Hồi quy tuyến tính bội và kiểm định giả thuyết

Một phần của tài liệu Phân tích Dữ liệu (Trang 74 - 80)

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

2. Bảng thống kê sự phù hợp Item-Total Statistics

4.4. Hồi quy tuyến tính bội và kiểm định giả thuyết

Sau khi phân tích hồi quy bằng phần mềm SPSS, tiến hành kiểm định để xem xét mô hình hồi tuyến tính bội có vi phạm những giả thuyết của mô hình hay không, từ đó xem xét về độ phù hợp của mô hình với bộ dữ liệu thu thâp được. Đối với đề tài nghiên cứu của nhóm, sẽ xem xét sự tác động của 4 nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng của KOL/KOC đến ý định mua hàng thời trang của giới trẻ tại thành phố Hồ Chí Minh. Các số liệu phân tích được qua hồi quy là một trong những dữ liệu quan trọng để xem xét các giả thuyết của mô hình, chủ yếu tập trung vào kiểm định: Độ phù hợp của mô hình, đa cộng tuyến giữa các biến số độc lập, phân phối chuẩn phần dư.

Phân tích hồi quy lần 1

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) ,748 ,215 3,480 ,001

AT ,539 ,072 ,557 7,486 ,000 ,460 2,176

R -,072 ,064 -,073 -1,115 ,267 ,590 1,694

SU ,217 ,061 ,251 3,588 ,000 ,521 1,918

AR ,130 ,061 ,136 2,148 ,033 ,633 1,580

a. Dependent Variable: PI

Từ bảng kết quả hồi quy lần 1 ta thấy có 1 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0,05 là: Rvới Sig = 0,267 > 0,05. Như vậy nghĩa là Độ tin cậy của KOL/KOC (R) không ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang của giới trẻ.

Vậy ta cần loại bỏ biến có giá trị Sig. > 0,05 là R (độ tin cậy của KOL/KOC) khỏi mô hình, sau đó chạy lại mô hình hồi quy lần 2 với biến được giữ lại.

Phân tích hồi quy lần 2

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) ,693 ,209 3,310 ,001

AT ,514 ,068 ,531 7,522 ,000 ,513 1,950

SU ,210 ,060 ,242 3,485 ,001 ,528 1,895

AR ,111 ,058 ,116 1,910 ,058 ,687 1,455

a. Dependent Variable: PI

74 Từ bảng kết quả hồi quy lần 2 ta thấy có 2 biến có Sig. (hay p-value) không đạt mức ý nghĩa 5% = 0,05 là: AR với Sig = 0,058 > 0,05. Như vậy nghĩa là độ hấp dẫn của KOL/KOC (AR) không ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang của giới trẻ.

Vậy ta cần tiếp tục loại bỏ biến có giá trị Sig. > 0,05 là AR khỏi mô hình, sau đó chạy lại mô hình hồi quy lần 3 với biến được giữ lại

Phân tích hồi quy lần 3

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) ,862 ,192 4,502 ,000

AT ,552 ,066 ,570 8,371 ,000 ,560 1,785

SU ,238 ,059 ,275 4,032 ,000 ,560 1,785

a. Dependent Variable: PI

Với kết quả từ phân tích hồi quy lần 4 thì tất cả các biến còn lại điều có giá trị Sig. < 0,05.

Vậy biến thái độ của bạn đối với KOL/KOC (AT) và độ phù hợp của KOL/KOC (SU) đều có ảnh hưởng đến ý định mua hàng của thời trang của giới trẻ. Hệ số phóng đại phương sai VIF <

10 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến giữ các biến. Như vậy các biến độc lập này hoàn toàn phù hợp với mô hình.

4.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Model Summaryb

Mod el

R R

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Change Statistics Durbin-

Watson R Square

Change

F Change

df1 df2 Sig. F

Change

1 ,780a ,608 ,603 ,504 ,608 116,976 2 151 ,000 2,237

a. Predictors: (Constant), SU, AT b. Dependent Variable: PI

Kết quả phân tích hồi qui bội của mô hình tại bảng trên, cho thấy R² điều chỉnh (Adjusted R Square) bằng 0,608, nghĩa là mức độ phù hợp của mô hình là 60,8% (mô hình có thể giải thích được 60,8% sự biến thiên của biến phụ thuộc là ý định mua hàng. Còn lại 39,2% ý định mua hàng thời trang của giới trẻ thành phố Hồ Chí Minh xuất phát từ các nhân tố khác.

Vậy các biến được đưa vào mô hình đạt kết quả giải thích tốt.

75

ANOVAa

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 59,313 2 29,657 116,976 ,000b

Residual 38,283 151 ,254

Total 97,596 153

a. Dependent Variable: PI b. Predictors: (Constant), SU, AT

Kết quả nhận được từ bảng ANOVA tại bảng trên, cho thấy trị thống kê F là 116,976 với giá trị Sig. rất nhỏ (= 0,000 < 0,05). Như vậy, có thể kết luận rằng mô hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy ra rộng cho toàn tổng thể.

4.4.2. Kiểm tra phân phối chuẩn phần dư

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…

Vì vậy, cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư. Trong nghiên cứu này, cần sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot.

Hình 4.1 Biểu đồ tần số Histogram

Giá trị trung bình rất nhỏ (Mean = 6,67E-16) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std. Dev = 0,993) nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

76

Hình 4.2 Biểu đồ phân phối tích lũy P_Plot

Các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

77

4.4.3. Kết quả hồi quy

Kết quả hồi quy được thể hiện qua bảng sau:

Nhân tố Beta chưa

chuẩn hoá

Beta chuẩn hoá Sig. Kết luận

H2: Thái độ của bạn đối với thông tin được chia sẽ bởi KOL/KOC (AT) ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang của giới trẻ tại TPHCM

0,552 0,570 0,000 Có tác động

H5: Độ phù hợp của KOL/KOC (SU) ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang của giới trẻ tại TPHCM

0,238 0,275 0,000 Có tác động

Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến của nghiên cứu này có dạng:

Hồi quy chưa chuẩn hóa: PI = 0,862 + 0,570*AT + 0,238*SU Hồi quy đã chuẩn hóa: PI = 0,570*AT + 0,275*SU

Trong số 4 nhân tố độc lập được hình thành sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), thì có 2 nhân tố có tác động có ý nghĩa thống kê đến sự hài lòng, bao gồm: Thái độ của bạn đối với thông tin được chia sẽ bởi KOL/KOC (AT); Độ phù hợp của KOL/KOC (SU).

Trong đó, Nhân tố Thái độ của bạn đối với thông tin được chia sẽ bởi KOL/KOC (SU) có tác động đến ý định mua hàng lớn nhất với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,570, tiếp đến là nhân tố Độ phù hợp của KOL/KOC (SU) với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,275.

Từ phương trình hồi quy, chúng ta thấy rằng các hệ số Beta chuẩn hóa của hai nhân tố Thái độ của bạn đối với thông tin được chia sẽ bởi KOL/KOC (AT); Độ phù hợp của KOL/KOC

78 (SU) đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với ý định mua hàng thời trang của giới trẻ. Có nghĩa là ý định mua hàng của giới tể sẽ tăng lên theo chiều thuận khi những biến Thái độ của bạn đối với thông tin được chia sẽ bởi KOL/KOC (AT); Độ phù hợp của KOL/KOC (SU) được phát triển theo hướng tích cực.

79

Một phần của tài liệu Phân tích Dữ liệu (Trang 74 - 80)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(84 trang)