Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềquyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụthiết kếnhà ởcủa công ty WoodPark. Nhân tố này được gọi là “Quyết định lựa chọn”.

Nhận xét:

Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụthiết kếnhàởcủa công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế, đó là: “Cảm nhận về giá cả”, “Cảm nhận về chất lượng”, “Nhân viên”, “Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Uy tín thương hiệu”.

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thay đổi so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.

- Hai biến độc lập “Cảm nhận về chất lượng” (CL) và “Thái độ” (TD) có giá trị Sig. > 0,05, suy ra hai yếu tố này không có sự tương quan với biến phụ thuộc

“Quyết định lựa chọn”(QD) và tiếnhành xem xét trong các bước tiếp theo.

2.2.5.2. Xây dựng mô hình hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tốmới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định lựa chọn.

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn”

(QD) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến: “Chuẩn chủ quan” (CQ), “Uy tín thương hiệu” (TH), “Cảm nhận về giá cả”

(GC), “Nhân viên” (NV), “Thái độ” (TD) và “Cảm nhận về chất lượng” (CL) bởi các hệsốBê-ta lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5,β6.

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

QD =β0 +β1CQ +β2TH +β3GC +β4NV +β5TD +β6CL+ εi

Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụthiết kếnhà ởcủa công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế.

2.2.5.3. Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp “Enter”, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trịSig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó nữa.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.17: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn

hóa

t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,878 0,510 1,723 0,088

CQ 0,328 0,069 0,341 4,791 0,000 1,344

TH 0,248 0,070 0,266 3,554 0,001 1,481

GC 0,254 0,087 0,223 2,918 0,004 1,551

NV 0,159 0,080 0,151 2,005 0,047 1,504

TD -0,110 0,064 -0,107 -1,723 0,088 1,020

CL -0,016 0,069 -0,014 -0,229 0,820 1,020

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) - Sửdụng hệsốhồi quy chuẩn hóa vào mô hình hồi quy và sửdụng hệsốhồi quy chuẩn hóa Beta thì nó sẽmang ý nghĩa vềkinh tếnhiều hơn, còn hệsốB nó thiên về ý nghĩa toán học nhiều hơn. Khi phân tích mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụthiết kếnhà ởcủa công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế, hệ số Beta phản ánh được thứtựmức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụthuộc bởi vìđơn vị của các biến đã đồng nhất, trong khi đó hệ số B không làm được điều đó. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, công ty WoodPark sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụthuộc.

- Kết quảcho thấy, giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình “Chuẩn chủ quan”, “Uy tín thương hiệu”, “Cảm nhận về giá cả”và “Nhân viên” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.Riêng đối với biến“Thái độ”và“Chất lượng”có giá trị Sig. lần lượt tương ứng là 0,088 và 0,820 lớn hơn 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,088 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.

Như vậy, phương tình hồi quy được xác định như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

QD = 0,341CQ +0,266TH + 0,223GC + 0,151NV + εi

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng có 4 nhân tố đó là“Chuẩn chủ quan”, “Uy tín thương hiệu”, “Cảm nhận về giá cả” và “Nhân viên” ảnh hưởng đến

“Quyết định lựa chọn” của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế nhà ở của công ty TNHH MTV Nội thất WoodPark tại TP.Huế.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsố Beta như sau:

- Hệsốβ1 = 0,341 có nghĩa là khi biến“Chuẩn chủ quan”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,341 đơn vị. Tương tựvới các biến còn lại cũng giải thích như vậy.

- Hệ số β2 = 0,266 có nghĩa là khi biến “Uy tín thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,266 đơn vị.

- Hệ số β3 = 0,223 có nghĩa là khi biến “Cảm nhận về giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,223 đơn vị.

- Hệ số β4 = 0,151 có nghĩa là khi biến “Nhân viên” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định lựa chọn” biến động cùng chiều 0,151 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụthuộc“Quyết định lựa chọn”, quyết định lựa chọn của khách hàng đối với dịch vụ thiết kếnhà ở của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty WoodPark nên có những động thái nhằm kiểm soát và phân bổhợp lý các yếu tốnày để đem lại hiệu quảhoạt động và lợi nhuận cao cho công ty.

Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệ số Beta chuẩn hóa của biến “Chuẩn chủ quan”có giá trị 0,341. Đây là nhân tố ảnh hưởng lớn nhất đến, ngoài ra biến “Uy tín thương hiệu” và “Cảm nhận về giá cả” cũng có mức ảnh hưởng khá lớn với hệ số Beta lần lượt tương ứng là 0,266 và 0,223. Biến còn lại là “Nhân viên” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định lựa chọn với hệsố tương ứng là 0,151.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.5.4. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.18: Đánh giá độphù hợp của mô hình Mô

hình

R R² R²hiệu chỉnh Sai số

chuẩn của ước lượng

Durbin -Watson

1 0,757 0,573 0,550 0,36175 1,681

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình gồm 4 biến độc lập có giá trị R² hiệu chỉnh là 0,550 tức là: độ phù hợp của mô hình là 55%. Hay nói cách khác, 55% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Quyết định lựa chọn” được giải thích bởi 4 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R² hiệu chỉnh là 0,550 khá cao (>50%), nghĩa là mối quan hệgiữa các biến độc lập và biến phụthuộc được coi là khá chặt chẽ. Còn lại, 45% là do các biến ngoại lai và sai sốngẫu nhiên.

2.2.5.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình

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

Bảng 2.19: Kiểm định ANOVA ANOVA

Mô hình Tổng bình phương

df Trung bình bình phương

F Sig.

1 Hồi quy 19,856 6 3,309 25,289 0,000

Phần dư 14,787 113 0,131

Tổng 34,644 119

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Kết quả từ bảng kiểm định ANOVA cho thấy, giá trị của kiểm định F = 25,289, mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệ sốxác định R² = 0”, chấp nhận giảthuyết R² ≠ 0, tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy, mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“Quyết định lựa chọn”.

Trường Đại học Kinh tế Huế