Mô hình tuyến tính bội có dạng:
Xuhuong = ß0 + ß1* DDTH + ß2* TLTT + ß3*GCPP + ß4* CLAT + ß5*QC + ß6* KMTT
Để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng dựa vào phương pháp kiểm định giá trị thống kê F và xác định xác suất tương ứng
68
của giá trị thống kê , kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số xác định R2. Công cụ chuẩn đoán giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là : Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Trọng & Ngọc, 2005).
Lệnh: Analyze – Regression – Linear
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính lần thứ nhất như sau (phụ lục 6):
So sánh 2 giá trị R-Square và Adjusted R Square ở bảng trên ta có thể thấy Adjusted R Square nhỏ hơn, dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.Vậy hệ số xác định được điều chỉnh Adjusted R Square là 0,744 chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 74,4% hay nói một cách khác đi là 74,4% sự biến thiên của biến xu hướng mua nước giải khát được giải thích chung bởi 6 biến nêu trên.
Giá trị Sig.F change nhỏ hơn 0,05, ta thấy các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong mô hình có quan hệ đối với biến phụ thuộc
Trị số thống kê Durbin-Watson có giá trị tiến gần 2 (1,960) cho biết các phần dư không có tương quan với nhau.
Phân tích ANOVA cho thấy thông số F có Sig. = 0, chứng tỏ rằng mô hình hồi qui xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được (Trọng & Ngọc, 2005).
Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình có thể thấy các giá trị Beta đều khác 0, để xác định được mức độ quan trọng của các yếu tố tham dự đối với xu hướng mua, có thể chọ lọc thành 2 nhóm sau:
Giá trị Beta khác 0 không có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p >0,05) là: yếu tố chất lượng – an toàn (β = 0,044). Trong thực tế thì yếu tố chất lượng an toàn rát được người tiêu dùng quan tâm và có xu hướng ngày càng nhiều.
Những yếu tố có Beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p <0,05), kết quả có 5 yếu tố được ghi nhận lần lượt theo chuẩn hóa β là:
69
Dinh dưỡng và thương hiêụ : β = 0,672
Tiện lợi cho thưởng thức: β = 0,393
Giá cả và phân phối: β = 0,221
Chất lượng an toàn: β = 0,044
Quảng cáo: β = 0,244
Khuyến mãi tiếp thị: β = 0,185
Như vậy, mô hình hồi quy mới có hệ số chuẩn hóa β’ như sau:
Xuhuong = ß1’* DDTH + ß2’* TLTT + ß3’*GCPP + ß4’* CLAT + ß5’* KMTT
Kết quả hồi quy cuối cùng lần 2 được tóm tắt như sau:
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy
Model Summaryb Change Statistics Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of
the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change Sig. F
Durbin- Watson
1 .865a .748 .743 .50706869 .748 150.663 5 254 .000 1.980
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 193.692 5 38.738 150.663 .000a
Residual 65.308 254 .257
1
Total 259.000 259
a. Predictors: (Constant), KMTT, TLTT, QC, DDTH b. Dependent Variable: XUHUONG
Hệ số xác định hiệu chỉnh Adjusted R Square là 0,743 chứng tỏ mô hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 74,3% hay nói một cách khác đi là 74,3% sự biến thiên của biến xu hướng mua nước giải khát được giải thích chung bởi 6 biến nêu trên, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập khá chặt chẽ.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là 1 phép kiểm định giả thuyết về mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ta thấy kiểm
70
định F có giá trị là 150.663 với Sig = .000a chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu có thể sử dụng được.
Tất cả các giá trị VIF đều < 2: hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến mô hình.
Trị số thống kê Durbin-Watson có giá trị tiến gần 2 (1,980) cho biết các phần dư không có tương quan với nhau.
Coefficientsa Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) -2.667E-18 .031 .000 1.000 DDTH .672 .032 .672 21.327 .000 1.000 1.000 TLTT .393 .032 .393 12.465 .000 1.000 1.000 GCPP .221 .032 .221 7.002 .000 1.000 1.000 QC .244 .032 .244 7.729 .000 1.000 1.000 1 KMTT .185 .032 .185 5.859 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: XUHUONG
Kết quả cho thấy, các hệ số β’ đều khác 0 và Sig < 0,05, chứng tỏ các thành phần trên đều có ảnh hưởng đến xu hướng mua nước giải khát. So sánh giá trị độ lớn β’ cho thấy Dinh dưỡng và thương hiệu là yếu tố mạnh nhất tác động đến xu hướng mua nước giải khát (β’= 0,672). Mỗi một đơn vị chuẩn hóa thay đổi ở Dinh dưỡng và thương hiệu thì xu hướng mua nước giải khát thay đổi 0,672 đơn vị. Và tiếp đến là yếu tố Tiện lơi cho thưởng thức và Quảng cáo là yếu tố tiếp theo.
Yếu tố Giá cả và phân phối và yếu tố tác động ít nhất là Khuyến mãi tiếp thị.
Không có yếu tố nào bị loại bỏ nữa.
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác đinh:
Cụ thể : Xu hướng mua = 0.672 “Dinh dưỡng và thương hiệu” +0,393 “Tiện lơi
cho thưởng thức” + 0,221 “Giá cả và phân phối” + 0,244 “Quảng cáo” + 0,185 “Khuyến mãi tiếp thị”.
71
Kiểm định các giả thuyết của mô hình:
Sau khi phân tích EFA thì có 6 nhân tố được đưa vào mô hình, tuy nhiên sau kết quả phân tích hồi quy thì nhân tố “chất lượng – an toàn” bị loại bỏ khỏi mô hình do không dáp ứng được tiêu chuẩn (Sig > 0,05) nên giả thuyết H4 bị bác bỏ với mức ý nghĩa thống kê 5%, và các giả thuyết còn lại được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 5%.