4.3.1. Phân tích tương quan
Một trong những điều kiện để phân tích hồi quy là các biến độc lập và biến phụ thuộc phải có quan hệ tuyến tính với nhau. Trước khi phân tích hồi quy, cần xem xét tương quan tuyến tính giữa các biến, cần lưu ý nếu hệ số tương quan giữa các
biến độc lập cao điều đó cho thấy các biến có tương quan chặc với nhau, có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả phân tích tương quan, sử dụng hệ số tương quan Pearson cho thấy các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc (với mức ý nghĩa sig 0.000), cao nhất là biến Hiểu biết thương hiệu có tương quan với biến phụ thuộc là: .671, thấp nhất là biến Sự tiện ích (.365) và Ảnh hưởng xã hội (.357). Nhìn chung các biến có tương quan với biến phụ thuộc, có thể kết luận các biến phù hợp đưa vào mô hình phân tích hồi quy. (Xem thêm phụ lục E)
4.3.2. Phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Giả định trong phân tích hồi quy với nhiều biến độc lập, các biến độc lập không có quan hệ nhau hoàn toàn. Sử dụng phương pháp Enter trong phân tích hồi quy, kết quả phân tích cho thấy hệ số xác định R2 = .607, hệ số xác định điều chỉnh R2
adj = .595 (Bảng 4.6). Phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.7) nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, có kết quả F = 78.069 với mức ý nghĩa 0.000<0.5 (Bác bỏ giả thuyết Ho: Tất cả các hệ số hồi quy bằng 0), như vậy mô hình hồi quy là phù hợp với tập dữ liệu thu được và có ít nhất một hệ số hồi quy khác không, đồng thời gần 59% phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến: Hiểu biết thương hiệu, lợi ích xã hội, cảm nhận tính dễ sử dụng, lợi ích chất lượng, sự tiện ích, ảnh hưởng xã hội, giá trị tiền và lợi ích cảm xúc (có sự can thiệp của kích cỡ mẫu và số biến phụ thuộc trong mô hình). Còn lại gần 41% phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến khác.
Bảng 4. 6. Mức độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số ước tính Durbin-Watson
1 .776a .603 .595 .33109 2.065
a. Biến dự đoán: (Hằng số), BF, SI, CI, QB, PEU, SB, VMB, EB b. Biến phụ thuộc: BCD
Bảng 4. 7. Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 68.465 8 8.558 78.069 .000b Phần dư 45.165 412 .110 Tổng 113.630 420 a. Biến phụ thuộc: BCD
b. Biến dự đoán: (Hằng số), BF, SI, CI, QB, PEU, SB, VMB, EB
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Bảng 4. 8. Bảng hệ số hồi quy các biến
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số .533 .157 3.397 .001 QB .086 .036 .088 2.383 .018 .703 1.422 VMB .131 .040 .131 3.292 .001 .611 1.638 SB .001 .028 .001 .037 .970 .643 1.554 EB .121 .032 .155 3.765 .000 .572 1.750 PEU .167 .031 .200 5.454 .000 .720 1.389 SI .009 .030 .011 .298 .766 .720 1.390 CI .071 .025 .094 2.784 .006 .842 1.188 BF .322 .031 .400 10.270 .000 .637 1.569 a. Biến phụ thuộc: BCD
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Kết quả từ bảng hệ số hồi quy (Bảng 4.8) với mức ý nghĩa 0.05 (tức độ tin cậy 95%), |t|>2, thì có 6 biến thỏa mãn, trong đó biến hiểu biết thương hiệu với mức tác động cao nhất là 0.40 cho thấy người tiêu dùng lựa chọn thương hiệu sản phẩm máy ảnh kỹ thuật số dựa trên việc nhận diện thương hiệu và những kinh nghiệm trước đó về 1 thương hiệu. Tiếp theo là cảm nhận tính dễ sử dụng (β=0.20), lợi ích cảm xúc (β=0.155), giá trị tiền (β=0.131), sự tiện ích (β=.094) và lợi ích chất lượng (β=0.088). Các biến còn lại với mức ý nghĩa lớn hơn 0.05: lợi ích xã hội, ảnh hưởng xã hội, không có tác động đến quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh kỹ thuật số (trong mẫu quan sát này).
Mô hình được biểu diễn như sau (Hình 4.1)
Hình 4. 1. Kết quả phân tích hồi quy
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
4.3.3 Dò tìm các vi phạm giả thuyết hồi quy tuyến tính
Kết quả phân tích hồi quy cũng cho thấy các giả định về giả thuyết hồi quy không bị vi phạm:
Giả định về phân phối chuẩn của 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 chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư đã chuẩn hóa: Biểu đồ tần số Histogram (Xem phụ lục E), cho thấy phần dư phân phối xấp xỉ chuẩn với Mean = 0, độ lệch chuẩn 0.990 gần bằng 1, như vậy giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. Hoặc xem xét biểu đồ tần số Q-Q plot (Xem phụ lục E), Q-Q plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn.
Hiểu biết thương hiệu Cảm nhận tính dễ sử dụng Lợi ích cảm xúc Giá trị tiền Sự tiện ích Hành vi lựa chọn thương hiệu .400 .200 .155 .131 .094 Lợi ích chất lượng Lợi ích xã hội .088 Sig>0.05 Ảnh hưởng xã hội Sig>0.05
Những giá trị kỳ vọng này tập tạo thành một đường chéo, các điểm quan sát phân tán sát với đường chéo, phân phối phần dư có thể xem như chuẩn. Do đó có thể kết luận Giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định về tính độc lập của các sai số (không có tương quan giữa các phần dư): Kiểm định Durbin-Watson cho giá trị 2.065 (Bảng 4.6), vận dụng quy tắc kiểm định đơn giản với 1<D<3: không có tự tương quan (Hoàng Trọng & Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2010) cho thấy giả thuyết không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến là phù hợp.
Giả định phương sai của sai số không đổi: Phương sai thay đổi làm cho các ước lượng của hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải là ước lượng phù hợp nhất) dẫn đến kiểm định các giả thuyết mất hiệu lực khiến việc đánh giá nhầm về chất lượng mô hình hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Một công cụ hữu hụng là sử dụng đồ thị phân tán phần dư đã chuẩn hóa (Biểu đồ Scatterplot - Xem phụ lục E), cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi không đổi, như vậy có thể thấy giả định về phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm và mô hình hồi quy là phù hợp
Giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường hiện tượng đa cộng tuyến): Chỉ số thường dùng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến là chỉ số VIF (Variance Inflation Factor), nếu VIF của một biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mô hình hồi quy bội, tuy nhiên trong thực tế, chuẩn VIF thường được chấp nhận là VIF<2 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Kết quả hồi quy cho thấy tất cả các biến độc lập đều có VIF<2, thấp nhất là biến khuyến mãi (VIF=1,390) và cao nhất là biến lợi ích cảm xúc (VIF=1.750). Như vậy, một cách tổng thể, mô hình hồi quy không bị vi phạm giả thuyết hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4. PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG BIẾN ĐỊNH TÍNH ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA CHỌN THƯƠNG HIỆU
Như đã trình bày ở Chương 2, các yếu tố nhân khẩu học: Tuổi, giới tính, thu nhập và nghề nghiệp có ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng, cụ thể trong quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh kỹ thuật số, các kiểm định biến định tính sẽ làm rõ sự khác biệt giữa các nhóm đối với hành vi người tiêu dùng.
4.4.1 Kiểm định sự khác nhau giữa quyết định lựa chọn thương hiệu theo giới tính tính
Giới tính gồm 2 nhóm: Nam và nữ, giả thuyết Ho: Có sự khác biệt giữa 2 nhóm giới tính trong quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh kỹ thuật số.
Sử dụng kiểm định Independent-sample T-test cho kết quả như sau: Bảng 4. 9. Kết quả kiểm định T-test cho biến giới tính
Giới tính N Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn Quyết định lựa chọn thương hiệu Nam 194 4.1 0.4984 0.03578 Nữ 227 3.9938 0.5343 0.03546 Kiểm định
Levene Kiểm định t-test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Chệnh lệch trung bình Chênh lệch sai số chuẩn 95% độ tin cậy của sự khác biệt Thấp nhất Cao nhất Quyết định lựa chọn thương hiệu Giả định phương sai thay đổi .031 .861 2.096 419 .037 .10617 .05065 .00660 .20573 Giả định phương sai không thay đổi 2.107 415.78 .036 .10617 .05038 .00714 .20519
Kiểm định Levene cho phương sai bằng nhau có Sig>0.05 (Sig=0.861), như vậy phương sai giữa 2 nhóm giới tính nam và nữ không khác nhau, kiểm định T-test với mức ý nghĩa Sig=0.036<0.05, như vậy có sự khác biệt giữa 2 nhóm nam và nữ, giá trị trung bình của nhóm nam cao hơn nhón nữ (sai lệch trung bình: 0.10617), như vậy nhóm nam cho rằng thương hiệu họ đang sử dụng phù hợp, và mức độ hài lòng này cao hơn nhóm nữ, đồng thời kinh nghiệm hiểu biết thương hiệu của nhóm nam về thương hiệu máy ảnh đang sử dụng tốt hơn nhóm nữ.
4.4.2 Kiểm định sự khác nhau giữa quyết định lựa chọn thương hiệu theo độ tuổi tuổi
Trong nghiên cứu này, mẫu quan sát có độ tuổi từ 20 đến 45 tuổi, chia làm 2 nhóm, nhóm 1: có độ tuổi 20-34 tuổi, và nhóm 2 có độ tuổi từ 35-45 tuổi, giả thuyết Ho: Có sự khác biệt trong quyết định lựa chọn thương hiệu giữa 2 nhóm tuổi.
Kết quả kiểm định Independent-sample T-test cho biến nhóm tuổi: kiểm định Levene cho phương sai thay đổi có mức ý nghĩa Sig>0.05 (Sig=0.785), và kiểm định T-test có mức ý nghĩa Sig = 0.354>0.05, như vậy bác bỏ giả thuyết Ho: không có sự khác biệt trong quyết định lựa chọn thương hiệu giữa 2 nhóm tuổi. (Xem phụ lục F)
4.4.3 Kiểm định sự khác nhau giữa quyết định lựa chọn thương hiệu theo nghề nghiệp.
Mẫu được xác định theo phương pháp ngẫu nhiên, thuận tiện, nên có rất nhiều nghề nghiệp khác nhau và được chia là các nhóm: (1) Cán bộ, nhân viên nhà nước, (2) Nhân viên văn phòng công ty ngoài quốc doanh, (3) Buôn bán, kinh doanh nhỏ, (4) Công nhân, (5) Sinh viên, (6) Nghề nghiệp chuyên môn, (7) Nghề nghiệp khác. Sử dụng kỹ thuật One-Way ANOVA để xem xét sự khác nhau giữa các nhóm nghề nghiệp.
Giả thuyết Ho: Có sự khác biệt trong quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh giữa các nghề nghiệp
Kết quả phân tích One-Way ANOVA cho thấy: Kiểm định Levene có mức ý nghĩa Sig >0.05 (Sig= 0.344) như vậy phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp
không khác nhau. Kiểm định ANOVA có mức ý nghĩa Sig >0.05 (Sig = 0.153) (Xem phụ lục F). Như vậy bác bỏ giả thuyết Ho: Không có sự khác biệt trong quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh giữa các nhóm nghề nghiệp.
4.4.4 Kiểm định sự khác nhau giữa quyết định lựa chọn thương hiệu theo trình độ học vấn. độ học vấn.
Trình độ học vấn của người tiêu dùng được chia làm 3 nhóm: (1) Phổ thông trung học, (2) Cao đẳng/ đại học, (3) Trên đại học. Sử dụng kỹ thuật One-Way ANOVA để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm học vấn đối với quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh của người tiêu dùng.
Giả thuyết Ho: Có sự khác biệt giữa quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh theo trình độ học vấn.
Kết quả kiểm định Levene cho thấy ý nghĩa Sig > 0.05 (Sig=0.908) như vậy không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn. Kết quả kiểm định ANOVA mức ý nghĩa Sig=0.073>0.05 (Xem phụ lục F). Như vậy không có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn trong quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh của người tiêu dùng, bác bỏ giả thuyết Ho.
4.4.5. Kiểm định sự khác nhau giữa quyết định lựa chọn thương hiệu theo thu nhập. nhập.
Thu nhập của người tiêu dùng được chia làm 4 nhóm: (1) Dưới 5 triệu, (2) Từ 5 đến dưới 10 triệu, (3) Từ 10 đến dưới 15 triệu , (4) Trên 15 triệu. Để xem xét sự khác biệt trong quyết định lựa chọn của người tiêu dùng giữa các nhóm thu nhập khác nhau sử dụng kỹ thuật One-Way ANOVA.
Giả thuyết Ho: Có sự khác biệt giữa quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh theo thu nhập.
Kết quả phân tích One-Way ANOVA cho thấy: Kiểm định Levene với mức ý nghĩa Sig > 0.05 (Sig=0.612), như vậy không có sự khác nhau về phương sai giữa các nhóm thu nhập. Kết quả kiểm định ANOVA có ý nghĩa Sig = 0.599>0.05 (Xem phụ lục F), như vậy bác bỏ giả thuyết Ho: Không có sự khác biệt giữa quyết định lựa chọn thương hiệu máy ảnh theo thu nhập.
4.4.6. Đánh giá của khách hàng về thương hiệu đang sử dụng
Đánh giá của khách hàng đối với quyết định lựa chọn thương hiệu đều có mức điểm trên 3 điểm (theo thang đo Likert 5 điểm), khách hàng cho rằng thương hiệu máy ảnh mình lựa chọn là phù hợp, trong đó thương hiệu Canon có điểm trung bình: 4.062 (độ lệch chuẩn: 0.528) , Samsung: 4.025 (độ lệch chuẩn:0.602) , Sony :4.031(độ lệch chuẩn: 0.541), Nikon: 4.098 (độ lệch chuẩn: 0.472), Leica: 4.160 (độ lệch chuẩn: 0.727), các thương hiệu này được đánh giá tốt hơn các thương hiệu còn lại (mức điểm trung bình dưới 4) như LG: 3.333 (độ lệch chuẩn:0.306), Olympus: 3.800 (độ lệch chuẩn: 0.300) (Bảng 4.10 và xem thêm ở phụ lục F).
Đánh giá của khách hàng đối với mỗi thương hiệu về thang đo thành phần: Canon là thương hiệu được lựa chọn sử dụng nhiều nhất (chiếm 61%) có mức độ đánh giá thấp nhất ở sự tiện ích (trị trung bình: 3.576, độ lệch chuẩn: 0.699), cao nhất ở hiểu biết thương hiệu (trị trung bình: 4.061, độ lệch chuẩn: 0.693), Sony là thương hiệu được lựa chọn nhiều thứ 2 ( chiếm 15,4%) có mức độ đánh giá của người tiêu dùng thấp nhất ở Lợi ích xã hội (trị trung bình: 3.146, độ lệch chuẩn: 0.679) và cao nhất ở Hiểu biết thương hiệu (trị trung bình: 3.950, độ lệch chuẩn: 0.778). Nikon là thương hiệu có đánh giá thấp nhất ở biến Ảnh hưỡng xã hội (trị trung bình: 3.400, độ lệch chuẩn: 0.658) và cao nhất ở biến Hiểu biết thương hiệu
Bảng 4. 10. Đánh giá của khách hàng về thương hiệu đang sử dụng Thương hiệu QB VMB SB EB PEU SI CI BF BCD Canon 3.914 3.883 3.469 3.799 3.863 3.642 3.576 4.061 4.062 Samsung 3.766 3.688 3.188 3.578 3.938 3.109 3.708 3.813 4.025 Panasonic 3.591 3.523 3.205 3.136 3.864 3.159 3.515 3.682 3.873 Sony 3.896 3.815 3.146 3.477 3.912 3.196 3.728 3.950 4.031 LG 3.583 3.250 2.667 2.833 3.250 3.417 3.333 3.083 3.333 Fujifilm 3.725 3.825 3.200 2.975 4.025 3.275 3.700 3.825 3.960 Nikon 3.922 3.939 3.456 3.606 3.772 3.400 3.607 4.094 4.098 Olympus 3.639 3.639 2.972 3.194 3.917 3.111 3.630 3.778 3.800 Leica 3.750 3.850 4.250 4.250 4.400 4.050 3.800 3.900 4.160 Total 3.884 3.850 3.387 3.669 3.871 3.498 3.611 4.008 4.043
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
4.4.7. Đánh giá của khách hàng về giá trị máy ảnh đang sử dụng.
Máy ảnh kỹ thuật số được chia làm 2 dòng chính: Dòng phổ thông và DSLR. Dòng phổ thông thường có mức giá trung bình dưới 8 triệu, dòng DSLR thường có mức giá cao trung bình trên 10 triệu, khách hàng thường cho rằng sử dụng máy ảnh DSLR cho họ những cảm nhận tốt hơn nhiều so với các dòng phổ thông.
Quyết định lựa chọn được xem là phù hợp nhất ở mức giá từ 13 đến dưới 18 triệu (trị trung bình: 4.221, độ lệch chuẩn: 0.513), và thấp nhất ở mức giá dưới 3 triệu (trị trung bình: 3.965, độ lệch chuẩn: 0.450), các thang đo thành phần đều có điểm trên 3, đặc biệt đối với các dòng cao cấp từ 13 triệu trở lên, mức độ cảm nhận về lợi ích chất lượng, lợi ích cảm xúc, lợi ích xã hội tốt hơn so với mức giá thấp hay là những dòng máy ảnh cấp thấp. Mức độ hiểu biết của khách hàng về thương hiệu ở dòng cao cấp (Từ 13 đến dưới 18 triệu có trị trung bình: 4.205, độ lệch chuẩn: 0.686; Trên 18 triệu có trị trung bình: 4.208, độ lệch chuẩn: 0.686) tốt hơn so với các dòng phổ thông ( Dưới 3 triệu có trị trung bình: 3.941, độ lệch chuẩn: 0.547; Từ 3 đến dưới 8 triệu có trị trung bình: 3.958, độ lệch chuẩn: 0.646) (Bảng 4.11 và xem thêm ở phụ lục F), như vậy đối với các dòng cao cấp, khách hàng thường phân biệt
rất tốt các thương hiệu, cũng như những kinh nghiệm trong việc sử dụng máy ảnh của thương hiệu đó.
Bảng 4.11. Đánh giá của khách hàng theo mức giá máy ảnh đang sử dụng