CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính
4.5.1. Phân tích tương quan
Trước hết, sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson để xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn nằm từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo.
Kết quả trong bảng hệ số tương quan (phụ lục 8) cho thấy biến phụ thuộc ý định mua có mối quan hệ tuyến tính với 5 biến độc lập. Sơ bộ ta có thể kết luận năm biến độc lập KS, TD, CQ, MT, GC có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến YD. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
4.5.2. Phân tích hồi qui bội
Kết quả phân tích hồi qui bội tại Bảng 4.8, các giá trị Sig. tương ứng với các nhân tố KS, TD, CQ, MT, GC đều nhỏ hơn 0,05. Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Các biến này đều ảnh hưởng dương (beta dương), có nghĩa là một trong 5 nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi, Thái độ, Chuẩn chủ quan, Mối quan tâm đến môi trường, Giá trị của giá cả tăng thì ý định mua thuốc BVTV sinh học tăng và ngược lại.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui
Mơ hình 1 Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh Beta t Sig. B Độ lệch chuẩn Hằng số 0,039 0,241 0,163 0,870 Nhận thức kiểm soát hành vi (KS) 0,232 0,061 0,220 3,836 0,000 Thái độ (TD) 0,141 0,042 0,169 3,403 0,001 Chuẩn chủ quan (CQ) 0,221 0,041 0,296 5,439 0,000
Mối quan tâm đến môi
trường (MT) 0,181 0,055 0,178 3,294 0,001
Giá trị của giá cả (GC) 0,208 0,050 0,226 4,179 0,000
4.5.3. Đánh giá độ phù hợp và kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
4.5.3.1. Đánh giá độ phù hợp
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên khơng phải phương trình có nhiều biến độc lập sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội. R2 hiệu chỉnh khơng nhất thuyết tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa vào phương trình, nó là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi qui tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc độ phóng đại của R2.
Bảng 4.9: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 0,752a 0,566 0,555 0,39483 1,874
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Hệ số R2 điều chỉnh = 0,555. Điều này nói lên rằng mơ hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 55,50%.
4.5.3.2. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này là mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ có thể kết luận là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.10: Kết quả phân tích kiểm định F Mơ 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
của giá cả. Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 được chấp nhận. Trong đó, dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa, nhân tố ảnh hưởng lớn nhất đến ý định mua thuốc BVTV sinh học là thành phần Chuẩn chủ quan (CQ) với hệ số hồi qui Beta chuẩn hóa là 0,296, thứ hai là thành phần Giá trị của giá cả (GC) với hệ số hồi qui Beta chuẩn hóa là 0,226, thứ ba là thành phần Nhận thức kiểm soát hành vi (KS) với hệ số hồi qui Beta chuẩn hóa là 0,220, thứ tư là thành phần Mối quan tâm đến môi trường (MT) với hệ số hồi qui Beta chuẩn hóa là 0,178 và cuối cùng là thành phần Thái độ (TD) với hệ số hồi qui Beta chuẩn hóa là 0,169.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định các giả thuyết Giả Giả
Thuyết Tên giả thuyết Beta Sig VIF Kết quả
H1
Thành phần Thái độ có mối tương quan dương với ý định mua thuốc BVTV sinh học
0,169 0,001 1,140 Chấp nhận
H2
Thành phần Chuẩn chủ quan có mối tương quan dương với ý định mua thuốc BVTV sinh học
0,296 0,000 1,363 Chấp nhận
H3
Thành phần Nhận thức kiểm sốt hành vi có mối tương quan dương với ý định mua thuốc BVTV sinh học
0,220 0,000 1,521 Chấp nhận
H4
Thành phần Mối quan tâm đến mơi trường có mối tương quan dương với ý định mua thuốc BVTV sinh học
0,178 0,001 1,348 Chấp nhận
H5
Thành phần Giá trị của giá cả có mối tương quan dương với ý định mua thuốc BVTV sinh học
0,226 0,000 1,347 Chấp nhận
4.5.5.1. Phương trình hồi qui tuyến tính bội
Với tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài và dựa vào bảng kết quả hồi qui tuyến tính bội (bảng 4.8), phương trình hồi qui tuyến tính bội thể hiện các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng như sau:
YD = 0,039 + 0,232*KS + 0,141*TD + 0,221*CQ + 0,181*MT + 0,208*GC
Phương trình sau khi chuẩn hóa:
YD = 0,220*KS + 0,169*TD + 0,296*CQ + 0,178*MT + 0,226*GC
KS: thành phần Nhận thức kiểm soát hành vi TD: thành phần Thái độ
CQ: thành phần Chuẩn chủ quan
MT: thành phần Mối quan tâm đến môi trường GC: thành phần Giá trị của giá cả
Biến phụ thuộc: (YD) ý định mua thuốc BVTV sinh học.
4.5.5.2. Mơ hình nghiên cứu
Hình 4.1: Kết quả mơ hình nghiên cứu
4.6. Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính trong đánh giá ý định mua
Thái độ
Chuẩn chủ quan
Nhận thức kiểm soát hành vi
Mối quan tâm đến môi trường
Giá trị của giá cả
Ý định mua 0,169 0,296 0,220 0,178 0,226
4.6.1. Phân tích sự khác biệt về giới tính trong đánh giá ý định mua thuốc BVTV sinh học sinh học
Kết quả kiểm định t - test cho trị Sig = 0,083 > 0,05 (mức ý nghĩa 5%), nghĩa là khơng có sự khác biệt trong đánh giá ý định mua giữa nam và nữ.
Bảng 4.12: Kiểm định trung bình về giới tính đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học BVTV sinh học
Kiểm định
Levene Kiểm định t-test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Khác biệt trung bình Trung bình sai số chuẩn Kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau 2,587 0,109 1,740 204 0,083 0,15569 0,08948 Kiểm định trung bình với phương sai không bằng nhau 1,667 105,366 0,098 0,15569 0,09338
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
4.6.2. Phân tích sự khác biệt về trình độ trong đánh giá ý định mua thuốc BVTV sinh học sinh học
Sử dụng phân tích phương sai Oneway Anova để đánh giá sự khác biệt trong ý định mua giữa các trình độ khác nhau.
Bảng 4.13a: Phân tích sự khác biệt về trình độ đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
2,543 2 203 0,081
Bảng 4.13b: Phân tích sự khác biệt về trình độ đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả phân tích ở Bảng 4.13a kiểm định Levene về phương sai đồng nhất khơng có ý nghĩa (sig. = 0,081 > 0,05), nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai nhóm. Tiếp theo, kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm có sig. = 0,000, như vậy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê, nghĩa là có ý nghĩa thống kê về trình độ học vấn của người nơng dân đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học.
Bảng 4.13c: Trung bình thang đo ý định mua giữa các trình độ học vấn
Trình độ Trung bình N Sai lệch chuẩn
PTTH trở xuống 3,6307 167 0,52772
Trung học/Cao đẳng 4,1532 37 0,62655
Đại học 5,0000 2 0,00000
Tổng 3,7379 206 0,59200
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả ở bảng 4.13c cho thấy, những người có trình độ học vấn càng cao như cao đẳng, đại học thì ý định mua càng nhiều.
4.6.3. Phân tích sự khác biệt về thâm niên canh tác trong đánh giá ý định mua thuốc BVTV sinh học thuốc BVTV sinh học
Kết quả phân tích Levene cho thấy trị Sig = 0,000 < 0,05 do vậy phải sử dụng kết quả của phân tích Kruskal-Wallis.
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Giữa các nhóm 11,484 2 5,742 19,310 0,000 Trong nhóm 60,361 203 0,297 Tổng 71,845 205
Bảng 4.14a: Phân tích sự khác biệt về thâm niên canh tác đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
18,797 2 203 0,000
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Bảng 4.14b: Phân tích sự khác biệt về thâm niên canh tác đối với ý định mua thuốc BVTV sinh học
YD
Chi-Square 25,523
df 2
Asymp. Sig. 0,000
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả phân tích phương sai Kruskal-Wallis cho trị Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy có sự khác biệt trong đánh giá ý định mua giữa những người có thâm niên canh tác khác nhau.
Bảng 4.14c: Trung bình thang đo ý định mua giữa những người có thâm niên canh tác niên canh tác
Thâm niên Trung bình N Sai lệch chuẩn
Dưới 5 năm 3,4167 48 0,68589
Từ 5 - 10 năm 3,7509 95 0,37965
Trên 10 năm 3,9630 63 0,67232
Tổng 3,7379 206 0,59200
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả ở bảng 4.14c cho thấy, những người có thâm niên cành cao thì ý định mua càng nhiều.
4.7. Tóm tắt
Chương 4 tác giả đã trình bày kết quả nghiên cứu thơng qua xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 16.0. Mẫu nghiên cứu có cỡ mẫu N = 206, trong đó có 69,9% n a m và 30,1% nữ; về trình độ học vấn: 81% dưới PTTH, 18% trung cấp, cao
đẳng, đại học 1%; về thâm niên canh tác: dưới 5 năm chiếm 23,3%, từ 5 đến 10 năm chiếm 46,1%, trên 10 năm chiếm 30,6%.
Đánh giá thang đo thông qua phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá. Đối với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua, có hai biến quan sát trong thang đo thái độ và nhận thức kiểm soát hành vi bị loại; thang đo ý định mua có một biến quan sát bị loại. Các thang đo sau khi loại biến quan sát có α > 0,7 cho thấy mơ hình nghiên cứu đề xuất là phù hợp. Yếu tố thái độ đo lường bằng 4 quan sát, chuẩn chủ quan có 4 quan sát, nhận thức kiểm sốt hành vi có 5 quan sát, mối quan tâm đến mơi trường có 3 quan sát, giá trị của giá cả có 3 quan sát, thang đo ý định mua có 3 quan sát.
Phân tích tương quan và hồi qui cho thấy cả 5 yếu tố đều có tác động thuận chiều lên ý định mua, và có mối tương quan tuyến tính giữa các biến, kết quả cho phương trình các hệ số sau khi chuẩn hóa:
YD = 0,220*KS + 0,169*TD + 0,296*CQ + 0,178*MT + 0,226*GC
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,555 nghĩa là mơ hình tuyến tính bội giải thích được 55,55% giá trị tập dữ liệu.
Phân tích các biến định tính đến ý định mua cho thấy khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ trong ý định mua thuốc BVTV sinh học; nhưng có sự khác biệt giữa 2 biến cịn lại, cụ thể trình độ học vấn càng cao và thâm niên canh tác càng nhiều thì ý định mua càng nhiều.
Chương 5 tác giả sẽ bàn luận về kết quả có được ở chương 4, đồng thời căn cứ vào đó để đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao ý định sử dụng thuốc BVTV sinh học.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ CÁC GIẢI PHÁP, KIẾN NGHỊ 5.1. Giới thiệu 5.1. Giới thiệu
Kết quả nghiên cứu ở chương 4 đã xác định được năm yếu tố tác động theo chiều thuận đến ý định mua thuốc BVTV sinh học, mối tương quan và mức độ quan trọng của mỗi yếu tố. Chương 5 thảo luận về kết quả, và dựa vào kết quả