Sau khi kiểm định Crobach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, tất cả các biến đều thỏa mãn các điều kiện kiểm định nên được giữ lại và các nhân tố đều cĩ mặt với thành phần các biến khơng đổi. Do vậy, mơ hình lý thuyết sau khi đã kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA sẽ được sử dụng cho phân tích hồi quy.
Mơ hình nghiên cứu
Hình 16: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh Các giả thuyết nghiên cứu:
H1: giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu càng tăng thì lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu càng tăng.
H2: sự lơi cuốn của tính cách thương hiệu càng cao thì lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu càng tăng.
H3: sự gắn kết của tính cách thương hiệu càng tăng thì lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu càng tăng.
H4: sự khác biệt của tính cách thương hiệu càng cao thì lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu càng tăng.
Sự khác biệt của thương hiệu
Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng
Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu
Sự lơi cuốn của tính cách thương hiệu
Bảng 16: Các biến trong mơ hình
Loại Tên nhân tố Ký hiệu
Biến phụ thuộc Lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu Lịng trung thành
Biến độc lập Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu Thể hiện
Biến độc lập Sự lơi cuốn của tính cách thương hiệu Lơi cuốn
Biến độc lập Sự gắn kết của tính cách thương hiệu Gắn kết
Biến độc lập Sự khác biệt của tính cách thương hiệu Khác biệt
Phương trình nghiên cứu hồi quy tổng quát được xây dựng như sau:
Trung thành = ß0 + ß1* Thể hiện + ß2* Lơi cuốn + ß3* Gắn kết +
ß4* Khác biệt 4.6 Phân tích tương quan
Việc xem xét ma trận tương quan sẽ cho tác giả biết được mối liên hệ giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu bằng hệ số Pearson Corelation Coeficient (r). Hệ số này dùng để lượng hĩa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến cĩ mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng cĩ mối liên hệ tuyến tính. (Hồng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, phân tích dữ liệu với SPSS tập 1 trang 198).
Thực hiện: vào menu Analyze Correlative Bivariate.
Sau khi thực hiện, ta cĩ kết quả là bảng ma trận tương quan Correlations (Xem thêm phụ lục số 3). Hệ số Pearson của các biến này bằng 0,00. Giá trị này cho thấy rằng giữa các thang đo lường tính cách thương hiệu khơng cĩ mối quan hệ tuyến tính với nhau ở mức ý nghĩa 1% (tức là mức chấp nhận cĩ sự tương quan tuyến tính là 1%).
4.7 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết4.7.1 Phân tích hồi quy 4.7.1 Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy bội được xem xét cĩ dạng
Trung thành = ß0 + ß1 * Gắn kết + ß2 * Thể hiện +
Để tiến hành hồi quy tuyến tính bội, các biến được đưa vào mơ hình theo phương pháp enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần, đưa ra các thơng số thống kê liên quan đến các biến, người xử lý sẽ cĩ điều kiện tự đánh giá nên loại biến nào, đưa biến nào vào). Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng dựa vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể qua hệ số xác định R2.
Các cơng cụ chẩn đốn giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thối hĩa các tham số ước lượng là:
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) thường được chấp nhận để đo lường hiện tượng cộng tuyến. Quy tắc là nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì nĩ gần như là một kế hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phĩng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF), cĩ liên hệ gần với độ chấp nhận (thực tế là nĩ nghịch đảo với độ chấp nhận). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Xem xét các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến giải thích trong ma trận hệ số tương quan tuyến tính mà ta đã thực hiện ở phần trên. (Hồng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, phân tích dữ liệu với SPSS tập I trang 252).
Cách thực hiện: vào menu Analyze Regression Linear. Đưa biến phụ thuộc vào ơ dependent, đưa biến độc lập vào ơ Independent, method : enter. Sau đĩ, vào Statistics chọn Estimates, Model fit, R squared change, Collinearity diagnostics, Durbin – Watson.
Kết quả phân tích hồi quy
Bảng Model Sumary cho biết giá trị của R-square = 0,780 và Adjusted R-Square = 0,603. Vì giá trị của Adjusted R Square nhỏ hơn nên dùng nĩ để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nĩ khơng thổi phồng độ phù hợp của mơ hình. Do đĩ, mơ hình cĩ mức độ giải thích là 60,3%. Kiểm định F cĩ ý nghĩa với giá trị sig = 0,00. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và cĩ thể sử dụng được.
Bảng 17: Kết quả phân tích hồi quy Model Summaryb Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change Durbin- Watson 1 ,780a ,608 ,603 ,63007890 ,608 120,233 4 310 ,000 1,919
a. Predictors: (Constant), Khac biet, Gan ket, Loi cuon, Tu the hien b. Dependent Variable: Long trung thanh
ANOVA
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Regression 190,930 4 47,733 120,233 ,000a
Residual 123,070 310 ,397
1
Total 314,000 314
a. Predictors: (Constant), Khac biet, Gan ket , Loi cuon, The hien b. Dependent Variable: Trung thanh
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta T Sig. Tolerance VIF
(Constant) 7,925E-18 ,036 ,000 1,000 The hien ,308 ,036 ,308 8,657 ,000 1,000 1,000 Loi cuon ,587 ,036 ,587 16,504 ,000 1,000 1,000 Gan ket ,337 ,036 ,337 9,468 ,000 1,000 1,000 1 Khac biet ,236 ,036 ,236 6,630 ,000 1,000 1,000
a. Dependent Variable: Trung thanh
Để phát hiện cĩ hiện tương đa cộng tuyến và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thối hĩa các tham số ước lượng, tác giả xem xét hệ số Tolerance và VIF.
Độ chấp nhận của biến (Tolerance) thường được chấp nhận để đo lường hiện tượng cộng tuyến. Quy tắc là nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì nĩ gần như là một kế hợp tuyến tính của các biến độc lập khá và đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến.
Hệ số phĩng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF), cĩ liên hệ gần với độ chấp nhận (thực tế là nĩ nghịch đảo với độ chấp nhận). Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến. VIF nhỏ hơn 2 nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyên giữa các biến độc lập ảnh hưởng khơng đáng kể đến mơ hình. Giá trị VIF nằm trong khoảng giữa 2 và 10 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyên giữa các biến độc lập ảnh hưởng đáng kể đến mơ hình.
Các hệ số Tolerance là khá cao và đều bằng 1; các hệ số VIF đều bằng 1, điều này chứng tỏ sự cộng tuyến giữa các biến độc lập là rất thấp và hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng khơng đáng kể đến mơ hình..
Kết quả cho thấy, các hệ số ß’ đều khác 0 và sig <0,05, chứng tỏ các thành phần của nhân tố tính cách thương hiệu cĩ ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu. So sánh độ lớn của các hệ số ß’ cho thấy Lơi cuốn cĩ tác động mạnh nhất đến lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu. Thành phần Lơi cuốn cĩ ß’=0,587 điều này cĩ ý nghĩa là khi Lơi cuốn thay đổi một đơn vị độ lệch chuẩn, giữ các biến độc lập cịn lại khơng đổi thì Lịng trung thành sẽ tăng lên 0,587 đơn vị, vượt trội hơn so với các biến độc lập khác. Biến Sự gắn kết cĩ ß’= 0,337; Giá trị tự thể hiện cĩ ß’= 0,308; biến Khác biệt cĩ ß’= 0,236.
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy được xác định
Trung thành = 0,308*Thể hiện + 0,587*Lơi cuốn +
0,337*Gắn kết + 0,236*Khác biệt
Cụ thể:
Lịng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu = 0,308 “Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu” + 0,587 “Sức lơi cuốn của tính cách thương hiệu” + 0,307 “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu “ + 0,236 “Sự khác biệt của tính cách thương hiệu”.
4.7.2 Kiểm định các giả thuyết của mơ hình
Sau khi phân tích EFA, 4 nhân tố được đưa vào mơ hình là: Sự gắn kết với tính cách thương hiệu, Sự lơi cuốn của tính cách thương hiệu, Sự khác biệt của tính cách thương hiệu, Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu. Sau khi phân tích hồi quy, mơ hình được kiểm định cĩ đủ cơ sở để chấp nhận. Những thành phần trong mơ hình: Sự gắn kết của tính cách thương hiệu” cĩ sig = 0,00; Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu cĩ Sig = 0,000; Sự khác biệt của tính cách thương hiệu cĩ Sig = 0,000 và Sức lơi cuốn của tính cách thương hiệu cĩ Sig = 0,000 nên các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận với mức ý nghĩa 5%.
4.8 Kiểm định Bonferroni
4.8.1 Thống kê mơ tả thang điểm Likert đối với các thang đo
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy, tác giả thực hiện việc thống kê mơ tả trên các nhĩm nhân tố tính cách thương hiệu cĩ ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu của khách hàng sử dụng điện thoại di động trên thị trường Nha Trang.
Thang đo “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu”
Bảng 18: Thống kê mơ tả thang đo “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation X gan lien voi thanh cong cua toi 315 1 5 3,05 1,144 Toi quan tam toi nhung gi lien quan den X 315 1 5 3,24 ,980 Toi cam thay nhu chinh minh duoc khen ngoi 315 1 5 3,27 1,041 Toi thuong noi chuyen ve X 315 1 5 2,95 1,065
Phe binh X, thay ko vui 315 1 5 3,02 1,040
Phe binh X, bi xuc pham 315 1 5 2,75 1,045
Valid N (listwise) 315
Theo bảng kết quả, tiêu chí “Khi cĩ ai đĩ ca ngợi thương hiệu X, tơi cảm thấy như chính mình được khen ngợi” được các khách hàng đánh giá khá cao với số điểm trung bình là 3,27. Tiêu chí “Nếu cĩ ai đĩ phê bình X, tơi cảm thấy bị xúc phạm” được khách hàng đánh giá khá thấp với điểm trung bình là 2,75.
Thang đo “Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu“
Theo bảng kết quả, biến quan sát “Thương hiệu X giúp tơi tự tin” được khách hàng đánh giá tương đối cao với mức điểm bình quân là 3,32. Các biến “Thương hiệu X phản ánh phong cách của tơi”, “Thương hiệu X thể hiện đúng cá tính (tính cách) của tơi” là các biến cĩ mức điểm bình quân tương đối. Nhìn chung, thang đo này được đại đa số các khách hàng đánh giá ở mức độ trên trung bình.
Bảng 19: Thống kê mơ tả thang đo “Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu” Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
X the hien dung ca tinh cua toi 315 1 5 3,28 1,097
X phan anh phong cach cua toi 315 1 5 3,30 1,080
X giup toi the hien chinh minh 315 1 5 3,21 1,036
X giup toi tu tin 315 1 5 3,32 1,118
X giup toi noi bat 315 1 5 3,19 1,071
X the hien dang cap cua toi 315 1 5 3,19 1,120
Valid N (listwise) 315
Thang đo “Sự khác biệt của tính cách thương hiệu”
Bảng 20: Thống kê mơ tả thang đo “Sự khác biệt của tính cách thương hiệu Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Khong the nham lan X voi cac thuong
hieu khac 315 1 5 3,83 ,926
X rat khac biet so voi cac thuong hieu
dien thoai khac 315 1 5 3,81 ,839
X co mot vai dac diem tuong tu voi cac
thuong hieu khac 315 2 5 3,89 ,839
Valid N (listwise) 315
Các tiêu chí trong thang đo này cĩ mức điểm bình quân khá cao, tiêu chí “Thương hiệu X cĩ một vài đặc điểm tương tự với các thương hiệu khác” cĩ điểm bình quân cao nhất theo đánh giá của các khách hàng sử dụng điện thoại ở thị trường Nha Trang.
Thang đo “Sự lơi cuốn của tính cách thương hiệu”
Bảng 21: Thống kê mơ tả thang đo “Sức hấp dẫn của tính cách thương hiệu Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
X rat thu hut 315 1 5 3,43 ,992
X mang lai loi ich cho toi 315 1 5 3,44 ,950
X rat dac biet voi toi 315 1 5 3,33 ,906
X rat hap dan 315 1 5 3,39 ,973
X co net doc dao rieng 315 1 5 3,52 ,972
X tao duoc an tuong tot 315 1 5 3,55 1,016
Các tiêu chí trong thang đo này đều cĩ mức điểm bình quân khá cao. Tiêu chí “Thương hiệu X luơn tạo được ấn tượng tốt với tơi” cĩ mức điểm bình quân cao nhất là 3,55. Tiêu chí “Thương hiệu X rất đặc biệt với tơi” cĩ điểm bình quân thấp nhất là 3,33.
Thang đo “Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng”
Bảng 22: Thống kê mơ tả thang đo “Lịng trung thành thương hiệu”
Các tiêu chí trong thang đo này được các khách hàng đánh giá trên mức trung bình. Tiêu chí “Tơi sẽ tiếp tục sử dụng thương hiệu X vì tơi hài lịng và quen thuộc với thương hiệu này” cĩ mức điểm bình quân cao nhất là 3,59. Tiêu chí “Tơi sẵn sàng trả thêm tiền để mua điện thoại của thương hiệu X thay vì các thương hiệu khác khi tính năng và kểu dáng là như nhau” cĩ điểm bình quân thấp nhất là 3,18.
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation toi tiep tuc su dung X vi toi hai long 315 1 5 3,59 1,094 toi tiep tuc su dung X cho du doi thu canh tranh 315 1 5 3,40 1,012 toi mua sp va dv khac cua X 315 1 5 3,25 1,036 mua chiec dien thoai thu 2 315 1 5 3,21 1,097
toi san sang tra them tien 315 1 5 3,18 1,090
toi thich thuong hieu X 315 1 5 3,40 1,046
toi thuong ke ve X 315 1 5 3,23 1,031
toi thuong gioi thieu X 315 1 5 3,19 1,038
Valid N (listwise) 315
4.8.2 Kiểm định
Thực hiện Bonferroni đối với các biến kiểm sốt như: thương hiệu, giới tính, độ tuổi, cơng việc, thu nhập, trình độ học vấn để kiểm định xem cĩ sự khác biệt trong việc đánh giá của các khách hàng khác nhau theo từng nhĩm biến khác nhau. Vậy, để thực hiện kiểm định trên cĩ các giả thuyết Ho như sau:
a. Thương hiệu: (Ho) khơng cĩ sự khác biệt giữa các thương hiệu điện thoại mà khách hàng đang sử dụng điện thoại trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc về các thang đo “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu”, “Sức lơi cuốn của tính cách thương hiệu”, “Sự khác biệt của tính cách thương hiệu”, “Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu” và “Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng”
b. Giới tính: (Ho) khơng cĩ sự khác biệt giữa giới tính nam và nữ của các khách hàng đang sử dụng điện thoại trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc về các thang đo “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu”, “Sức lơi cuốn của tính cách thương hiệu”, “ Sự khác biệt của tính cách thương hiệu”, “Giá trị tự thể hiện của tính cách thương hiệu” và “Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng”.
c. Độ tuổi: (Ho) khơng cĩ sự khác biệt giữa các nhĩm tuổi khác nhau của các khách hàng đang sử dụng điện thoại trong việc đánh giá các tiêu chí thuộc về các thang đo “Sự gắn kết của tính cách thương hiệu”, “Sức lơi cuốn của tính cách thương