CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Phân tích mô hình hồi quy Coefficients
Bảng Coefficients đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hay không dựa vào kiểm định t. Trong đó, giá trị Sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0.05 thì ta kết luận biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, chúng ta sẽ có hai hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa ký hiệu là B và đã chuẩn hóa ký hiệu là Beta. Nếu hệ số hồi quy trên dương, nghĩa là biến độc lập đó tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc và ngược
lại. Khi xem xét mức độ tác động giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc, chúng ta sẽ dựa vào giá trị tuyệt đối hệ số Beta, giá trị tuyệt đối càng lớn, biến độc lập tác động càng mạnh lên biến phụ thuộc. Ngoài ra, còn có hệ số phóng đại phương sai VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu hệ số VIF > 2, chúng ta cần cẩn thận bởi vì đã có thể xảy ra sự đa cộng tuyến gây sai lệch các ước lượng hồi quy. Để đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập, chúng tôi đặt giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập Xn bằng 0.
Hình 17: Bảng Coefficients
(Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Từ kết quả của bàng Coefficient hình 17 trên, các Sig. của các biến độc lập đều có giá trị nhỏ hơn 0.05 có nghĩa là các biến ấy đều có ý nghĩa trong mô hình.
Các hệ số hồi quy chuẩn Beta của các biến tương quan dương lần lượt là biến X1, X2, X3, X4 và X5 tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Nhân tố X1 có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng mua gạo ST25 vì hệ số hồi quy dương là 0.327. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X1 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.327 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Nhân tố X2 có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng mua gạo ST25 vì hệ số hồi quy dương là 0.257. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X2 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.257 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Nhân tố X3 có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng mua gạo ST25 vì hệ số hồi quy dương là 0.349. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X3 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.349 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Nhân tố X4 có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng mua gạo ST25 vì hệ số hồi quy dương là 0.315. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X4 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.315 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Nhân tố X5 có ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng mua gạo ST25 vì hệ số hồi quy dương là 0.343. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X5 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.343 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.
Kết luận giả thuyết:
H1: Nhân tố Bao bì ảnh hưởng thuận chiều với mức sẵn sàng mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM (Chấp nhận giả thuyết)
H2: Nhân tố Chất lượng và hương vị ảnh hưởng thuận chiều với mức sẵn sàng mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM (Chấp nhận giả thuyết)
H3: Nhân tố Kênh phân phối ảnh hưởng thuận chiều với mức sẵn sàng mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM (Chấp nhận giả thuyết)
H4: Nhân tố Thương hiệu ảnh hưởng thuận chiều với mức sẵn sàng mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM (Chấp nhận giả thuyết)
H5: Nhân tố Giá cả ảnh hưởng thuận chiều với mức sẵn sàng mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM (Chấp nhận giả thuyết)
Bên cạnh đó, hệ số phóng đại phương sai VIF là hệ số giúp nhóm đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy của dự án nghiên cứu. Qua kết quả từ bảng trên, hệ số VIF của lần lượt các biến X là X1= 1.049; X2= 1.026; X3= 1.038;
X4= 1.094; X5= 1.052. Tất cả các hệ số VIF < 2, vì vậy có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến đa cộng tuyến và khẳng định nghiên cứu có mức độ tin cậy cao.
Dựa vào kết quả trên, ta viết được phương trình hồi quy chuẩn hóa.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa Beta có dạng:
Y = β1X1 + β2X2 +...+ βnXn + ε Trong đó:
Y: biến phụ thuộc X1, X2, Xn: biến độc lập
β1, β2, βn: hệ số hồi quy chuẩn hóa ε: phần dư
Dựa vào cột Beta của bảng Coefficients, ta có lần lượt các giá trị B1 = 0.327, B2 = 0.257, B3 = 0.349, B4 = 0.315, B5 = 0.343. Vậy ta có được phương trình hồi quy chuẩn hóa thể hiện mức độ thể hiện mức độ quan trọng của 5 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua gạo ST25 của người tiêu dùng tại TP.HCM:
Y = 0.327X1 + 0.257X2 + 0.349X3 + 0.315X4 + 0.343X5 + ε Trong đó:
(X1): Thương hiệu
(X2): Chất lượng và hương vị (X3): Kênh phân phối (X4): Bao bì (X5): Giá cả
Từ đó chúng ta có thứ tự ảnh hưởng như sau:
X3 > X5 > X1 >X4 >X2
X3 - Nhân tố Kênh phân phối ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định mua gạo ST25
X5 - Nhân tố Giá cả ảnh hưởng mạnh thứ hai đến ý định mua gạo ST25 X1 - Nhân tố Thương hiệu ảnh hưởng mạnh thứ ba đến ý định mua gạo ST25
X4 - Nhân tố Bao bì ảnh hưởng mạnh thứ tư đến ý định mua gạo ST25 X2 - Nhân tố Chất lượng và hương vị ảnh hưởng mạnh cuối cùng đến ý định mua gạo ST2