Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do df Độ lệch bình phương bình quân F Sig. Hồi qui 40,666 5 8,133 52,171 0,000a Phần dư 31,179 200 0,156 Tổng 71,845 205
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả kiểm định trị thống kê F, với giá trị sig = 0,000 (< 0,001) từ bảng kết quả cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
4.5.4. Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thuyết
4.5.4.1. Giả định liên hệ tuyến tính
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được thỏa mãn (phụ lục: đồ thị Scatterplot).
4.5.4.2. Giả định phương sai của sai số không đổi
Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman cho thấy giá trị sig. của các biến KS, TD, CQ, MT, GC với giá trị tuyệt đối của phần dư đều khác không. Điều này cho thấy chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm (phụ lục: Kết quả kiểm định Spearman của các nhân tố với trị tuyệt đối của phần dư).
4.5.4.3. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần = 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0,988 tức là gần bằng 1). Như
vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm (phụ lục: Biểu đồ tần số Histogram).
4.5.4.4. Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Kết quả phân tích hồi qui bội cho thấy giá trị Durbin-Watson d = 1,874 gần bằng 2 (bảng 4.9) 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 qui tuyến tính trên có thể sử dụng được.
4.5.4.5. Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (Hiện tượng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau. Chúng cung cấp cho mơ hình các thơng tin rất giống nhau, rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Nó làm tăng độ lệch chuẩn của hệ số hồi qui và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng 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 cao. Có nhiều cách phát hiện đa cộng tuyến như: hệ số xác định R2 lớn nhưng t nhỏ; tương quan cặp các biến giải thích cao; hồi qui phụ; sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình (Hair và cộng sự 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Đo lường đa cộng tuyến được thực hiện, kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1,140 đến 1,521 (bảng 4.11) đạt yêu cầu (VIF < 10). Vậy mơ hình hồi qui tuyến tính bội khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.5.5. Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi qui cho thấy Ý định mua (YD) chịu tác động dương của 5 thành phần: Nhận thức kiểm soát hành vi, thành phần Thái độ, thành phần Chuẩn chủ quan, thành phần Mối quan tâm đến môi trường, thành phần Giá trị