợp của mơ hình là 70.1% (nghĩa là các biến độc lập khi tiến hành chạy hồi quy ảnh hưởng đến 70.1% đến biến phụ thuộc, 29.9% phụ thuộc vào các yếu tố khác). Bên cạnh đó, hệ số Dubin-Watson có kết quả là 1 < 2.046 <3, điều này có nghĩa là mơ hình khơng tự tương quan.
Bảng 4.12: Phân tích ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 25.086 6 4.181 84.395 .000b
Residual 10.255 207 .050
Total 35.340 213
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS)
Dựa vào bảng kết quả phân tích ANOVA, chỉ ra rằng hệ số F= 84.395 với mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05. Điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù
hợp với dữ liệu nghiên cứu và việc đưa ra kết quả nghiên cứu (có ý nghĩa suy rộng ra tổng thể).
Hồi quy tuyến tính bội
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .481 .159 3.019 .003 TH .195 .020 .367 9.530 .000 .943 1.060 QC .047 .020 .090 2.343 .020 .950 1.052 CL .199 .021 .362 9.320 .000 .932 1.073 NTK .065 .019 .130 3.400 .001 .963 1.038 SK .230 .022 .402 10.566 .000 .968 1.033 GC .139 .021 .249 6.488 .000 .954 1.049 (Nguồn: Tác giả tổng hợp từ SPSS)
Từ kết quả của bảng 4.13: Hệ số hồi quy, 6 yếu tố là thương hiêu, quảng cáo, chất lượng, nhóm tham khảo, nhận thức sức khỏe, giá cả đều có Sig < 0.05 (độ tin cậy 95%). Từ đó, tác giả kết luận khơng loại yếu tố nào và các yếu tố có ý nghĩa với mơ hình. Bên cạnh đó, hệ số beta chuẩn hóa đều có tác động dương nghĩa là cùng chiều với biến phụ thuộc.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Dựa vào kết quả của bảng 4.13: Hệ số hồi quy chỉ ra rằng các yếu tố có hệ số phóng đại phương sai VIF <10, từ đó kết luận khơng có hiện tượng đa cộng biến trong mơ hình nghiên cứu.
4.4.4. Phương trình hồi quy tuyến tính bội
Dựa vào phương trình hồi quy tuyến tính bộ cơ bản được trình bày tại mục 3.3.3 và kết quả bảng 4.13: Hệ số hồi quy. Tác giả đưa ra phương trình tuyến tính bội
của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua tiêu dùng sản phẩm Yến sào tại TP.HCM như dưới đây:
QDM = 0.367*TH + 0.09*QC + 0.362*CL + 0.13*NTK + 0.402*SK + 0.249*GC
Biến phụ thuộc: QDM “yếu tố ảnh hưởng quyết định mua tiêu dùng sản phẩm
Yến sào tại TP.HCM”
Biến độc lập: Thương hiệu (TH), quảng cáo (QC), chất lượng (CL), nhóm
tham khảo (NTK), nhận thức sức khỏe (SK), cảm nhận về giá cả (GC).