CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6 Xác lập phương trình hồi quy
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng. Phân tích hồi quy tuyến tính được dùng để kiểm định mơ hình và các giả thuyết, thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter).
Kết quả phân tích hồi quy như sau: (Xem bảng 4.8)
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi quy Model Summary (b)
Model R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
1 0.776a 0.602 0.592 0.65325 ANOVA (b) Model Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
1 Hồi quy 185.012 7 26.430 61.935 0.000a
Số dư 122.475 287 0.427
Tổng 307.486 294
Coefficients (a) Coefficientsa
Model
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Constant) -1.174 .294 -3.997 .000
Sự giảm giá .277 .047 .264 5.894 .000 .693 1.442 Thông tin phong phú .336 .044 .335 7.681 .000 .731 1.369 Sự lựa chọn .192 .041 .199 4.689 .000 .772 1.296 Sự tiện lợi .090 .048 .074 1.881 .061 .900 1.111 Sự thích thú .178 .048 .167 3.714 .000 .684 1.462 Sự thoải mái .096 .062 .061 1.551 .122 .893 1.119 Đặc tính sản phẩm .108 .049 .085 2.196 .029 .927 1.078 a. Dependent Variable: D
Trị số thống kê F được tính từ R2 của mơ hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig. = 0) cho thấy mơ hình các nhân tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.592, có nghĩa là mơ hình các nhân tố nhận thức lợi ích ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 59.2%. Nói cách khác, quyết định mua sắm của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình là 59.2%, và quyết định mua sắm của khách hàng được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình là 40.8%.
Hệ số phóng đại VIF (Variance inflation factor – VIF) rất nhỏ (nhỏ hơn 2) 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 đến kết quả giải thích của mơ hình.
Giá trị sig. của biến Sự tiện lợi (Biến C) là 0.061 và biến Sự thoải mái khi mua sắm (Biến T) là 0.122 lớn hơn 0.05, nên loại khỏi mơ hình nghiên cứu. Giá trị sig. của các biến độc lập còn lại đều nhỏ hơn 0.05. Hệ số hồi quy chuẩn hóa của biến
Thơng tin phong phú (X1) là 0.335 cao nhất trong các hệ số hồi quy chuẩn hóa, sự lựa chọn (X2) là 0.199, Sự thích thú (X3) là 0.167, sự giảm giá (X4) là 0.264 và
Đặc tính sản phẩm (X5) là 0.085.
Lúc này, chúng ta có thể viết được phương trình hồi quy cho mơ hình này như sau: Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
Y = 0.335*X1 + 0.264 *X2 + 0.199*X3 + 0.167 *X3 +0.085*X5
Y: quyết định mua sắm của khách hàng
X1: Thông tin phong phú
X2: Sự giảm giá
X3: Sự lựa chọn sản phẩm
X4: Sự thích thú
X5: Đặc tính sản phẩm
β1 = 0.335 β2 = 0.264 β3 = 0.199 β4 = 0.167β5= 0.085
Qua phương trình trên ta thấy cả 5 biến độc lập ảnh hưởng thuận đến quyết định mua sắm của khách hàng với độ tin cậy 95%..
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh gồm các nhân tố nhận thức lợi ích về thông tin phong phú, sự lựa chọn sản phẩm, sự thích thú,sự giảm giá, đặc tính sản phẩm ảnh hưởng đến quyết định nước hoa trực tuyến trên Facebook của khách hàng.. Quyết định mua sắm của khách hàng chịu sự tác động nhiều nhất là nhân tố nhận thức lợi ích về thông tin phong phú (Beta = 0.335), quan trọng thứ hai là nhân tố sự giảm giá (Beta = 0.264) và quan trọng thứ ba là nhân tố sự lựa chọn sản phẩm (Beta = 0.199), quan trọng thứ tư là nhân tố sự thích thú (Beta= 0.167), cuối cùng là nhân tố Đặc tính sản phẩm (Beta= 0.085).
NHẬN THỨC LỢI ÍCH
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh