CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định giả thuyết
Mô hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy. Có 4 phương trình hồi quy đơn độc lập cần được thực hiện, 4 phương trình nhằm xác định sự ảnh hưởng của yếu tố cường độ phân phối lên từng nhân tố trong mô hình, đánh giá sự ảnh hưởng của cường độ phân phối (DI) đối với các thành phần của giá trị thương hiệu (BA, BP, PQ và BL).
4.4.1 Phương trình hồi quy thứ nhất
Phương trình hồi quy thứ nhất nhằm xem xét sự ảnh hưởng của cường độ phân phối đối với thành phần nhận biết thương hiệu.
Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0.193và R2 điều chỉnh (Adjusted Square) là 0.190, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đạt 19% (hay mô hình đã giải thích được 19% sự biến thiên của biến phụ thuộc là nhận biết thương hiệu). Trị số thống kê F đạt giá trị 64.83 tại mức ý nghĩa sig = 0.000, kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 <
1.916 < 3). Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ nhất được trình bày trong Bảng 4.20.
Bảng 4.20 Kết quả hồi quy của phương trình thứ nhất
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa Biến
B Std. Error Beta
t Sig
(p-value)
(Constant) 1.871 0.243 7.708 0.000
Cường độ 0.466 0.058 0.439 8.050 0.000
Biến phụ thuộc: Nhận biết thương hiệu
Từ Bảng 4.20 cho thấy rằng nhân tố cường độ phân phối có tác động dương (hệ số beta dương) đến sự nhận biết thương hiệu của khách hàng với beta = 0.439, với mức ý nghĩa sig = 0.000, ngoại trừ giá trị hằng số rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê, do đó hoàn toàn có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể, giả thuyết H1 được chấp nhận. Phương trình hồi quy thứ nhất đối với các biến có hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
BA = 0.439 DI Trong đó: BA Nhận biết thương hiệu của khách hàng.
DI Cường độ phân phối.
4.4.2 Phương trình hồi quy thứ hai
Phương trình hồi quy thứ hai được thực hiện nhằm xem xét sự ảnh hưởng của cường độ phân phối đối với thành phần lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu (BP).
Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0.286 và R2 điều chỉnh là 0.283, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đạt 28.3% (hay mô hình đã giải thích được 28.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc là lòng ham muốn/ưa thích thương hiệu). Trị số thống kê F đạt giá trị 108.335 tại mức ý nghĩa sig = 0.000, kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < 1.805 < 3). Như vậy mô hình hồi quy đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ hai được trình bày trong Bảng 4.21.
Bảng 4.21 Kết quả hồi quy của phương trình thứ hai
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa Biến
B Std. Error Beta
t Sig
(p-value)
(Constant) 1.277 0.240 5.311 0.000
Cường độ 0.597 0.057 0.543 10.408 0.000
Biến phụ thuộc: Lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu
Từ Bảng 4.21 cho thấy rằng nhân tố cường độ phân phối có tác động dương đến lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu của khách hàng với beta = 0.534, với mức ý nghĩa sig = 0.000, ngoại trừ giá trị hằng số rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê, do đó mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là phù hợp với tổng thể, giả thuyết H2 được chấp nhận. Phương trình hồi quy thứ hai đối với các biến có hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
BP = 0.543 DI Trong đó: BP Lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu.
DI Cường độ phân phối.
4.4.3 Phương trình hồi quy thứ ba
Phương trình hồi quy thứ ba nhằm xem xét sự ảnh hưởng của cường độ phân phối đối với thành phần chất lượng cảm nhận.
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0.297và R2 điều chỉnh (Adjusted Square) là 0.294, mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đạt 29.4% (hay mô hình đã giải thích được 29.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc là chất lượng cảm nhận). Trị số thống kê F đạt giá trị 114.494 tại mức ý nghĩa sig = 0.000, kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 <
2.006 < 3). Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ ba được trình bày trong Bảng 4.22.
Bảng 4.22 Kết quả hồi quy của phương trình thứ ba
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa Biến
B Std. Error Beta
t Sig
(p-value)
(Constant) 1.715 0.204 8.422 0.001
Cường độ 0.520 0.049 0.545 10.700 0.000
Biến phụ thuộc: Chất lượng cảm nhận
Bảng 4.22 có thể thấy rằng nhân tố cường độ phân phối có tác động dương đến chất lượng cảm nhận của khách hàng với beta = 0.545, với mức ý nghĩa sig = 0.000, ngoại trừ giá trị hằng số rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê, do đó hoàn toàn có thể kết luận mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể, giả thuyết H3 được chấp nhận. Phương trình hồi quy thứ ba đối với các biến có hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
PQ = 0.545 DI Trong đó: PQ Chất lượng cảm nhận.
DI Cường độ phân phối.
4.4.4 Phương trình hồi quy thứ tư
Phương trình hồi quy thứ tư được thực hiện nhằm xem xét sự ảnh hưởng của cường độ phân phối đối với thành phần lòng trung thành thương hiệu (BL).
Kết quả hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số xác định R2 (R-square) là 0.250và R2 điều chỉnh là 0.248, nghĩa là mô hình đã giải thích được 24.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc là lòng trung thành thương hiệu. Trị số thống kê F đạt giá trị 90.537 tại mức ý nghĩa sig = 0.000, kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < 1.539 < 3). Như vậy mô hình hồi quy đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. Kết quả phân tích hồi quy phương trình thứ tư được trình bày trong Bảng 4.23.
Bảng 4.23 Kết quả hồi quy của phương trình thứ tư
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa Biến
B Std. Error Beta
t Sig
(p-value)
(Constant) 0.916 0.268 3.419 0.001
Cường độ 0.609 0.064 0.500 9.515 0.000
Biến phụ thuộc: Lòng trung thành thương hiệu
Từ Bảng 4.23 cho thấy rằng nhân tố cường độ phân phối có tác động dương đến sự lòng trung thành thương hiệu với beta = 0.500, với mức ý nghĩa sig = 0.000, ngoại trừ giá trị hằng số rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê, do đó mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng là phù hợp với tổng thể, giả thuyết H4 được chấp nhận. Phương trình hồi quy thứ tư đối với các biến có hệ số chuẩn hóa có dạng như sau:
BL = 0.500 DI
Trong đó: BL Lòng trung thành thương hiệu.
DI Cường độ phân phối.
4.4.5 Bình luận kết quả phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện kiểm định hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố EFA cho các thang đo; xác định các biến trung bình của các thành phần trong mô hình để tiếp tục thực hiện kiểm định mô hình hồi quy.
Kết quả hồi quy đơn cho yếu tố cường độ phân phối có ảnh hưởng về mặt thống kê đến sự thỏa mãn của khách hàng. Trong đó, cường độ phân phối tác động mạnh nhất đến chất lượng cảm nhận do có hệ số beta lớn nhất (βPQ = 0.545). Nhân tố bị tác động mạnh thứ hai do cường độ phân phối đó là thành phần lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu (βBP = 0.534), kế đến là thành phần lòng trung thành thương hiệu (βBL = 0.500) và cuối cùng là nhận biết thương hiệu (βBA = 0.439). Điều này cũng có nghĩa là 4 giả thuyết H1, H2, H3 và H4 đều được chấp nhận.
Giả thuyết H1 được phát biểu như sau: nếu cường độ phân phối càng cao thì nhận biết thương hiệu của khách hàng sẽ càng cao. Từ kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.20 cho thấy nhận biết thương hiệu và cường độ phân phối có quan hệ đồng biến với nhau với hệ số hồi quy là +0.439 và mức ý nghĩa p – value = 0.000 nên giả thuyết này được chấp nhận. Khách hàng sẽ dễ dàng nhận ra thương hiệu của bút Thiên Long hơn khi có nhiều nơi bán sản phẩm.
Giả thuyết H2 được phát biểu như sau: Nếu cường độ phân phối càng cao thì lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu của khách hàng sẽ càng cao. Từ kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.21 cho thấy rằng lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu và cường độ phân phối có quan hệ đồng biến với nhau với hệ số hồi quy là +0.534 và mức ý nghĩa p – value = 0.000 nên giả thuyết này được chấp nhận. Khi sản phẩm được bày bán ở nhiều nơi và dễ nhìn thấy thì khách hàng sẽ cảm thấy thích thương hiệu đó và mong muốn có sản phẩm sẽ cao.
Giả thuyết H3 được phát biểu rằng nếu cường độ phân phối càng cao thì chất lượng cảm nhận của khách hàng đối với thương hiệu đó sẽ càng cao. Từ kết quả phân tích
hồi quy ở bảng 4.22 cho thấy lượng cảm nhận và cường độ phân phối có quan hệ đồng biến với nhau với hệ số hồi quy là +0.545 và mức ý nghĩa p – value = 0.000 nên giả thuyết này được chấp nhận. Khách hàng sẽ cảm thấy chất lượng sản phẩm cao hơn khi có nhiều nơi bán sản phẩm đó.
Giả thuyết H4 được phát hiểu rằng nếu cường độ phân phối càng cao thì lòng trung thành thương hiệu của khách hàng sẽ càng cao. Từ kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.23 ta thấy, trung thành thương hiệu và cường độ phân phối có quan hệ đồng biến với nhau với hệ số hồi quy là +0.500 và mức ý nghĩa p – value = 0.000 nên giả thuyết này không bị bác bỏ. Khi sản phẩm được bày bán ở nhiều nơi và dễ dàng tìm thấy sản phẩm và mua khi cần thiết thì khách hàng sẽ trung thành hơn với thương hiệu.
Kết quả kiểm định của các giả thuyết thống kê của mô hình nghiên cứu được tóm tắt và trình bày ở Bảng 4.24. Và mô hình nghiên cứu sau khi đã kiểm định giả thuyết được trình bày ở hình 4.1.
Bảng 4.24 Bảng tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết thống kê
STT Giả thuyết Beta Sig (p-
value)
Kết luận
H1 Có sự tương quan thuận giữa cường độ phân
phối và nhận biết thương hiệu của khách hàng. 0.439 0.000 Chấp
nhận
H2
Có sự tương quan thuận giữa cường độ phân phối và lòng ưa thích/ham muốn thương hiệu của khách hàng.
0.535 0.000 Chấp
nhận
H3
Có sự tương quan thuận giữa cường độ phân phối và chất lượng cảm nhận của khách hàng về sản phẩm.
0.545 0.000 Chấp
nhận
H4
Có sự tương quan thuận giữa cường độ phân phối và lòng trung thành của khách hàng đối với sản phẩm.
0.500 0.000 Chấp
nhận