Phân tích hồi quyđa biến
Phân tích ma tr ận hệ sốtương quan Pearson
Đểkiểm định hệsốtương quan Pearson, đầu tiên cần phải tạo các biến đại diện từkết quảxoay nhân tốcuối cùng. Cụthểnhư sau:
- QD – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Quyết định mua sản phẩm tour du
lịch nội địa”
- CL – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Sựsẵn có và chất lượng tour”
- ST – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Sởthích du lịch”
- DD – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Địa điểm đặt tour”
- DC – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Động cơ du lịch”
- NTK – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Nhóm tham khảo”
- QC – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Quảng cáo tour”
- GC – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Giá cảtour”
- KN – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Kinh nghiệm du lịch” Kết quảthống kê hệsốtương quan tuyến định được thểhiện như sau:
Bảng 2.13 Phân tích tương quan các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa
CL ST DD TD DC NTK QC GC KN
Hệsố tương quan
Pearson 0,593 0,279 0,274 0,310 0,124 0,361 0,509 0,566 0,442 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,117 0,000 0,000 0,000 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Kết quảtương quan cho thấy, Sig. tương quan giữa biến DC – “Động cơ du lịch” và biến phụthuộc QD – “Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa” lớn hơn 0,05 (hay Sig. = 0,117). Như vậy biến này sẽbịloại trước khi đưa vào xửlý hồi quy. Các biếnđộc lập còn lại là các biến: CL – “Sựsẵn có và chất lượng tour”, ST -“Sởthích
du lịch”,DD -“Địa điểm đặt tour”, TD -“Thái độdu lịch”, NTK -“Nhóm tham khảo”, QC -“Quảng cáo tour”, GC -“Giá cảtour”, KN -“Kinh nghiệm du lịch”đều
có tương quan với biến phụthuộc QD –“Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội
địa”vì Sig. giữa từng loại biến độc lập này với biến phụthuộc đều nhỏhơn 0,05 (hay
Sig. = 0,000).
Phân tích hồi quy cịn lại 8 biến, đó là các biến: CL – “Sựsẵn có và chất lượng tour”, ST -“Sởthích du lịch”,DD -“Địa điểm đặt tour”, TD -“Thái độdu lịch”, NTK -“Nhóm tham khảo”, QC -“Quảng cáo tour”, GC -“Giá cảtour”, KN -“Kinh
nghiệm du lịch”và một biến phụthuộc là QD –“Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa”.
Phân tích h ồi quy đa biến
Với kiểm định hệsốtương quan cho thấy có 8 biến độc lập có mối tương quan với biến phụthuộc, đápứng điều kiện vềhệsốSig. nên đưa vào phân tích hồi quy đa
biến. Phân tích hồi quy đa biến giúp xác định được nhân tốnào đóng góp nhiều, ít hay khơng đóng góp vào sựthay đổi của biến phụthuộcđểtừ đó đưa ra các giải pháp thích hợp.
Mơ hình hồi quy đa biến có dạng như sau:
QD = β0 + β1*CL + β2*ST + β3*DD + β4*TD + β6*NTK + β7*QC + β8*GC + β9*KN
Trong đó:
0,1,2,3,4,6,7,8,9: Các hệsốhồi quy
Biến phụthuộc QD: “Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa” CL: “Sựsẵn có và chất lượng tour”
ST: “Sởthích du lịch” DD: “Địa điểm đặt tour” TD: “Thái độdu lịch” NTK: “Nhóm tham khảo” QC: “Quảng cáo tour” GC: “Giá cảtour” KN: “Kinh nghiệm du lịch”
oĐánh giá và kiểm định sựphù hợp của mơ hình hồi quy:
Bảng 2.14Đánh giá sựphù hợp của mơ hình
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai sốchuẩn ước lượng Durbin- Watson 1 0,834 0,696 0,680 0,30318 1,868
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Nhìn vào bảng đánh giá sựphù hợp của mơ hình, ta có thểthấy:
- Giá trịR có giá trị83,4% cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mơ hình có mối tương quan khá chặt chẽ.
- R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong trường hợp này, 8 biến độc lập đưa vàoảnh hưởng 68,0% sựthay đổi của biến phụthuộc, còn lại 32,0% là do các biến ngồi mơ hình và sai sốngẫu nhiên.
oT ựtương quan:
Tựtương quan (Autocorrelation) là hiện tượng mà các sai sốphụthuộc, tương quan lẫn nhau, dẫn đến các kiểm định t và F không hiệu quả, cũng như ước lượng sai R. Qua kết quảphân tíchởtrên, ta có thểthấy hệsốDurbin Watson = 1,868 nằm trong khoảng (1,6;2,6). Do đó, mơ hình khơng có hiện tượng tựtương quan.
Bảng 2.15 Phân tích ANOVAMơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 32,239 8 4,030 43,842 0,000 Số dư14,063 153 0,092 Tổng 46,302 161
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Ta có thểthấy, Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏgiảthiết H0, tức là mơ hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, mức độphù hợp của nó đãđuợc kiểm chứng. Nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập cóảnh huởng đến quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa của du khách.
o Đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau. Mơ hình hồi quy xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến sẽkhiến nhiều chỉsốbịsai lệch, dẫn đến kết quảcủa việc phân tích định lượng khơng cịn mang lại nhiều ý nghĩa. Do đó, kiểm tra hiện tượng này dựa vào chỉsốVIF (Variance inflation fator). Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005): Khi giá trịVIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Tuy nhiên trên thực tế, với các đềtài nghiên cứu có mơ hình và bảng câu hỏi sửdụng thang đo Likert thì VIF < 2 sẽkhơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Trường hợp này, các giá trịcủa VIF của các biến độc lập đều nhỏhơn 2, vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệgiữa các biến độc lập này khơngảnh hưởng đáng kể đến kết quảgiải thích mơ hình hồi quy.
oMơ hình hồi quy
Bảng 2.16 Kết quảphân tích hồi quy
Các biến Hệsốchưa chuẩn hóa Hệsố chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 Hằng số -0,437 0,226 -1,930 0,055 ST 0,114 0,031 0,168 3,632 0,000 0,925 1,081 TD 0,038 0,034 0,055 1,114 0,267 0,808 1,238 NTK 0,132 0,038 0,169 3,467 0,001 0,839 1,192 KN 0,097 0,036 0,143 2,707 0,008 0,714 1,400 GC 0,264 0,034 0,369 7,679 0,000 0,861 1,161 CL 0,210 0,037 0,294 5,701 0,000 0,748 1,338 DD 0,057 0,033 0,086 1,753 0,082 0,820 1,220 QC 0,147 0,037 0,200 3,968 0,000 0,783 1,277
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu qua phần mềm SPSS)
Chú thích:
- CL – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Sựsẵn có và chất lượng tour”
- ST – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Sởthích du lịch”
- DD – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Địa điểm đặt tour”
- TD – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Thái độdu lịch”
- NTK – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Nhóm tham khảo”
- QC – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Quảng cáo tour”
- GC – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Giá cảtour”
- KN – Biến đại diện cho nhóm nhân tố“Kinh nghiệm du lịch”
- Hằng sốtrong phương trình hồi quy đại diện cho hệsốgóc, nó khơng đi với biến nên khơngảnh hưởng đến phương trình.Đặc biệt các mơ hình sửdụng thang đo Likert hằng sốnày khơng có ý nghĩa nhận xét, vậy nên Sig. của hằng sốdù lớn hay nhỏhơn 0,05, hằng sốâm hay dương đều không quan trọng.
Từkết quảhồi quy cho thấy, 2 biến TD- “Thái độdu lịch”và DD- “Địa điểm
đặt tour”có giá trịSig. kiểm định t lần lượt là 0,267 và 0,082 lớn hơn 0,05 nên 2 biến
này khơng có ý nghĩa trong mơ hình,đồng nghĩa với việc loại chúng ra khỏi mơ hình hồi quy. Mơ hình hồi quy hiện giờcịn lại 6 biến độc lập (có giá trịSig. kiểm định t nhỏhơn 0,05 nên có ý nghĩa trong mơ hình) là các biến: ST- “Sởthích du lịch”,NTK
Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa = 0,369*Gía cảtour + 0,294*Sự sẵn có và chất lượng tour + 0,200*Quảng cáo tour + 0,169*Nhóm tham khảo + 0,168*Sởthích du lịch + 0,143*Kinh nghiệm du lịch
- “Nhóm tham khảo”,KN- “Kinh nghiệm du lịch”,GC- “Giá cảtour”,CL- “Sựsẵn có và chất lượng tour”,QC- “Quảng cáo tour”.Ngồi ra, hằng sốtựdo0
có Sig. kiểm định t = 0,055 > 0,05 nên khơng có ý nghĩa trong mơ hình. Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
QD = 0,264*GC + 0,210*CL + 0,147*QC + 0,132*NTK + 0,114*ST + 0,097*KN
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế, nó chỉphản ánh sựthay đổi của biến phụthuộc “Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa” khi từng biến độc lập thay đổi (điều kiện ràng buộc rằng các biến độc lập còn lại cố định).
Theo hệsố đãđược chuẩn hóa của các biến độc lập trong mơ hình có giá trịnhư sau:“Giá cảtour” = 0,369; “Sựsẵn có và chất lượng tour” = 0,294;QC- “Quảng
cáo tour” = 0,200; “Nhóm tham khảo” = 0,169; “Sởthích du lịch” = 0,168 và “Kinh nghiệm du lịch” = 0,143.Ta có phương trình hồi quy sau:
QD = 0,369*GC + 0,294*CL + 0,200*QC + 0,169*NTK + 0,168*ST + 0,143*KN
Hay viết cách khác rõ ràng hơn như sau:
Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tếnhiều hơn là ý nghĩa toán học, cho biết mức độtác động của nhân tốnào lớn nhất (với hệsốhồi quy chuẩn hóa càng lớn nhất), nhân tốnào tác động yếu nhất.
oÝ ngh ĩa của các hệ số hồi quy trong mơ hình
Căn cứvào kết quảkiểm định hệsốtương quan và hồi quy đa biến, đã cho thấy có 6 nhóm biến giải thíchảnh hưởng quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa của du khách và được mơ tảtheo mơ hình sauđây:
Giá cảtour
Sựsẵn có và chất lượng tour Quảng cáo tour
Nhóm tham khảo
Quyết định mua sản phẩm tour du lịch nội địa
Sởthích du lịch Kinh nghiệm du lịch 0,143 0,168 0,169 0,200 0,294 0,369