4.4.1. Phân tích tương quan
Phân tích sự tương quan được thực hiện giữa biến sự cuốn hút vào sản phẩm quần áo thời trang và các biến có quan hệ với nó như: giá trị hình ảnh, giá trị tiêu khiển, mức độ hiểu biết, và hướng dẫn dư luận (Bảng 4.6). Phân tích tương quan Pearson’s được sử dụng trong phần này.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích tương quan
Biến hình ảnhGiá trị tiêu khiểnGiá trị hiểu biếtMức độ Hướng dẫndư luận
Sự cuốn hút 0.534** 0.485** 0.643** 0.498**
**. Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
Mối quan hệ tương quan có ý nghĩa thống kê nhất là giữa sự cuốn hút và mức độ hiểu biết (r=0.643). Mối tương quan mạnh kế tiếp là giữa sự cuốn hút và giá trị hình ảnh (r=0.534). Các mối quan hệ tương quan giữa sự cuốn hút với giá trị tiêu khiển và hướng dẫn dư luận lần lượt là 0.485 và 0.498. Kết quả trong Bảng 4.6 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p<0.01), và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là khá cao.
Kế tiếp, phân tích hồi qui được sử dụng nhằm hiểu sâu hơn về dữ liệu và để kiểm định các giả thuyết.
4.4.2. Phân tích hồi qui và kiểm định giả thuyết
Phương pháp được sử dụng để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết là phân tích đường tác động (path analysis). Phương pháp này là một dạng mở rộng của phân tích hồi qui.
Phương pháp kiểm định mơ hình nghiên cứu (mơ hình trong Hình 2.1) tương đương với các phương trình hồi qui như sau:
InVo = b1 + b11*SiVa + b12*HeVa + ε1 (phương trình 1) SuKn = b2 + b21*InVo + ε2 (phương trình 2)
Với độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu (Hình 2.1) là R2: R2 = 1 – (1 – R12)*(1 – R22)* (1 – R32) (Pedhazur, 1982) Trong đó: R12: độ phù hợp của phương trình 1;
R22: độ phù hợp của phương trình 2; và R32: độ phù hợp của phương trình 3. Cụ thể như sau:
- Giả thuyết thứ nhất và thứ hai cho rằng có sự tác động dương của giá trị hình ảnh và giá trị tiêu khiển lên sự cuốn hút, vì thế mơ hình được xây dựng để kiểm định mối quan hệ này là:
InVo = b1 + b11*SiVa + b12*HeVa + ε1(phương trình 1)
Trong đó, InVo = sự cuốn hút; SiVa = giá trị hình ảnh; HeVa = giá trị tiêu khiển. Kết quả của phân tích hồi qui này được trình bày ở Bảng 4.7.
Kết quả ở Bảng 4.7 chỉ ra rằng cả hai giá trị hình ảnh và giá trị tiêu khiển đều tác động dương có ý nghĩa thống kê lên sự cuốn hút (tương ứng với beta = 0.39 và beta =0.29). Khi người tiêu dùng càng cảm nhận được tầm quan trọng của việc thể hiện bản thân thông qua việc sử dụng quần áo thời trang và cảm nhận được việc đi mua sắm quần áo thời trang là một hoạt động thú vị và thư giãn, họ càng có xu hướng bị cuốn hút vào sản phẩm này.
Phân tích chỉ số VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Thông thường chỉ số này vượt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra. Trong phương trình hồi qui này, chỉ số VIF là 1.32. Kết quả này biểu thị rằng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là chấp nhận được. Kết quả cho thấy 34 phần trăm sự biến thiên của sự cuốn hút được giải thích bởi hai yếu tốgiá trị hình ảnh và giá trị tiêu khiển.
Phân tích phương sai của sai số không đổi thông qua đồ thị và kiểm định tương quan hạng cho thấy phương sai của sai sốlà không đổi (Sig. (2-tailed)=0.94 >0.05) (xem Phụ lục 6b). Điều này chứng tỏ kết quả hồi qui là đáng tin cậy.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích hồi quidựa trên phương trình 1 (a)
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Mơ hình b beta p Hệ số gốc 1.07 0.001 SiVa 0.40 0.39 0.000 HeVa 0.26 0.29 0.000 R bình phương hiệu chỉnh 0.34 VIF 1.32
Chú thích: (a) InVo = b1 + b11*SiVa + b12*HeVa + ε1;
InVo=sự cuốn hút; SiVa=giá trị hình ảnh; HeVa=giá trị tiêu khiển
- Giả thuyết thứ ba cho rằng có sự tác động dương của sự cuốn hút lên mức độ hiểu biết, vì thế mơ hình được xây dựng để kiểm định mối quan hệ này là:
SuKn = b2 + b21*InVo + ε2 (phương trình 2)
Trong đó, SuKn = mức độ hiểu biết; InVo = sự cuốn hút. Kết quả của phân tích hồi qui này được trình bày ở Bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích hồi qui dựa trên phương trình 2 (a) Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Mơ hình
b beta p
Hệ số gốc 0.86 0.001
InVo 0.69 0.64 0.000
R bình phương hiệu chỉnh 0.41
Chú thích: (a) SuKn = b2 + b21*InVo + ε2; SuKn=mức độ hiểu biết; InVo=sự cuốn hút
Kết quả ở Bảng 4.8 chỉ ra rằng sự cuốn hút có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên mức độ hiểu biết (beta =0.64). Điều này có nghĩa rằng khi người tiêu dùng càng bị cuốn hút vào sản phẩm quần áo thời trang, họ càng cảm nhận rằng họ có nhiều hiểu biết về sản phẩm này. Kết quả cho thấy 41 phần trăm sự biến thiên của mức độ hiểu biết được giải thích bởi sự cuốn hút.
Phân tích phương sai của sai số không đổi thông qua đồ thị và kiểm định tương quan hạng cho thấy phương sai của sai sốlà không đổi (Sig. (2-tailed)=0.41 >0.05) (xem Phụ lục 7b). Điều này chứng tỏ kết quả hồi qui là đáng tin cậy.
- Giả thuyết thứ tư cho rằng có sự tác động dương của sự cuốn hút lên hướng dẫn dư luận, vì thế mơ hình được xây dựng để kiểm định mối quan hệ này là:
OpLe = b3 + b31*InVo + ε3 (phương trình 3)
Trong đó, OpLe = hướng dẫn dư luận, InVo = sự cuốn hút. Kết quả của phân tích hồi qui này được trình bày ở Bảng 4.9.
Kết quả ở Bảng 4.9 chỉ ra rằng sự cuốn hút có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên hướng dẫn dư luận (beta=0.5). Điều này chỉ ra rằng khi người tiêu dùng bị cuốn hút vào sản phẩm quần áo thời trang càng mạnh thì họ càng có khả năng trở nên là người hướng dẫn dư luận đối với sản phẩm này. Kết quả cho thấy 24 phần trăm sự biến thiên của hướng dẫn dư luận được giải thích bởi sự cuốn hút.
Phân tích phương sai của sai số không đổi thông qua đồ thị và kiểm định tương quan hạng cho thấy phương sai của sai sốlà không đổi (Sig. (2-tailed)=0.10 >0.05) (xem Phụ lục 8b). Điều này chứng tỏ kết quả hồi qui là đáng tin cậy.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi qui dựa trên phương trình 3 (a) Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Mơ hình
b beta p
Hệ số gốc 1.83 0.000
InVo 0.49 0.50 0.000
R bình phương hiệu chỉnh 0.24
Chú thích: (a) OpLe = b3 + b31*InVo + ε3; OpLe=hướng dẫn dư luận; InVo=sự cuốn hút
Các kết quả của phân tích hồi qui trên được thể hiện trong các mối quan hệ trong Hình 4.1, và độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu này là R2:
R2 = 1 – (1 – R12)*(1 – R22)* (1 – R32)
= 1 – (1 – 0.342)*(1 – 0.412)*(1 – 0.242) = 0.31 hay 31%
Hình 4.1:Kết quả của phân tích hồi qui
Kết quả của những phân tích ở trên cho thấy các hệ số beta (chuẩn hóa) đều có ý nghĩa thống kê. Theo đó, giá trị hình ảnh và giá trị tiêu khiển có tác động dương có ý nghĩa thống kê lên sự cuốn hút. Vì thế giả thuyết một và hai được chấp nhận. Cũng như thế, tác động dương của sự cuốn hút lên mức độ hiểu biết và hướng dẫn dư luận có ý nghĩa nên giả thuyết ba và bốn được chấp nhận (xem Bảng 4.10). Thêm vào đó, khả năng giải thích của mơ hình nghiên cứu này là 31 phần trăm, điều này có nghĩa rằng độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu với bộ dữ liệu thị trường là 31 phần trăm.
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Nội dung Giá trị
P Kết quả
H1
Nếu mức độ cảm nhận của người tiêu dùng về giá trịthể hiện bản thân của sản phẩm quần áo thời trang càng tăngthì
họ càng bị cuốn hút vào sản phẩm ấy.
P<0.05 Chấp nhận
H2
Nếu mức độ cảm nhận của người tiêu dùng về giá trị của sự tiêu khiển qua việcmua sắm sản phẩm quần áo thời trang càng tăng thì họ càng bị cuốn hút vào sản phẩm ấy.
Giả thuyết Nội dung Giá trị P Kết quả
H3
Nếu người tiêu dùng càng bị cuốn hút vào sản phẩm quần áo thời trang thì
mức độ hiểu biết của họ với sản phẩm ấy càng tăng.
P<0.05 Chấp nhận
H4
Nếu người tiêu dùng càng bị cuốn hút vào sản phẩm quần áo thời trang thì
họ càng có xu hướng trở thành người hướng dẫn dư luận đối với sản phẩm ấy.
P<0.05 Chấp nhận