Thang đo về quyết định mua hàng gồm 5 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha tất cả 5 biến quan sát này tiếp tục được đưa vào phân tích các yếu tố khám phá EFA (xem phụ lục 5).
Với kết quả này, 5 biến quan sát được phân tích thành 1 nhân tố và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát này đều quan trọng trong các nhân tố và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
Bảng 3.23: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Biến quan sát Trọng số nhân tố
Anh/chị quyết định mua xe máy vì giá cả hợp lý .822 Anh/chị sẽ chọn loại xe của các thương hiệu nổi tiếng .792 Anh/chị quyết định mua xe vì kiểu dáng thiết kế tiện ích (cốp xe rộng, tư
thế thoải mái, hệ thống phanh kết hợp…) .782 Anh/chị chọn mua xe máy vì kiểu dáng xe phù hợp .748 Anh/chị tham khao ý kiến của gia đình khi quyết định mua xe máy .714
Hệ số KMO bằng 0.773 nên EFA phù hợp với dữ liệu phân tích. Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 664.677 với mức ý nghĩa 0.000, vì thế các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Bảng 3.24: Kết quả kiểm định hệ số KMO cho biến phụ thuộc Kiểm định KMO and Bartlett
Hệ số KMO cho biến phụ thuộc .773 Thống kê chi bình phương 664.677
Df 10
Kiểm định Bartlett
Sig. .000
Phương sai trích đạt 59.675% thể hiện rằng nhân tố rút ra giải thích được 59.675% biến thiên của dữ liệu, vì thế thang đo rút ra chấp nhận được
Bảng 3.25: Bảng kết quả giá trị phương sai trích cho biến phụ thuộc
Giá trị Eigenvalues Hệ số extraction Sums of Squared Loadings
Nhân tố
Tổng % biến đổi Phương sai
tổng (%) Tổng % biến đổi Phương sai tổng (%) 1 2.984 59.675 59.675 2.984 59.675 59.675 2 .844 16.874 76.549 3 .519 10.373 86.922 4 .388 7.765 94.688 5 .266 5.312 100.000
Tác giả đặt tên nhân tố này là Quyết định mua hàng. Nhân tố này sẽ được đưa vào để phân tích hồi quy bội ở phần sau.
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s alpha và phân tích khám phá (EFA), cho thấy rõ yếu tố “nhu cầu” và bốn yếu tố của giá trị cảm nhận là giá trị chất lượng, giá trị tính theo giá, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội đều có tác động đến quyết định mua xe máy của người tiêu dùng. Đối với yếu tố xã hội chỉ có nhân tố “nhóm tham khảo” tác động đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng nên tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu chi tiết đã hiệu chỉnh sau khi chạy EFA.
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh. 3.4 Phân tích tương quan và hồi quy
3.4.1 Phân tích tương quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tich hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biên độc lập với nhau.
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc (“Quyết định mua hàng”) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau trong mô hình. Và hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều rất nhỏ gần như bằng 0 nên hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập sẽ không xảy ra.
NHU CẦU QUYẾT ĐỊNH MUA XE MÁY Đặc điểm cá nhân khách hàng - giới tính - tuổi - trình độ - nghề nghệp - thu nhập NHÓM THAM KHẢO GIÁ TRỊ CHẤT LƯỢNG GIÁ TRỊ TÍNH THEO GIÁ GIÁ TRỊ CẢM XÚC GIÁ TRỊ XÃ HỘI
Tiếp theo tác giả đưa các biến vào chương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Bảng 3.26: Kết quả phân tích tương quan
Quyết định mua hàng
Giá trị chất lượng
Giá trị xã
hội Nhu cầu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giá trị tính theo giá Giá trị cảm xúc Nhóm tham khảo Quyết định mua hàng 1 .941 ** .034 .006 .286** .070 .061 Giá trị chất lượng .941 ** 1 .000 .000 .000 .000 .000 Giá trị xã hội .034 .000 1 .000 .000 .000 .000 Nhu cầu .006 .000 .000 1 .000 .000 .000 Giá trị tính theo giá .286 ** .000 .000 .000 1 .000 .000 Giá trị cảm xúc .070 .000 .000 .000 .000 1 .000 Nhóm tham khảo .061 .000 .000 .000 .000 .000 1
Kết quả ma trận giữa các biến tương quan cho tháy các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn một. Biến phụ thuộc có mối quan tuyến tính với cả 6 biến độc lập. Hệ số tương quan giữa quyết định mua sắm và giá trị chất lượng là lớn nhất đạt 0,941; với nhu cầu là 0,006; với giá trị tính theo giá là 0,286; với giá trị cảm xúc là 0,07. Hệ số tương quan giữa quyết định mua sắm và nhóm tham khảo và thấp nhất đạt 0,061.
Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng hay quyết định mua xemáy của người tiêu dùng đã được đưa vào phân tích bằng phương pháp Enter. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng R2 đã được điều chỉnh bằng 0.618 (mô hình này cho biết rằng có 61,8% sự thay đổi trong biến quyết định mua hàng của khách hàng được giải thích bằng các biến độc lập: nhóm tham khảo, giá trị cảm xúc, giá trị tính theo giá, nhu cầu, giá trị xã hội, giá trị chất lượng và mô hình phù hợp với dữ liệu ở mức độ tin cậy 95%.
Bảng 3.27: Kết quả phân tích hồi qui
Mô
hình R R
2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn Hệ số Durbin-Watson 1 .788a .628 .618 .15445825 1.793
Mô hình hồi quy bội sẽ có dạng:
QDM = βo + β1 CL + β2 XH + β3NC + β4 GC + β5 CX+ β6 TK + ei
- Đầu tiên ta phải xét cột giá trị t và Sig để kiểm định giả thiết Ho: β1, β2, β3, β4, β5 = 0. Mong muốn của mô hình là bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là giá trị β1, β2, β3, β4, β5 khác 0 có ý nghĩa thống kê.
Sau khi chạy mô hình hồi quy bội, ta rút ra kết quả sau:
- Trong 5 biến nhận được từ phân tích nhân tố EFA thì cả 5 biến đều khác 0 có ý nghĩa thống kê (α < 0.05 và |t| > 2).
Thông qua kiểm định F cho mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa 5%, cho thấy năm yếu tố giá trị chất lượng (CL), giá trị xã hội (XH), giá trị tính theo giá (GC), giá trị cảm xúc (CX) và nhóm tham khảo (TK) đều có giá trị sig < 0.05. Riêng yếu tố còn lại là nhu cầu (sig. = 0.458) là có giá trị sig.>0.05. Vì thế ta tiến hành loại ra khỏi mô hình hồi quy Bảng 3.28: hệ số hồi qui Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa Đa cộng tuyến Mô hình
B
Sai số
chuẩn Beta T Sig.
Toleran ce VIF Hằng số -6.631E-17 .008 .000 1.000 Giá trị chất lượng .941 .008 .941 111.314 .000 1.000 1.000 Giá trị xã hội .034 .008 .034 4.079 .000 1.000 1.000 Nhu cầu .006 .008 .006 .744 .458 1.000 1.000 Giá trị tính theo giá .286 .008 .286 33.812 .000 1.000 1.000 Giá trị cảm xúc .070 .008 .070 8.288 .000 1.000 1.000 1 Nhóm tham khảo .061 .008 .061 7.211 .000 1.000 1.000
Theo như kết quả phân tích hồi qui ở bảng 3.28, sau khi loại yếu tố nhu cầu, 5 biến còn lại là giá trị chất lượng, giá trị xã hội, giá trị cảm xúc, giá trị tính theo giá, nhóm tham khảo đều tác động ảnh hưởng dương đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng về sản phẩm xe máy (kết quả phân tích hệ số Beta đều dương). Nghĩa là, khi người tiêu dùng tiến hành một quyết định tiêu dùng hay mua sắm sản phẩm xe máy cho họ, các yếu tố trên tác động rất mạnh đến quyết định mua của họ.
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng: QDM = βo + β1 CL + β2 XH + β3 GC + β4 CX+ β5 TK + β6 NC
Trong đó:
CL: giá trị chất lượng XH: giá trị xã hội GC: giá trị tính theo giá CX: giá trị cảm xúc TK: nhóm tham khảo NC: nhu cầu
Kết quả phân tích hồi quy cho tác giả phương trình hồi qui với các biến đã được chuẩn hóa có dạng như sau:
QDM = 0.941CL + 0.034XH + 0.286GC + 0.07CX + 0.061TK+ 0.458NC Hay là: Quyết định mua hàng = 0.941x Giá trị chất lượng + 0.034x Giá trị xã hội + 0.286x Giá trị tính theo giá + 0.07x Giá trị cảm xúc + 0.061x Nhóm tham khảo + 0.458x Nhu cầu.
Từ phương trình ta rút ra những nhận xét sau:
+ Vì đây là phương trình đã được chuẩn hoá (vì xây dựng trên những biến đã chuẩn hoá) nên ta có xác định được tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của người tiêu dùng, nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta nào càng lớn thì yếu tố đó ảnh hưởng càng mạnh đến quyết định mua sắm.
+ Dựa vào các hệ số Beta đứng trước các biến độc lập trong phương trình, ta thấy biến chất lượng (CL) có tác động mạnh nhất đến quyết định mua xe máy của người dân thành phố Nha Trang và chất lượng là tiêu chí hàng đầu khi quyết định mua sản phẩm xe máy sau đó mới đến các yếu tố khác , rồi đến tác động theo thứ tự của biến giá trị xã hội (XH), biến giá trị tính theo giá (GC), biến giá trị cảm xúc (CX) và biến tham khảo (TK) có tác động yếu nhất.
3.4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
3.4.3.1 Liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
Ở đây, tác giả sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tách giữa các phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value) mà mô hình hồi qui tuyến tính cho ra để kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hình 3.2: Đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa
Nhìn vào độ thị, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào, không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư. Vậy, kết luận có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
3.4.3.2 Kiểm định sự tương quan trong phần dư
Dựa vào bảng Model Summary vừa chạy được khi xây dựng mô hình hồi quy bội, (cột Durbin-Watson) ta thấy 1 < d = 1.793 <3 nên mô hình không có tự tương quan trong phần dư. Mô hình xây dựng được có khả năng dự báo tốt.
3.4.3.3 Kiểm định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc,
nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi qui và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Dựa vào bảng 3.28 Hệ số hồi qui vừa chạy được khi xây dựng mô hình hồi quy bội, ta thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều bằng 1 nên không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
3.4.3.4 Kiểm định phương sai của sai số không đổi
Hiện tượng “Phương sai thay đổi” (“Heteroskedasticity”) gây ra khá nhiều hậu quả tai hại đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi qui không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải là ước lượng phù hợp nhất), ước lượng của các phương sai bị chệch làm kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhầm về chất lượng của mô hình hồi qui tuyến tính.
Tác giả sử dụng kiểm định tương quan hạng Spearman để kiểm định phương sai của sai số không đổi.
Nhìn vào kết quả kiểm định cho ta thấy, hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và các biến độc lập khác không. Như vậy, kết luận phương sai của sai số là không đổi.
Bảng 3.29: Kết quả kiểm định Spearman Giá trị chất lượng Gía trị xã hội Giá trị tính theo giá Giá trị cảm xúc Nhóm tham khảo Phần dư Hệ số tương quan Pearson 1 .000 .000 .000 .000 -.085 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .123 Giá trị chất lượng N 335 335 335 335 335 335 Hệ số tương quan Pearson .000 1 .000 .000 .000 .094 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .086 Gía trị xã hội N 335 335 335 335 335 335 Hệ số tương quan Pearson .000 .000 1 .000 .000 -.139 * Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .011 Giá trị tính theo giá N 335 335 335 335 335 335 Hệ số tương quan Pearson .000 .000 .000 1 .000 -.041 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .457 Giá trị cảm xúc N 335 335 335 335 335 335 Hệ số tương quan Pearson .000 .000 .000 .000 1 -.008 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 .885 Nhóm tham khảo N 335 335 335 335 335 335 Hệ số tương quan Pearson -.085 .094 -.139 * -.041 -.008 1 Sig. (2-tailed) .123 .086 .011 .457 .885 Phần dư N 335 335 335 335 335 335
(Nguồn: Tính toán dựa trên mẫu nghiên cứu bằng phần mềm SPSS)
3.4.3.5 Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích … Vì vậy, ở đây tác giả sử dụng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm định phân phối chuẩn phần dư.
Hình 3.3: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Hình 3.3 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Tác giả kết luận, phần dư có phân phối chuẩn hay mô hình được xây dựng đã chuẩn hóa.
3.5 Kết quả các giả thuyết và mô hình nghiên cứu 3.5.1 Giả thuyết H1 3.5.1 Giả thuyết H1
Qua kết quả khảo sát người tiêu dùng và phân tích hồi qui cho thấy rằng, yếu tố nhu cầu không có ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của người tiêu dùng tại TP. Nha Trang. Nguyên nhân là do các yếu tố giá trị chất lượng, giá trị tính theo giá, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội, nhóm tham khảo đã giải thích yếu tố nhu cầu kết quả này tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết H1 đặt ra cho quá trình nghiên cứu được kiểm định là không phù hợp và đúng cho mô hình nghiên cứu nên ta bác bỏ giả thiết H1
3.5.2 Giả thuyết H2
Căn cứ vào kết quả khảo sát người tiêu dùng, EFA và phân tích hồi qui cho thấy rằng, chỉ có yếu tố nhóm tham khảo trong yếu tố xã hội có ảnh hưởng đến hành vi mua sắm quần áo thời trang của phụ nữ, cụ thể là hệ số Beta dương và bằng 0,061. Với kết quả này tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết H2 đặt ra cho quá trình nghiên
cứu được kiểm định chỉ phù hợp với yếu tố nhóm tham khảo và tương đối thấp trong sáu nhóm yếu tố.
3.5.3 Giả thuyết H3
Qua kết quả khảo sát người tiêu dùng và phân tích hồi qui cho thấy rằng, yếu tố giá trị chất lượng có ảnh hưởng đến hành vi mua sắm quần áo thời trang của phụ nữ, cụ thể là hệ số Beta dương và bằng 0,941 với kết quả này tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết H3 đặt ra cho quá trình nghiên cứu được kiểm định là phù hợp và đúng cho mô hình nghiên cứu. Ảnh hưởng của yếu tố này là cao nhất trong nhóm 5 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của người tiêu dùng tại khu vực Tp.Nha Trang.
3.5.4 Giả thuyết H4
Yếu tố giá trị tính theo giá có tác động ảnh hưởng đến quyết định mua xe máy của người tiêu dùng, cụ thể là hệ số Beta dương và bằng 0,286. Với kết quả này tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết H4 đặt ra cho quá trình nghiên cứu được kiểm định