CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích hồi quy
Ở trên chúng ta đã đặt ra giả thuyết là có sự tương quan giữa các thành phần các yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Do đó để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay không và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác đông đến hoạt động quyết định mua căn hộ chung cƣ.
Trong phân tích hồi quy đươc thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mền SPSS 16.0. Đánh giá sự phù hợp của mô hình.
Hệ số R2 thường được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với tập hợp dữ liệu mẫu.
4.4.1. Phân tích tương quan
Nhằm xem xét mối tương quan giữa các biến trước khi phân tích hồi quy tuyến tính bội, đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Kết quả phân tích tương quan xem bảng 4.6.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến Phân tích tương quan
CLCH DVCH YTVH YTXH YTG HTBH QDM CLCH
Hệ số tương quan 1 .077 .460** .535** .414** .449** .535**
Sig. .112 .000 .000 .000 .000 .000
DVCH
Hệ số tương quan .077 1 .170** .051 .109* .040 .149**
Sig. .112 .000 .296 .025 .408 .002
YTVH
Hệ số tương quan .460** .170** 1 .314** .247** .284** .382**
Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000
YTXH
Hệ số tương quan .535** .051 .314** 1 .549** .478** .529**
Sig. .000 .296 .000 .000 .000 .000
YTG
Hệ số tương quan .414** .109* .247** .549** 1 .362** .444**
Sig. .000 .025 .000 .000 .000 .000
HTBH
Hệ số tương quan .449** .040 .284** .478** .362** 1 .476**
Sig. .000 .408 .000 .000 .000 .000
QDM
Hệ số tương quan .535** .149** .382** .529** .444** .476** 1 Sig. .000 .002 .000 .000 .000 .000 (Nguồn: thống kê xử lý số liệu)
Từ kết quả phân tích tương quan trên, ta có thể thấy tương quan giữa các biến phụ thuộc “quyết định mua” với các biến độc lấp: (1) Chất lƣợng sản phẩm; (2) Sản phẩm dịch vụ; (3) Yếu tố văn hóa; (4) Yếu tố xã hội; (5) Yếu tố giá; (6) Hỗ trợ bán hàng. Hệ số tương quan thấp nhất là 0.149, và tất cả các giá trị P (Sig)<0.05. Do đó có thể đƣa các biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc “quyết định mua”. Tuy nhiên, quyết định mua của từng biến độc lập này lên biến phụ thuộc sẽ đƣợc xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều cao hơn 0.3, do vậy chúng ta cần phải thận trọng trong phân tích hồi quy tuyến tính bội để tránh hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.4.2.Phân tích hồi quy:
Phân tích hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp đồng thời ENTER nhằm kiểm định các giả thuyết. Kết quả của phân tích hồi quy xem chi tiết tại phụ lục 5.
Bảng 4.7: Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb Thống kê thay đổi
Mô
hình R R2 R2 đƣợc hiệu chỉnh
Độ lệch chuẩn ƣớc tính
Durbin- Watson
F Sig. thay đổi F 1 .659a .435 .426 .52949 1.939 53.669 .000a a. Dự báo: (Hằng số), HTBH, DVCH, YTVH, YTG, CLCH, YTXH
b. Biến phụ thuộc: QDM
(Nguồn: thống kê xử lý số liệu)
Trong mô hình này, có R là 0.659, cho thấy mô hình này là phù hợp, R2 điều chỉnh là 0.435 (Nhỏ hơn R), do đó, dùng R2 điều chỉnh để đánh giá sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95% (kết quả thống kê F trong mô hình có Sig.=.000).
Bảng 4.8: Mô hình hồi quy ANOVAb
Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình của bình
phương F Sig.
1
Hồi quy 90.280 6 15.047 53.669 .000a
Phần dƣ 117.470 419 .280
Tổng 207.749 425
a. Dự đoán: (Hằng số), HTBH, DVCH, YTVH, YTG, CLCH, YTXH b. Biến phụ thuộc: QDM
(Nguồn: thống kê xử lý số liệu)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sau kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, trị F=53.669 và mức ý nghĩa p(Sig)=.000<0.05. Do vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đƣa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hê số chƣa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa
t Sig.
Đa cộng tuyến
B Độ lệch
chuẩn Beta Dung
sai VIF
1
Hằng số .667 .217 3.080 .002
CLCH .205 .044 .227 4.711 .000 .580 1.724
DVCH .090 .042 .080 2.129 .034 .964 1.037
YTVH .103 .039 .112 2.661 .008 .759 1.317
YTXH .174 .043 .203 4.075 .000 .545 1.833
YTG .102 .035 .132 2.930 .004 .667 1.500
HTBH .163 .036 .194 4.455 .000 .709 1.411
(Nguồn: thống kê xử lý số liệu)
Trong mô hình hồi quy β của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, các giá trị p(sig) đều nhỏ hơn 0.05: CLCH (.000); DVCH (.034); YTVH (.008); YTXH (.000); YTG (0.04); HTBH (.000). Về kiểm định đa cộng tuyến, chúng ta thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 10 cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra.
4.4.3.Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
H1: Giả thuyết là chất lượng căn hộ tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số beta đạt 0.227, mức ý nghĩa Sig.=.000<0.05. Nhƣ vậy, chất lƣợng căn hộ tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.
H2: Giả thuyết là dịch vụ căn hộ tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số
beta đạt 0.080, mức ý nghĩa Sig.=.0034<0.05. Nhƣ vậy, dịch vụ căn hộ tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.
H3: Giả thuyết là yếu tố văn hóa tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số beta đạt 0.112, mức ý nghĩa Sig.=.008<0.05. Nhƣ vậy, yếu tố văn hóa tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.
H4: Giả thuyết là yếu tố xã hội tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số beta đạt 0.203, mức ý nghĩa Sig.=.000<0.05. Nhƣ vậy, yếu tố xã hội tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.
H5: Giả thuyết là yếu tố giá tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số beta đạt 0.132, mức ý nghĩa Sig.=.004<0.05. Nhƣ vậy, yếu tố giá tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.
H6: Giả thuyết là hỗ trợ bán hàng tác động dương (+) đến quyết định mua căn hộ chung cƣ. Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số beta đạt 0.194, mức ý nghĩa Sig.=.000<0.05. Nhƣ vậy, chính sách hỗ trợ bán hàng tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ tại khu vực TP HCM.