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