CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Model Sum of
Squares df Mean
Square F Sig.
1
Regressio
n 46.537 5 9.307 96.972 .001b
Residual 20.540 214 .096
Total 67.076 219
a. Dependent Variable: QDM
b. Predictors: (Constant),KG, TH, TT, CLSP, GC
16Phân tích phương sai
Phân tích phương sai
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Giá trị Sig kiểm định F = 0.001 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy có ý nghĩa.
45
Model Summary
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin- Watson
1 .833a .694 .687 .30981 1.885
a. Predictors: (Constant), KG, TH, TT, CLSP, GC b. Dependent Variable: QDM
17Tóm tắt mô hình
Tóm tắt mô hình
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0.687 = 68.7%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 68.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Giá trị Durbin–Watson là 1.885, nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên kết quả hồi quy không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
46 Coefficientsa
18Hồi quy đa biến
Yếu tố
Hệ số chưa
chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig.
Thống kê cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta
Độ chấp nhận của biến
VIF
1
(Hằng
số) .195 .156 1.24
8 .214
Gía cả .273 .032 .351 8.44
3
<.00
1 .828 1.20 8 Thuận
tiện .097 .030 .130 3.20
0 .002 .865 1.15 6 Thương
hiệu .096 .032 .119 2.96
4 .003 .890 1.12 3 Chất
lượng sản phẩm
.294 .026 .470 11.3
88
<.00
1 .840 1.19 0 Không
gian .184 .032 .218 5.65
8
<.00
1 .966 1.03 5 a. Dependent Variable: QDM
19Hồi quy đa biến
Hồi quy đa biến
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS
− Hệ số Sig trong mô hình ta thấy tất cả đều đạt yêu cầu < 0.05 đủ điều kiện tin cậy, mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
− Hệ số VIF các biến độc lập đều nhỏ hơn 5, như vậy không có đa cộng tuyến xảy ra.
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, ta thấy:
47
● Biến độc lập Chất lượng sản phẩm (CLSP) là biến độc lập tác động mạnh nhất đến quyết định mua hàng ở Highlands Coffee khu vực thành phố Thủ Đức (Với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.470)
● Biến độc lập Giá cả (GC) là biến độc lập tác động mạnh nhì đến quyết định mua hàng ở Highlands Coffee khu vực thành phố Thủ Đức (Vì hệ số Beta chuẩn hóa = 0.351)
● Biến độc lập Không gian (KG) là biến độc lập tác động mạnh thứ ba đến quyết định mua hàng ở Highlands Coffee khu vực thành phố Thủ Đức (Vì hệ số Beta chuẩn hóa = 0.218)
● Biến độc lập Sự thuận tiện (TT) là biến độc lập tác động mạnh thứ tư đến quyết định mua hàng ở Highlands Coffee khu vực thành phố Thủ Đức (Vì hệ số Beta chuẩn hóa = 0.130)
● Biến độc lập Thương hiệu (TT) là biến độc lập tác động yếu nhất đến đến quyết định mua hàng ở Highlands Coffee khu vực thành phố Thủ Đức (Vì hệ số Beta chuẩn hóa = 0.119)
− Phương trình hồi quy chuẩn hóa sẽ được viết như sau:
QDM = 0.351*GC + 0.13*TT + 0.119*TH + 0.47*CLSP + 0.218*KG + ε
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu chúng ta tăng hoặc giảm biến độc lập CLSP 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QDM sẽ tăng hoặc giảm 0.470 đơn vị
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu chúng ta tăng hoặc giảm biến độc lập GC 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QDM sẽ tăng hoặc giảm 0.351 đơn vị
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu chúng ta tăng hoặc giảm biến độc lập KG 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QDM sẽ tăng hoặc giảm 0.218 đơn vị
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu chúng ta tăng hoặc giảm biến độc lập TT 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QDM sẽ tăng hoặc giảm 0.130 đơn vị
48
− Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, nếu chúng ta tăng hoặc giảm biến độc lập TH 1 đơn vị thì biến phụ thuộc QDM sẽ tăng hoặc giảm 0.119 đơn vị
- Như vậy các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Đồ thị tần số Histogram
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.989 gần bằng 1, như vậy phân phối phần dư là xấp xỉ chuẩn.
49
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Các điểm dữ liệu phân bổ tập trung quanh đường chéo, không có sự sai lệch lớn khỏi đường chéo, do đó phần dư xấp xỉ chuẩn.
50
Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ SPSS Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh đường tung độ 0 và có xu hướng tạo thành một đường thẳng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
51