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 Beta 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 thì khả năng rất cao đang xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Để đánh giá hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập, chúng tôi đặt giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập Xn bằng 0.
Hình 24: Bảng Coefficients (Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu)
Trong bảng 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 biên tương quan dương lần lượt là biến X1, X2, X3, X4, X5, và X6 tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc và biến tương quan âm nghịch chiều là X7.
Hệ số phóng đại phương sai VIF là hệ số giúp nhóm đánh giá hiện tượng đa công tuyến trong mô hình hồi quy của dự án nghiên cứu. Nhìn kết quả từ bảng, hệ số VIF của lần lượt các biến X là X1= 1.136; X2= 1.656; X3= 1.614; X4=1.291; X5=
1.329; X6= 1.292; X7= 1.483. Tất cả các hệ số VIF > 2, vì vậy có thể kết luận không có hiện tượng 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 = 0.067, B2 = 0.388, B3 = 0.097, B4 = 0.077, B5 = 0.115, B6 = 0.102, B7 = -0.438. Vậy ta có được phương trình hồi quy chuẩn hóa thể hiện mức độ quan trọng của 7 nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm Workshop của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh:
Y = 0.067X1 + 0.388X2 + 0.097X3 + 0.077X4 + 0.115X5 + 0.102X6 - 0.438X7 + ε Trong đó :
(X1): Tâm lý;
(X2): Dịch vụ;
(X3): Tính sẵn có;
(X4): Ảnh hưởng;
(X5): Giá cả;
(X6): Trải nghiệm;
(X7): Rủi ro;
Nhân tố X1 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.067. 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 0.067 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H2 (Nhân tố Tâm lý ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X2 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.388. 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 0.388 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H4 (Nhân tố Dịch vụ ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X3 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.097. 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 0.097 lần, tác động thuận
chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H5 (Nhân tố Tính sẵn có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X4 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.077. 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 0.077 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H6 (Nhân tố Nhóm ảnh hưởng tác động đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X5 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.115. 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 0.115 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H1 (Nhân tố Giá cả ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X6 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy dương là 0.102. Vì hệ số hồi quy dương nên khi biến X6 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng tăng lên 0.102 lần, tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H3 (Nhân tố Trải nghiệm ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Nhân tố X7 có ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop vì hệ số hồi quy âm là -0.438. Vì hệ số hồi quy âm nên khi biến X7 tăng lên 1 đơn vị trong điều kiện các biến còn lại không đổi thì biến Y cũng giảm đi 0.438 lần, tác động ngược chiều lên biến phụ thuộc. Vì vậy, chấp nhận giả thuyết giả thuyết H7 (Nhân tố Rủi ro ảnh hưởng đến trải nghiệm tham gia Workshop).
Từ đó chúng ta có thứ tự ảnh hưởng như sau:
X2 > X5 > X6 > X3 > X4 > X1 > X7 X2 – nhân tố Dịch vụ ảnh hưởng mạnh nhất đến trải nghiệm Workshop X5 – nhân tố Giá cả ảnh hưởng mạnh thứ hai đến trải nghiệm Workshop X6 – nhân tố Trải nghiệm ảnh hưởng mạnh thứ ba đến trải nghiệm Workshop X3 – nhân tố Tính sẵn có ảnh hưởng thứ tư đến trải nghiệm Workshop X4 – nhân tố Nhóm ảnh hưởng ảnh tác động thứ năm đến trải nghiệm Workshop X1 – nhân tố Tâm lý ảnh hưởng thứ sáu đến trải nghiệm Workshop