Mô hình sau khi đã điều chỉnh lại được trình bày trong hình 4.1. Theo đó, có năm khái niệm nghiên cứu trong mô hình, trong đó có 2 khái niệm là biến độc lập (Thái độ đối với quảng cáo (AA) và Chi tiêu quảng cáo (AS)) và 3 khái niệm là biến phụ thuộc (Nhận biết thương hiệu (AW), Lòng đam mê thương hiệu (BP) và Chất lượng cảm nhận (QL)). Hai biến độc lập được giả thiết lần lượt tác động vào 3 biến phụ thuộc tạo thành mô hình hồi quy đa biến gồm 3 phương trình hồi quy bội như sau:
AW = f(AA, AS) (4.1) BP = f(AS) (4.2) QL = f(AA, AS) (4.3)
Kết quả phân tích (SPSS) mô hình hồi quy (4.1) cho thấy, giá trị hệ số phù hợp R2 = 0.158 ≠ 0 và R2 hiệu chỉnh = 0.15. Điều này cho thấy, 15% sự biến thiên của biến AW được giải thích từ 2 biến độc lập là AA, AS. Tiếp theo, xét kiểm định F với bảng ANOVA cho thấy giá trị sig.=0.000 < 5% nên mô hình hồi quy là mô hình phù hợp để
giải thích mối quan hệ giữa các biến trong phương trình (4.1) (xem phụ lục 4a - kiểm
Bảng 4.5: Bảng mô tả trọng số hồi quy của phương trình (4.1) Trọng số hồi qui Trọng số hồi quy t Sig. Hệ số tương quan Đa công tuyến B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part T VIF Biến độc lập Hằn g số 2.968 0.202 14.675 0.000 AA 0.223 0.060 0.304 3.727 0.000 0.384 0.255 0.242 0.631 1.584 AS 0.113 0.071 0.131 1.605 0.110 0.316 0.113 0.104 0.631 1.584 Biến phụ thuộc: AW
Ngoài ra, khi xét tiếp bảng mô tả trọng số hồi quy (xem bảng 4.5), giá trị sig. của AA bằng 0.000 cho thấy mối quan hệ giữa AA và AW có ý nghĩa thống kê. Biến này có mối quan hệ dương với AW với hệ số β=0.304. Có thể nói, biến AA có tác động cùng chiều vào biến AW. Thông qua thái độ tích cực của người tiêu dùng đối với một quảng cáo, thì họ có khả năng nhận biết được thương hiệu nước uống đóng chai. Còn mối quan hệ giữ AS và AW không có ý nghĩa thống kê (p=0.11 > α (5%)). Với dữ liệu này, không không tìm thấy mối liên hệ hồi quy giữa AS và AW. Ngoài ra, khi kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, thì hệ số VIF của 2 biến độc lập AA và AS đều có giá trị
1.58 (nhỏ hơn 2) và hệ số tương quan từng phần và bán phần đều dương và khác nhau, do đó có thể cho rằng hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra. Tiếp theo, dựa trên dữ
liệu mẫu và chuẩn hóa của phần dư e để xây dựng mối quan hệ giữa phần dưđã chuẩn hóa và giá trị dự đoán qui về hồi qui của biến phụ thuộc để kiểm định mối quan hệ
tuyến tính và hiện tượng phương sai thay đổi. Mối quan hệ này được trình bày bằng đồ
thị (SPSS) (xem phụ lục 4a - kiểm định mối quan hệ tuyến tính và hiện tượng phương sai thay đổi), thấy rằng phần dư e không tuyến tính với giá trị qui về hồi quy của biến AW và phương sai của phần dư e không thay đổi. Điều này chứng tỏ, không có mối quan hệ giữa giá trị qui về của biến phụ thuộc và phần dư nên không có hiện tượng phương sai thay đổi và mô hình hồi qui có quan hệ tuyến tính.
Kết quả phân tích (SPSS) mô hình hồi quy (4.2) cho thấy hệ số phù hợp R2 hiệu chỉnh = 0.134 và mức ý nghĩa sig. trong kiểm định F là 0.000< α (5%). Do đó, mô hình hồi quy phù hợp và 13.4% biến thiên của biến BP được giải thích bởi AS (xem phụ lục 4b - kiểm định hệ số phù hợp R2).
Bảng 4.6: Bảng mô tả trọng số hồi quy của phương trình (4.2) Trọng số hồi qui Trọng số hồi quy t Sig. Hệ số tương quan Đa công tuyến B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part T VIF Biến độc lập Hằn g số 1.300 0.271 4.788 0.000 AS 0.014 0.084 0.011 0.161 0.872 0.011 0.011 0.011 1 1 Biến phụ thuộc: BP
Kết quảước lượng các trọng số hồi qui (xem bảng 4.6) cho thấy, biến AS không có ý nghĩa thống kê khi xét mối quan hệ với biến BP (p=0.000>5%). Thông qua dữ liệu khảo sát, biến AS không có mối quan hệ hồi quy với biến BP. Hay nói cách khác, có thể cho rằng với dữ liệu trong nghiên cứu này, chi tiêu quảng cáo không có ảnh hưởng lên niềm đam mê thương hiệu của người tiêu dùng.
Mô hình hồi quy cuối cùng cần ước lượng và kiểm đinh là phương trình (4.3), tìm mối quan hệ giữa chất lượng cảm nhận (QL) và 2 biến độc lập là Thái độ đối với quảng cáo (AA) và Chi tiêu quảng cáo (AS). Kết quả phân tích thông qua SPSS cho thấy, hệ số phù hợp R2 hiệu chỉnh = 0.349 tương ứng với sig. = 0.000< 5%. Do đó, mô hình hồi quy phù hợp và 35% biến thiên của biến QL được giải thích bởi 2 biến AA và AS (xem phụ lục 4c - kiểm định hệ số phù hợp R2).
Bảng 4.7: Bảng mô tả trọng số hồi quy của phương trình (4.3)
Trọng số hồi qui Trọng số hồi quy t Sig. Hệ số tương quan Đa công tuyến B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part T VIF Biến độc lập Hằn g số 1.669 .173 9.657 .000 AA 0.415 0.051 0.581 8.124 0.000 0.596 0.498 0.461 0.631 1.584 AS 0.021 0.060 0.025 0.351 0.726 0.378 0.025 0.020 0.631 1.584 Biến phụ thuộc: QL
Xem xét bảng mô tả trọng số hồi quy (xem bảng 4.7) thấy rằng, mối quan hệ giữa biến AA và QL có ý nghĩa thống kê (p=0.000<5%) và β=0.581, do đó biến AA cũng
tác động mạnh và cùng chiều vào QL. Cũng tương tự như trường hợp đối với AW và BP, mối quan hệ giữa biến AS và QL không có ý nghĩa thống kê (p=0.726>5%). Ngoài ra, không thấy xãy ra hiện tượng đa cộng tuyến ở 2 biến AA và AS (VIF=1.584 và Pcor ≠ Scor >0) nên các biến không giải thích thay cho nhau. Tương tự như trường hợp đối với phương trình (2), AS có trọng số hồi qui thấp (β=0.025) tại mức p>5%, không có ý nghĩa thống kê, nên có thể nói, biến AS không có mối quan hệ với biến QL. Hay nói cách khác, thái độ đối với quảng cáo có ảnh hưởng mạnh lên chất lượng cảm nhận. Còn chi tiêu quảng cáo không ảnh hưởng lên chất lượng cảm nhận của người tiêu dùng. Tiếp theo, khi kiểm tra giả thuyết về mối quan hệ tuyến tính và hiện tượng phương sai thay đổi thông qua đồ thị (SPSS), thấy rằng giữa giá trị dựđoán hồi quy của QL và phần dư chuẩn hóa biến thiên độc lập nhau, và phương sai của phần dư
e không thay đổi, nên có thể nói, không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và mô hình hồi qui có quan hệ tuyến tính (xem phụ lục 4c - kiểm định mối quan hệ tuyến tính và hiện tượng phương sai thay đổi).