CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
4.5.3. Kết quả hồi quy tuyến tính
4.5.3.2. Xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.9, tác giả tổng hợp tóm tắt kết quả như sau:
Bảng 4.10. Bảng tóm tắt kết quả Nội dung các biến độc lập Hệ số Beta
chuẩn hóa
Giá trị Sig
Nội dung biến phụ thuộc
Giá cả 0,088 ,035
Quyết định mua của cha
mẹ
Chất lượng 0,111 ,018
Màu sắc 0,112 ,010
Kiểu dáng mẫu mã 0,332 ,000
Giai đoạn phát triển của trẻ em 0,187 ,000 Loại hình ngôn ngữ yêu cầu của trẻ em:
+ Đòi hỏi của trẻ em 0,136 ,002
+ Quan sát -0,235 ,000
Theo kết quả thống kê trên, tác giả có thể kết luận rằng: kiểu dáng mẫu mã (0.332) có tác động mạnh nhất đến quyết định mua đồ chơi cho trẻ em của các bậc cha mẹ tại TP.HCM. Điều đó cũng có ý nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu kiểu dáng mẫu mã đồ chơi bắt mắt thu hút cha mẹ tăng lên 1 đơn vị thì làm cho việc ra quyết định mua của cho mẹ tăng lên 0.332 đơn vị. Tương tự đối với các yếu tố giá cả, chất lượng, màu sắc.
Dấu của các hệ số beta của các yếu tố giá cả, màu sắc, chất lượng và kiểu dáng mẫu mã đều dương chứng tỏ sự tác động cùng chiều của các yếu tố đối với biến phụ thuộc (quyết định mua của cha mẹ).
Ngoài các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua của cha mẹ đã phân tích trên, kết quả hồi quy cũng cho thấy quyết định mua của cha mẹ còn chịu sự tác động của các biến kiểm soát. Cụ thể:
- Giai đoạn phát triển của trẻ: hệ số Beta=0.187 cho thấy nhóm trẻ em ở giai đoạn phát triển cao hơn, cụ thể là giai đoạn phân tích và phản chiếu có tác động đến việc ra quyết định của cha mẹ hiệu quả hơn 0.187 đơn vị so với nhóm trẻ em ở giai đoạn phát triển nhận thức khi các yếu tố khác không đổi.
- Loại hình ngôn ngữ yêu cầu của trẻ em: kết quả phân tích cho thấy khi trẻ em yêu cầu bằng cách đòi hỏi, xin một cách khẩn thiết thì tác động đến quyết định mua của cha mẹ cao hơn việc ra quyết định mua của cha mẹ dựa vào nhu cầu theo một tiêu chuẩn thường có trong xã hội 0.136 đơn vị khi các yếu tố khác không đổi. Còn quyết định mua của cha mẹ dựa vào việc quan sát, khi thấy trẻ em có ánh mắt, cử chỉ thích thú đối với đồ chơi thì thấp hơn so với dựa vào nhu cầu theo một tiêu chuẩn 0.235 đơn vị khi các yếu tố khác không đổi. Qua đó, có thể thấy rằng khi trẻ em yêu cầu bằng cách đòi hỏi, xin một cách khẩn thiết thì tác động mạnh nhất dẫn đến quyết định mua của cha mẹ so với 2 cách thức còn lại. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước đây.
4.5.3.3. Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Kiểm định vi phạm giả định qua các bước kiểm định: đa cộng tuyến, độc lập sai số, phân phối chuẩn phần dư, phương sai thay đổi và quan hệ phi tuyến
- Kiểm định đa cộng tuyến: cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến một biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng. Vì thế, các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn trường hợp không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao. Một trong các cách phát hiện đa cộng tuyến là sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập, đo lường đa cộng tuyến. Theo kết quả bảng 4.9 cho thấy hệ số phóng đại VIF đều bé hơn 2. Do đó, giả định này không bị vi phạm, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kiểm định tính độc lập của sai số (các phần dư không có tương quan):
thông thường kết quả hồi quy đạt yêu cầu khi các phần dư trong mô hình hồi quy không có tương quan với nhau. Để kiểm định giả thuyết này tác giả dựa vào giá trị
Durbin-Waston. Theo kết quả từ bảng 4.9 phân tích cho thấy giá trị Durbin-Watson bằng 2.044, giá trị này gần tiến về giá trị 2. Vì vậy có thể kết luận không có tương quan giữa các sai số trong mô hình, có nghĩa là giả định tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
- Kiểm định phân phối chuẩn phần dư: phân tích hồi quy luôn mong muốn phần dư được phân phối theo dạng đồ thị phân phối chuẩn. Tuy nhiên, thực tế sẽ không tránh khỏi những sai lệch trong việc chọn mẫu, phỏng vấn… nên kết quả đồ thị phần dư không hoàn toàn có phân phối chuẩn, vì vậy tác giả dưa vào giá trị trung bình Mean) và độ lệch chuẩn (Std.Dev), nếu giá trị Mean tiến về gần 0 và Std.Dev tiến về gần 1 thì xem như có phân phối chuẩn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Dựa vào hình 4.1, kết quả phân tích cho thấy giá trị trung bình của phần dư bằng 1,88E-15, giá trị cực nhỏ và gần như bằng 0 trong khi đó giá trị độ lệch chuẩn bằng 0,982 gần bằng 1. Từ kết quả này chúng ta có thể khẳng định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.1. Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư
Ta có thể dùng thêm biểu đồ P-P plot để kiểm tra giả thiết này:
Hình 4.2. Biểu đồ P-P plot
Hình 4.2 cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể kết luận là giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
- Kiểm định phương sai của sai số không đổi: để kiểm định phương sai thay đổi tác giả tác giả dùng đồ thị Scatter plot với giá trị phần dư chuẩn hóa (standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (standardized predicted value) trên trục hoành. Dựa vào hình 4.3 ta thấy sự thay đổi của phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh trục 0 (tức là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi (từ -2 đến +2). Điều này có nghĩa là phương sai của sai số không đổi.
- Kiểm định quan hệ phi tuyến: để nhận dạng quan hệ phi tuyến tác giả sử dụng đồ thị scatterplot. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì sẽ không nhận thấy có gì liên hệ giữa các giá trị dự đoán và phần
dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên. Nhìn vào hình 4.3 ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ gốc 0. Như vậy, giả thiết quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là quan hệ tuyến tính không bị vi phạm nên mô hình hồi qui phù hợp.
Hình 4.3. Biểu đồ Scatterplot
Tóm lại, từ các kết quả kiểm định trên ta thấy các giả định vi phạm của hồi quy đều không bị vi phạm.
Tóm tắt chương 4
Chương này đã trình bày các kết quả có được từ việc phân tích dữ liêu thu thập. Trong đó, mẫu nghiên cứu N=194 đã được thống kê theo giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp của đối tượng được khảo sát. Qua đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA, mô hình nghiên cứu giữ được 4 nhân tố ảnh hưởng chính đến quyết đinh mua của cha mẹ: giá cả, chất lượng, màu sắc và kiểu dáng mẫu mã.
Sau đó, tác giả đã khám phá sự khác biệt trung bình giữa các nhóm trong các yếu tố giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngôn ngữ yêu cầu của trẻ em, thu nhập gia đình và giới tính trẻ em đối với quyết định mua của cha mẹ. Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm trong các yếu tố giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngôn ngữ yêu cầu của trẻ em, thu nhập gia đình đối với quyết định mua của cha mẹ. Từ đó, tác giả thực hiện mã hóa biến tạo biến giả (dummy) để tiến hành hồi quy.
Theo kết quả phân tích hồi quy thì đặc điểm cá nhân của đối tượng khảo sát là thu nhập gia đình không tác động đến quyết định mua của cha mẹ. Do vậy, biến kiểm soát này chỉ có ý nghĩa trong việc thống kê mẫu. Tuy nhiên, kết quả cũng đã chứng minh các biến kiểm soát như giai đoạn phát triển của trẻ em, loại hình ngôn ngữ yêu cầu của trẻ em có tác động đến quyết định mua của cha mẹ.
Vì vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận trong mô hình, giải thích được 76.0% sự biến thiên của quyết định mua của cha mẹ.