(Nguồn: Tác giả tổng hợp) CL GC DMH TH XT DV QD CL Hệ số tương quan Pearson 1 .122 .348** .303** .261** .303** .531** Sig. (2-tailed) .064 .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 GC Hệ số tương quan Pearson .122 1 .280** .025 .208** .135* .440** Sig. (2-tailed) .064 .000 .700 .001 .039 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 DMH Hệ số tương quan Pearson .348** .280** 1 .222** .192** .322** .499** Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .003 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 TH Hệ số tương quan Pearson .303** .025 .222** 1 .274** -.047 .468** Sig. (2-tailed) .000 .700 .001 .000 .471 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 XT Hệ số tương quan Pearson .261** .208** .192** .274** 1 .017 .429** Sig. (2-tailed) .000 .001 .003 .000 .793 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 DV Hệ số tương quan Pearson .303** .135* .322** -.047 .017 1 .319** Sig. (2-tailed) .000 .039 .000 .471 .793 .000 N 233 233 233 233 233 233 233 QD Hệ số tương quan Pearson .531** .440** .499** .468** .429** .319** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 233 233 233 233 233 233 233
Các biến độc lập:
CL: Chất lượng sản phẩm
GC: Giá cả
DMH: Điểm mua hàng
TH: Niềm tin thương hiệu
XT: Xúc tiến thương mại
DV: Dịch vụ khách hàng
Biến phụ thuộc: QD: Quyết định mua sản phẩm nhựa gia dụng
𝛽i: Hệ số hồi quy riêng (i=1, 2, …, 6)
Để kiểm định sự phù hợp giữa các thành phần CL, GC, DMH, TH, XT, DV với QD, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter). Kết quả cho thấy mức ý nghĩa sig rất nhỏ 0, 00 và hệ số xác định R2 = 0.620 (hay R hiệu chỉnh = 0, 610) chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình. Nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 61%. Hay nói cách khác khoảng 61% sự khác biệt của biến độc lập có thể giải thích bởi sự khác biệt của biến phụ thuộc, các nhân tố còn lại chiếm 39%.
Kết quả phân tích phương sai chỉ ra giá trị kiểm định F=61.404 với mức ý nghĩa Sig là 0.000 < 0.05, điều này đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê, chứng tỏ mơ hình hồi quy bội này phù hợp với tập dữ liệu và đảm bảo độ tin cậy.
Với kết quả phân tích hồi quy tại bảng 4.14, các giá trị Sig. tương ứng với các biến CL, GC, DMH, TH, XT, DV đều nhỏ hơn 0, 05. Vì vậy, có thể khẳng định lần nữa các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.
Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 (hệ số VIF từ 1, 125 đến 1.336) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 2.099 nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan
giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi phạm. Kết luận, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng được.
Mơ hình tóm tắt
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Durbin-Watson
1 0.787a 0.620 0.610 0.455 2.099
a. Dự báo: (Hằng số), DV, XT, GC, TH, DMH, CL. b. Biến phụ thuộc: QD