Ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua sản phẩm máy in của Công ty51

2.2.5.1. Mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tốkhám phá, nhóm các biến quan sát theo từng yếu tố, sau đó phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến nhằm đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố kể trên đến Quyết định mua sản phẩm máy in của khách hàng tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer bằng phân tích hồi quy dựa trên việc đo lường ảnh hưởng của các nhân tố được rút trích.

Trong mô hình phân tích hồi quy, biến phụthuộc là biến “Quyết định mua”, các biến độc lập gồm 5 nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định mua sản phẩm máy in của công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer. Đó là “thương hiệu công ty”, “chất lượng sản phẩm”, “giá cảsản phẩm”, “nhân viên bán hàng”, “dịch vụbảo hành” là các nhân tố được rút trích từ các biến quan sát trong phân tích nhân tố EFA. Mô hình hồi quy như sau:

QĐM= B0+B1*TH+B2*SP+B3*GC+B4*NVBH+B5*DVBH

Thương hiệu

Chất lượng sản phẩm

Giá cả

Nhân viên bán hàng

Dịch vụbảo hành

Hành vi mua

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong đó:

QĐM: Quyết định mua sản phẩm máy in của khách hàng tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer

TH: Thương hiệu công ty SP: Chất lượng sản phẩm GC: Giá cả

NVBH: Nhân viên bán hàng DVBH: Dịch vụbảo hành

Giảthuyết nghiên cứu trong mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu như sau:

H₀: Nhân tố khôngảnh hưởng đến “Quyết định mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

H₁: Nhân tố “Thương hiệu” có tác động đến “Quyết định mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

H₂: Nhân tố “Sản phẩm” có tác động đến “Quyết định mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

H₃: Nhân tố “Giá cả” có tác động đến “Quyết định mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

H₄: Nhân tố “Nhân viên bán hàng” có tác động đến “Quyết đinh mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

H₅: Nhân tố “Dịch vụ bảo hành” có tác động đến “Quyết định mua” sản phẩm máy in tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.5.2. Kiểm định hệsố tương quan

Bảng 2.11: Hệsố tương quan giữa các biến

QĐM TH CLSP GC NVBH DVBH

QĐM

Hệsố tương

quan Pearson 1 0,439^** 0,623^** -0,831^** -0,386^** -0,838^**

Giá trịSig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

TH

Hệsố tương

quan Pearson 0,439^** 1 0,548^** -0,429^** -0,088 -0,425^**

Giá trịSig. 0,000 0,000 0,000 0,352 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

CLSP

Hệsố tương

quan Pearson 0,623^** 0,548^** 1 -0,635^** -0,226^* -0,591^**

Giá trịSig. 0,000 0,000 0,000 0,015 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

GC

Hệsố tương

quan Pearson -0,831^** -0,429^** -0,635^** 1 0,540^** 0,947^**

Giá trịSig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

NVBH

Hệsố tương

quan Pearson -0,386^** -0,088 -0,226^* 0,540^** 1 0,512^**

Giá trịSig. 0,000 0,352 0,015 0,000 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

DVBH

Hệsố tương

quan Pearson -0,838^** -0,425^** -0,591^** 0,947^** 0,512^** 1

Giá trịSig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Biến quan sát 115 115 115 115 115 115

(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS)

Bước đầu khi tiến hành phân tích 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 biến độc lập với nhau. Điều kiện để phân tích hồi quy là biến phụ thuộc phải có mối quan hệ tương quan tuyến tính với các biến độc lập và đồng thời giữa các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau (hệsố tương quan khác 1).

Nhìn vào ma trận tương quan tuyến tính qua bảng 2.10 ta thấy hệsố tương quan giữa biến phụ thuộc Quyết định mua (QĐM) với 5 biến độc lập (TH,CLSP,GC, NVBH, DVBH) khá cao và có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05). Từ đây ta có thể kết luận rằng 5 biến độc lập đó có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc Quyết định mua (QĐM).

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.5.3. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.12: Đánh giá độphù hợp của mô hình

Mô hình R R² R² bình hiệu chỉnh Sai số ước lượng

1 0,822^a 0,675 0,660 0,55673

(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS) Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng hệsố xác định R² để kiểm tra.

Ta tiến hành so sánh giá trị của R² và R² hiệu chỉnh. Nhìn vào kết quảtrên ta thấy R² hiệu chỉnh (0,660) nhỏ hơn R²(0,675) do đó mô hình đánh giá độphù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phòng mức độ phù hợp của mô hình. Ta kết luận rằng mô hình này là hợp lý để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm máy in tại Tâm An Printer.

Kết quả của bảng trên cho thấy, mô hình 5 biến độc lập có R² hiệu chỉnh là 0,660. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 66%. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 66% sự biến thiên của biến phụ thuộc là do sự biến động của 5 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Do đó, có thể kết luận mô hình có mối tương quan chặt chẽ.

2.2.5.4. Kiểm định độphù hợp của mô hình

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình tuyến tính tổng thể, đểxem biến phụthuộc có mối quan hệtuyến tính với các biến độc lập hay không.

Giảthuyết:

H₀: B₂= B₄= B₅= 0 H₁: B₂² + B₄²+ B₅² ≠ 0

Hay H₀: Không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

H₁: Có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụthuộc

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.13: Kiểm định độphù hợp của mô hình

Mô hình

Tổng các bình phương

df

Trung bình bình

phương

F Giá trị

Sig.

1 Hồi quy 70.212 5 14.042 45.306 .000^b

Phần dư 33.784 109 .310

Tổng 103.996 114

(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS) Kết quả phân tích ANOVA cho ra giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận H₁: Có mối quan hệtuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Như vậy, mô hình hồi quy thu được là rất tốt.

2.2.5.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 2.14: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Tên biến Đo lường đa cộng tuyến

Độchấp nhận Hệsố phóng đại phương sai (Hằng số)

Thương hiệu 0,671 1,489

Chất lượng sản phẩm 0,845 1,179

Giá cả 0,954 1,044

Nhân viên bán hàng 0,693 1,483

Dịch vụbảo hành 0,921 1,018

Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn hơn 0,1 và hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến nhỏ hơn 10, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Mô hình vi phạm là mô hình có giá trị VIF≥ 10.

2.2.5.6. Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua Sau khi thực hiện kiểm định trên, ta có mô hình hồi quy tuyến tính như sau:

QĐM= B0+B1*TH+B2*SP+B3*GC+B4*NVBH+B5*DVBH+0

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.15: Kết quảphân tích hồi quy

Biến

Hệsố Beta chưa chuẩn hóa

HệsốB

hiệu chỉnh t Mức ý

nghĩa

Thống kê đa cộng tuyến

B Độlệch

chuẩn Beta Tolerance VIF

1

(Constant) 0,494 0.654 9,268 0,000

Thương hiệu 0,506 0,060 0,429 6,434 0,64 0,671 1,489

Gía cả -0,014 0,070 -0,014

-0,327 0,863 0,845 1,179

Sản phẩm 0,243 0,092 0,233 2,267 0,007 0,954 1,044

Nhân viên

bán hàng 0,251 0,072 0,026 4,396 0,001 0,693 1,483

Dịch vụbảo

hành 0,155 0,083 0,153 3,087 0,000 0,921 1,018

(Nguồn: Kết quảxửlý trên phần mềm SPSS) Mô hình hồi quy chưa hiệu chỉnh:

QĐM=0,494+0,506*TH+(-0,014)*GC+0,243*SP+0,251*NVBH +0,155*DVBH Kết quảthấy tích hồi quy cho thấy, biến “Giá cả” và biến “Dịch vụbảo hành” có mức ý nghĩa 0,863 và 0,64 lớn hơn 0,05 do đó ta loại 2 biến này ra khỏi mô hình hồi quy. Mô hình còn lại ba thành phần đó là “Sản phẩm”, “Nhân viên bán hàng”,

“Thương hiệu”.

Ta có mô hình hồi quy đã hiệu chỉnh như sau:

QĐM =0,243*SP+0,251*NVBH+0,155*DVBH

Hay quyết định mua= 0,243*Sản phẩm + 0,251*Nhân viên bán hàng + 0,155*Dịch vụbảo hành.

Ý nghĩa của các hệsốhồi quy

Từ phương trình hồi quy ta có thểthấy được lựa chọn mua sản phẩm máy in Tại Tâm An Printer của khách hàng chịu sự tác động của 3 yếu tố: Thương hiệu, Sản phẩm, Nhân viên bán hàng

Trong đó, Yếu tố “Nhân viên bán hàng” có tác động lớn thứnhất đến quyết định mua tại Tâm An Printer của khách hàng. Dấu dương của hệ số B cho thấy yếu tố

Trường Đại học Kinh tế Huế

“Nhân viên bán hàng” có tác động cùng chiều với biến “Quyết định mua”. HệsốB của

“Nhân viên bán hàng” = 0,251 với mức ý nghĩa là = 0,001 < 0,05 cho biết rằng khi

“Nhân viên bán hàng” tăng một đơn vị với điều kiện các yếu tố không đổi thì “Quyết định mua” của khách hàng tại Tâm An cũng tăng 0,251 lần. Vậy giả thuyết H4 được chấp nhận.

Yếu tố tác động lớn thứ hai là “Sản phẩm”. Dấu dương của hệsốB cho thấy yếu tố “Sản phẩm” có tác động cùng chiều với biến “Quyết định mua”. Hệ sốB=0,243 với mức ý nghĩa = 0,007 < 0,05 cho biết rằng khi ta tăng 1 đơn vị “Sản phẩm” với điều kiện các yếu tố khác không đổi thì “Quyết định mua” của khách hàng tại Tâm An cũng tăng 0,243ần. Vậy giảthuyết H2được chấp nhận.

Và cuối cùng, là tác động của biến “Dịch vụ bảo hành” có tác động thấp nhất trong ba yếu tố. Dấu dương của hệ số B cho thấy yếu tố “Dịch vụ bảo hành” có tác động cùng chiều với biến “Quyết định mua”. Hệ sốB=0,155 với mức ý nghĩa = 0,000

< 0,05 cho biết rằng khi ta tăng 1 đơn vị “Dịch vị bảo hành” với điều kiện các yếu tố khác không đổi thì “Quyết định mua” của khách hàng tại Tâm An cũng tăng 0,155 lần.

Giảthuyết H₅ được chấp nhận.

2.2.6. Mức độ đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết

Trong tài liệu Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm máy in của khách hàng tại công ty TNHH MTV TM và DV Tâm An Computer. (Trang 60-66)