Các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định thống kê F và xác định mối quan hệ thống kê tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số R2. Công cụ giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá bằng mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau (xem phụ lục số 6)
Bảng 3.13: Model Summary và ANOVA Model Summaryb Change Statistics Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn R Square Change F Change df1 df2 Mức ý nghĩa Chỉ số Durbin- Watson 1 .741a .549 .539 .64750 .549 59.332 5 244 .000 1.574 a. Biến độc lập (Constant), NolucMarketing, Mucdosudung, Thaido, Thuantien, Kien thuc
ANOVAb Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Regression 124.377 5 24.875 59.332 .000a Residual 102.300 244 .419 1 Total 226.677 249
a. Biến độc lập: (Constant), NolucMarketing, Mucdosudung, Thaido, Thuantien, Kienthuc b. Biến phụ thuộc: Sothich
So sánh 2 giá trị R2 và R2 điều chỉnh ta thấy: R2 điều chỉnh (0,539) nhỏ hơn R2 (0,549), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 là 0,5391, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 53,9%, điều này còn cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là khá chặt chẽ, cả 05 biến số trên góp phần giải thích 53,9% sự khác biệt của mức độ sở thích của người tiêu dùng đối với nước khoáng đóng chai được quan sát tại thành phố Nha Trang.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Theo kết quả
Bảng 3.13, ta thấy kiểm định F có giá trị là 59.332 với Sig. = 0,000(a) chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) = 1,574 gần bằng 2 nên các phần dư trong mẫu không có tự tương quan với nhau (Bảng 3.13).
1 Theo kinh nghiệm của nhà nghiên cứu Nguyễn Trọng Hoài (ĐHKT TPHCM): Đối với dữ liệu chéo thì Adjusted R Square từ 0,20 -0,40 là chấp nhận được; từ 0,40 – 0,60 là tốt; từ 0,6 0- 0,80 là rất tốt; trên 0,80 là hiếm khi xảy ra.
Bảng 3.14: Hệ số hồi quy chuẩn hóa của phương trình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến
Mô hình B Error Std. Beta T
Mức ý
nghĩa Tolerance VIF
(Constant) .233 .230 1.012 .312 Thuantien .083 .063 .071 1.307 .193 .618 1.618 Kiến thức .305 .057 .295 5.344 .000 .609 1.643 Thaido .088 .051 .091 1.724 .086 .667 1.500 Mucdosudung .062 .019 .165 3.206 .002 .702 1.424 1 NolucMarketing .339 .057 .333 6.006 .000 .602 1.660 a. Dependent Variable: Sothich
Kết quả cho thấy, các hệ số β’ đều khác 0 và Sig. <0,1. Biến độc lập sự thuận tiện có giá trị (Sig = 0,193 > Sig = 0,1). Chứng tỏ các thành phần trên đều tham dự vào sở thích của người tiêu dùng, chỉ có nhân tố sự thuận tiện không được lựa chọn là yếu tố quyết định đến sở thích của người tiêu dùng về mặt lý luận thống kê. Trong thực tế, có thể sở thích của người tiêu dùng có chịu ảnh hưởng của thuộc tính này, tuy nhiên trong phân tích này mức độ ảnh hưởng chưa đủ mạnh nên bị loại biến.
So sánh giá trị (độ lớn) của β’ cho thấy: Yếu tố nỗ lực marketing là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sở thích của người tiêu dùng (β’= 0,333).Mỗi một đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi ở nỗ lực marketing thì mức độ sở thích của người tiêu dùng thay đổi 0,333 đơn vị. Kế đó là yếu tố kiến thức về sức khỏe của nước khoáng là vấn đề quan trọng nhất, tác động lớn nhất đến sở thích của người tiêu dùng (β’= 0,295). Mỗi một đơn vị (chuẩn hóa) thay đổi ở kiến thức về sức khỏe thì mức độ sở thích của người tiêu dùng thay đổi 0,295 đơn vị, vượt trội hơn so với ảnh hưởng của các yếu tố khác: Thái độ của người tiêu dùng (β’= 0,091).
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 vào sở thích của người tiêu dùng.
Những giá trị Beta khác 0 có ý nghĩa thống kê (kiểm định 2 phía, p<0.1), kết quả có 4 nhân tố được ghi nhận lần lượt theo hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) là:
Kiến thức về sức khỏe: 0,295
Mức độ sử dụng trong quá khứ: 0,165 Thái độ của người tiêu dùng: 0,091
Kiểm định khả năng xảy ra đa cộng tuyến:
Tất cả các giá trị VIF trong mô hình đều nhỏ hơn 2: Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. (Hoàng Ngọc Nhậm và các tác giả, 2006, Giáo trình Kinh tế lượng – trang 155).
Mô hình cũng đáp ứng điều kiện về phần dư, phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.000, độ lệch chuẩn Std.Dev = 0.99) ( Hình 3.1)
Từ kết quả trên phương trình thể hiện sở thích của người tiêu dùng đối với nước khoáng đóng chai tại thành phố Nha Trang dự đoán theo tất cả các biến độc lập là:
Sở thích =0,333*Nolucmarketing+ 0,295*Kiến thức + 0,165*Mucdosudung + 0,091*Thaido.
Cụ thể: Sở thích của người tiêu dùng =0,333 “Nỗ lực marketing” + 0,295 “Kiến thức về sức khỏe” ” + 0,165 “Mức độ sử dụng trong quá khứ của người tiêu dùng + 0,091 “Thái độ của người tiêu dùng”.
Tóm lại, sau khi phân tích EFA và phân tích hồi quy, 5 nhân tố của mô hình là: “Kiến thức về sức khỏe”; “Mức độ sử dụng trong quá khứ của người tiêu dùng”; “Thái độ của người tiêu dùng”.; “Sự thuận tiện”; “Nỗ lực marketing” .còn lại 4 nhân tố với mức ý nghĩa thống kê 10% các giả thuyết đều được chấp nhận. Giả thiết: Sự thuận tiện bị loại do không có ý nghĩa thống kê, ta thấy rằng mô hình nghiên cứu là phù hợp và khẳng định có mối liên hệ chặt chẽ giữa các thang đo với sở thích của người tiêu dùng đối với sản phẩm nước khoáng đóng chai tại TP Nha Trang.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});