Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu

PHẦN II NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

2.2. Đánh giá mức độ nhận biết của khách hàng thành phố Huế đối với thương hiệu Hoàng Gia của công ty TNHH sơn Hoàng Gia

2.2.7. Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu

Quá trình phân tích độ phù hợp của thang đo và phân tích nhân tố ở trên đã xác định được 5 nhân tố thuộc về các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu.

Hai biến thành phần là “câu khẩu hiệu dễ hiểu” và “tên thương hiệu dễ nhớ” đã bị loại, do đó mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Sơ đồ 2.2 - Mô hình nghiên cứu điều chỉnh

Đồng thời các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại cho phù hợp hơn với sự thay đổi của các yếu tố:

H1: Logo dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

H2: Quảng cáo thương hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

H3: Tên thương hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

H4: Câu khẩu hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

H5: Bao bì sản phẩm dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

2.2.7.2. Hệ số tương quan Pearson Giả thuyết:

H0: Các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể H1: Các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.

Qua bảng Correlations (xem phụ lục 6), giá trị Sig. của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,01 cho phép ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau và sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó biến “câu khẩu hiệu” (r = 0,249 < 0,3) có tương quan yếu với biến phụ thuộc “mức độ nhận biết thương hiệu”. Các biến còn lại có tương quan trung bình với biến phụ thuộc“mức độ nhận biết thương hiệu”.

Mức độ nhận biết thương hiệu Tên thương hiệu

Logo

Câu khẩu hiệu (Slogan) Quảng cáo thương hiệu

Bao bì sản phẩm

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.7.3. Xây dựng mô hình hồi quy

Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ nhận biết thương hiệu Hoàng Gia được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp hồi quy từng bước (stepwise).

Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc có tương quan không cao với biến phụ thuộc sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc.

Phương pháp hồi quy từng bước (stepwise) là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn.

Bảng 2.18 - Thủ tục chọn biến Các biến đưa vào/ loại raa

Mô hình Biến đưa vào Biến loại ra Phương pháp

1 Logo .Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<= 0,05, Xác xuất F-ra >= 0,1).

2 Bao bì

sản phẩm .Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<= 0,05, Xác xuất F-ra >= 0,1).

3 Quảng cáo

thương hiệu .Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<= 0,05, Xác xuất F-ra >= 0,1).

4 Tên

thương hiệu .Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào

<= 0,05, Xác xuất F-ra >= 0,1).

a. Biến phụ thuộc: Mức độ nhận biết thương hiệu

(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Kết quả ở bảng trên cho thấy có 4 biến độc lập được đưa vào đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào0,05 và xác suất F–ra0,1, chỉ có 1 biến độc lập“câu khẩu hiệu” không

Trường Đại học Kinh tế Huế

đạt tiêu chuẩn. Vì vậy mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:

Mức độ nhận biết thương hiệu = β0+ β1* Logo + β2* Bao bì sản phẩm + β3* Quảng cáo thương hiệu + β4* Tên thương hiệu

Với βilà hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập.

Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng tóm tắt mô hình (bảng 2.19) cho thấy, mô hình 4 biến độc lập có giá trị R2điều chỉnh cao nhất là 0,509. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 50,9%. Hay nói cách khác, 50,9% biến thiên của biến phụ thuộc “mức độ nhận biết thương hiệu”được giải thích bởi 4 biến độc lập là “logo”, “bao bì sản phẩm”, “quảng cáo thương hiệu”,

“tên thương hiệu”còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Các bước tiếp theo sẽ sử dụng mô hình hồi quy gồm 4 biến độc lập này để phân tích.

Kết quả của việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến cho ta kết quả ở bảng tóm tắt mô hình dưới đây:

Bảng 2.19 - Tóm tắt mô hình hồi quy

Mô

hình R R2

R2 điều chỉnh

Ước lượng độ lệch

chuẩn

Số liệu thống kê thay đổi

Durbin- Watson Mức

thay đổi

R2

Mức thay đổi

F

Df 1

Df 2

Mức thay đổi

Sig. F

1 0,536 0,288 0,282 0,29640 0,288 54,917 1 136 0,000

2 0,641 0,411 0,403 0,27042 0,124 28,389 1 135 0,000

3 0,697 0,486 0,475 0,25362 0,075 19,474 1 134 0,000

4 0,723 0,523 0,509 0,24516 0,037 10,414 1 133 0,002 1,994

e. Biến phụ thuộc: Mức độ nhận biết thương hiệu

(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) 2.2.7.4. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = 0 (Biến phụ thuộc không có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập)

H1: có ít nhất 1 biến độc lập có liên hệ (có ảnh hưởng) đến biến phụ thuộc Kết quả phân tích ANOVA của mô hình số 4 (xem phụ lục 6) cho thấy: giá trị Sig. = 0,000 < 0,05, với độ tin cậy là 95% cho phép ta bác bỏ giả thiết H0. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể. Sự kết hợp của 4 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc “mức độ nhận biết thương hiệu”.

2.2.7.5. Dò tìm các vi phạm các giả định cần thiết a. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư

Tính chất phân phối của phần dư thể hiện qua biểu đồ tần số Histogram (xem phụ lục 6).

Với Mean = -6,70E -15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,985 tức xấp xỉ bằng 1, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Ngoài ra, sử dụng tiêu chuẩn Skewness và Kurtosis để xác định tính chất phân phối của phần dư, kết quả được thể hiện ở bảng dưới đây:

Bảng 2.20 - Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Skewness Kurtosis

Statistic Std. Error Statistic Std. Error Phần dư chuẩn hoá -0,304 0,206 -0,583 0,410

(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Từ bảng trên ta nhận thấy, giá trị độ lệch tiêu chuẩn của phân phối Skewness và Kurtosis của biến phần dư chuẩn hoá nằm trong phạm vi cho phép từ -2 đến 2 nên có thể khẳng định tính phân phối chuẩn của phần dư. Do đó giả thuyết H0 về tính phân phối chuẩn của phần dư được chấp nhận.

b. Giả định tính độc lập của sai số

Đại lượng Durbin - Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:

H0: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào bảng tóm tắt mô hình (bảng 2.19) ta thấy đại lượng d = 1,994. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 233) cho rằng “N là số quan sát của mẫu và k là số biến độc lập trong mô hình để kiểm định mức ý nghĩa theo quy tắc quyết định”. Do đó, tra bảng thống kê Durbin - Watson cho ta giá trị: dL= 1,679 và dU

= 1,788.

Có tự tương quan thuận chiều (dương)

Miền không có

kết luận

Chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất

Miền không có

kết luận

Có tự tương quan ngược chiều (âm)

0 dL

1,679

dU

1,788 2 4-dU

2,212

4-dL 4

2,321

Nhận xét: Đại lượng d = 1,994 rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan. Như vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.

c. Giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến

Qua bảng Coefficientsa (xem phụ lục 6) ở mô hình số 4, ta thấy: tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance) của các biến đưa vào mô hình lớn hơn 0,1 và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) đều nhỏ hơn 10, do đó mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

2.2.7.6. Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố

Bảng 2.21 - Kết quả phân tích hồi quy đa biến

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá

Hệ số hồi quy chuẩn hoá

t Sig.

B Độ lệch chuẩn Beta

4

(Hằng số) 0,853 0,247 3,458 0,001

Logo 0,248 0,039 0,416 6,299 0,000

Bao bì sản phẩm 0,182 0,036 0,309 5,122 0,000

Quảng cáo thương hiệu 0,185 0,047 0,242 3,938 0,000

Tên thương hiệu 0,145 0,045 0,218 3,227 0,002

a. Biến phụ thuộc: Mức độ nhận biết thương hiệu

(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kiểm định t với độ tin cậy 95% trong phân tích hệ số hồi quy cho ta thấy: giá trị Sig. của tất cả 4 biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 nên cả 4 biến độc lập này đều có tác động đến biến phụ thuộc“mức độ nhận biết thương hiệu”, chúng đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc này do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.

Phương trình hồi quy tổng quát của mô hình được viết lại như sau:

Mức độ nhận biết thương hiệu = 0,853 + 0,416 * Logo + 0,309 * Bao bì sản phẩm + 0,242 * Quảng cáo thương hiệu + 0,218 * Tên thương hiệu

Như vậy, chỉ có 4 biến độc lập của mô hình được chứng minh là có ảnh hưởng đến “mức độ nhận biết thương hiệu”. Nghĩa là sự gia tăng hay giảm đi mức độ dễ dàng nhận biết các yếu tố thành phần sẽ làm tăng/giảm tương ứng mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng. Dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hoá ta biết được mức độ tác động của 4 biến độc lập này đến biến phụ thuộc “mức độ nhận biết thương hiệu”

Hoàng Gia. Trong đó, “logo” có ảnh hưởng lớn nhất (0,416), kế đến là “bao bì sản phẩm” (0,309), “quảng cáo thương hiệu” (0,242) và cuối cùng là “tên thương hiệu”

(0,218). Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết được mô tả qua sơ đồ sau:

Sơ đồ 2.3 - Kết quả xây dựng mô hình nghiên cứu 2.2.7.7. Kiểm định giả thuyết

Dựa trên các kết quả thu được thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến phản ánh sự phụ thuộc của biến“mức độ nhận biết thương hiệu”đối với các biến độc lập là “logo”, “bao bì sản phẩm”, “quảng cáo thương hiệu” và “tên thương

Mức độ nhận biết thương hiệu Quảng cáo thương hiệu

Logo

Tên thương hiệu Bao bì sản phẩm

0,416 (0,039)

0,309 (0,036)

0,242 (0,047)

0,218 (0,045)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.22 - Kết luận các giả thuyết Giả

thuyết Nội dung Beta t Sig.

(2 phía)

Kết luận H1

Logo dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

0,416 6,299 0,000 Chấp nhận

H2

Quảng cáo thương hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

0,242 3,938 0,000 Chấp nhận

H3

Tên thương hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

0,218 3,227 0,002 Chấp nhận

H4

Câu khẩu hiệu dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

. . . Bác bỏ

H5

Bao bì sản phẩm dễ dàng nhận biết tương quan cùng chiều với mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng và ngược lại.

0,309 5,122 0,000 Chấp nhận

Từ bảng 2.22 ta thấy: với độ tin cậy 95% cho ra giá trị Sig. của 4 biến độc lập

“logo”, “bao bì sản phẩm”, “quảng cáo thương hiệu”, “tên thương hiệu”trong thang đo mô hình điều chỉnh đều nhỏ hơn 0,05 nên chúng có ý nghĩa thống kê. Kết quả của mô hình hồi quy đã loại biến độc lập “câu khẩu hiệu” ra khỏi mô hình, điều này cho thấy mức độ ảnh hưởng của yếu tố “câu khẩu hiệu” đến “mức độ nhận biết thương hiệu” không có ý nghĩa thống kê, do vậy giả thuyết H4bị bác bỏ.