CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH
2.3 Kết quả nghiên cứu
2.3.4 Phân tích hồi quy
Bảng 2.15: Kết quả phân tích biến phụ thuộc
Biến Hệ số tải
Bạn sẽtiếp tục mua bảo hiểm vật chất xe ô tô. 0,942 Bạn sẽgiới thiệu cho bạn bè và người thân mình mua bảo hiểm
vật chất xe ô tô.
0,942
(Nguồn: Tác giảxửlý SPSS từkết quảkhảo sát khách hàng năm 2018)
Các giả thiết
H0: Các nhân tố ảnh hưởng không có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
H1: Nhân tố F1 có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
H2: Nhân tố F2 có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
H3: Nhân tố F3 có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
H4: Nhân tố F4 có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
H5: Nhân tố F5 có tương quan với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
2.3.4.2 Ma trận hệsố tương quan giữa các biến
Thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson
Trước khi tiến hành hồi quy, chúng ta sẽphân tích hệsố tương quan cho 6 biến độc lập với 1 biến phụthuộc.
Các biến được đưa vào kiểm tra mối tương quan bao gồm 6 biến độc lập là
“Thương hiệu công ty”, “Động cơ mua BHVC xe ô tô”, “Dịch vụ khách hàng”, “Ý kiến nhóm tham khảo”, “Nhận thức rủi ro và lợi nhuận”, “Rào cản tham gia BHVC xe ô tô”, và 1 biến phụ thuộc “Quyết định mua”. Nếu các biến độc lập này có mối tương quan với biến phụthuộc thì việc phân tích hồi quy mới có ý nghĩa thống kê.
Bảng 2.16: Hệ số tương quan Pearson
QDM THCT DC DVKH NTRRVLN RC YKNTK
QDM Pearson Correlatio n
1 -0,115 0,649** -0,069 -0,094 0,418** 0,500**
Sig. (2-tailed)
0,161 0,000 0,400 0,251 0,000 0,000
(Nguồn: Tác giảxửlý SPSS từkết quảkhảo sát khách hàng năm 2018) Từbảng 2.16 có thể thấy 3 biến“Động cơ mua BHVC xe ô tô”, “ Các rào cản tham gia BHVC xe ô tô” và biến “Ý kiến nhóm tham khảo” giá trị Sig < 0,05 như vậy giữa 3 biến độc lập này và biến phụthuộc “Quyết định mua” có mối tương quan với
Trường Đại học Kinh tế Huế
Còn các biến“ Thương hiệu công ty”, “ Dịch vụ khách hàng” và “Nhận thức rủi ro và lợi nhuận” có giá trịsig > 0,05 ta có thểkết luận là không có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa 3 biến độc lập này với biến phụthuộc “ Quyết định mua”. Do đó, ba nhân tố này không đưa vào hồi quy.
2.3.4.3Đánh giá mức độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Để đánh giá độphù hợp của mô hình, ta sửdụng giá trị R2 điều chỉnh và kiểm định ANOVA.
Bảng 2.17: Thống kê phân tích hệ số hồi quy (Model summary) Model Summaryb
Mô hình
R R2 R2hiệu chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn
Durbin-Watson
1 ,726a 0,527 0,518 0,40723 2,016
(Nguồn: Tác giảxửlý SPSS từkết quảkhảo sát khách hàng năm 2018) Để đánh giá độphù hợp của mô hình ta sửdụng hệsố xác định R2đểkiểm tra.
Tiến hành so sánh giá trị R2 và R2hiệu chỉnh ta thấyR2 hiệu chỉnh (0,518) <
R2 (0,527) cho thấy mô hình đánh giá độ phù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phồng mức độphù hợp của mô hình lên mà cho ta kết luận rằng mô hình này là hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua của người tiêu dùng. Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) ta có hệsốR2 hiệu chỉnh = 0,518 > 0,5, điều này có nghĩa là độ phù hợp của mô hình là 51,8% hay 51,8% sự biên thiên của nhân tố phụ thuộc “Quyết định mua” là do các nhân tố độc lập tác động vào, còn lại là tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình.
Nhìn vào bảng Model Summaryb ta có giá trị Durbin-Watson = 2,016 giá trị này nằm trong khoảng từ1,6 đến 2,6 chứng tỏmô hình không có sự tương quan.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.18: Kiểm định độ phù hợp ANOVA (1) ANOVAa
Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 27,003 3 9,001 54,278 0,000b
Số dư 24,212 146 0,166
Tổng 51,215 149
(Nguồn: Tác giảxửlý SPSS từkết quảkhảo sát khách hàng năm 2018) Kiểm định F sửdụng trong bảng phương sai với giảthuyết:
H0: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (β1=β2=β3=β4=0)
H1: Mô hình hồi quy tuyến tính không phù hợp (tồn tại ít nhất 1βkhác 0) Nhìn vào kết quả phân tích ANOVA ở bảng trên cho thấy giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 do vậy bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, sự kết hợp giữa các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc “Quyết định mua”, mô hình hồi quy tuyến tính được xem là phù hợp.
2.3.4.4 Kiểm định các khiếm khuyết của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Kiểm định sự tự tương quan
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với sốmẫu quan sát bằng 150 và sốbiến độc lập là 3 ta có du = 2,016. Như vậy, điều kiện để không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình là đại lượng đại lượng Durbin-Watson phải nằm trong khoảng (du, 4 – du). Lúc này ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin–Waston khi phân tích hồi quy cho giá trị d=2,016rơi vào miền chấp nhận giả
Trường Đại học Kinh tế Huế
Ngọc, trang 234, tập 1). Do đó, ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ei Với giảthuyết H0: sai sốcó phân phối chuẩn
Từbiểu đồta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độlệch chuẩn là 0,990 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng:
Giảthiết phân phối chuẩn của phầndưkhông bịvi phạm.
Biểu đồ 2.1: Biểu đồ phân phối của phần dư
Kiểm tra đa cộng tuyến
Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đacộng tuyến.
Trường Đại học Kinh tế Huế
hơn hoặc bằng 2, khả năng cao đang có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Bảng 2.19: Coefficientsa
Model Tolerances VIF
DC 0,742 1,348
RC 0,880 1,137
YKNTK 0,826 1,211
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ sốVIF nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
(Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
Từ đó, mô hình hồi quy được viết lại như sau:
Quyết định mua =0,198+ (0,458 x Động cơ) + (0,219 x Rào cản) + (0,277 x Ý kiến nhóm tham khảo) Yn= 0,198+ 0,458DC+ 0,219RC+ 0,277YKNTK
Từkết quảchạy phân tích EFA cho ra 6 biến độc lập như đã trình bàyở trên, khi đưa vào hồi quy thì 3 yếu tố đều được giữlại. (Phụlục 5)
Thông qua hệ số β trong mô hình hồi quy, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tốtham gia vào phương trình. Các hệsố β đều có giá trị dương chứng tỏ các biến độc lập đều có tác động cùng chiều đến biến phụthuộc.
Nhìn chung, có tất cả3 nhân tốcó ảnh hưởng đến biến phụthuộc. Và bất cứmột sự thay đổi nào của một trong 3 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng.
2.3.4.5 Kiểm định giảthuyết của mô hình hồi quy
Từ phương trình hồi quy tuyến tính, ta có thể thấy được quyết định mua BHVC xe ô tô của khách hàng chịuảnh hưởng chính của ba yếu tố:
Biến “Các động cơ mua BHVC xe ô tô” có tác động lớn nhất đến biến phụ thuộc với giá trị β = 0,458 có nghĩa trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi
Trường Đại học Kinh tế Huế
biến “Các động cơ mua BHVC xe ô tô” tăng lên 1 đơn vị thì “Quyết định mua” sẽ tăng lên 0,458 đơn vị.
Biến“Ý kiến nhóm tham khảo” có tác động lớn thứ 2 đến biến phụthuộc với giá trị β= 0,277 có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi biến“Ý kiến nhóm tham khảo”tăng lên 1 đơn vịthì“Quyết định mua”sẽ tăng lên 0,277 đơn vị.
Biến“Các rào cản mua BHVC xe ô tô”với giá trị β= 0,219 có tác động lớn thứ 3 đến biến phụthuộc có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi khi biến“Các rào cản mua BHVC xe ô tô”tăng lên 1 đơn vịthì“Quyết định mua”sẽ tăng lên 0,219đơn vị.
Nói tóm lại, các yếu tố trên đều có tác động khác nhau tới quyết định mua của khách hàng. Chính vì thếtùy theo mức độ tác động như thếnào mà cần đưa ra những sự điều chỉnh cho hợp lý để làm tăng doanh sốbán hàng.
Do các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đảm bảo tính phân phối chuẩn nên để phân tích, đánh giá sự lựa chọn của khách hàng vềcác yếu tố quyết định mua ta quyết định kiểm định tham sốOne Sample T-Test đểthực hiện.
2.3.4.6 Mô hìnhđiều chỉnh
Mô hình 2.1: Mô hình nghiên cứu sau khi hồi quy
Các động cơ mua bảo hiểm vật chất xe ô tô
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua BHVC
xe ô tô Các rào cản mua bảo hiểm vật
chất xe ô tô
Ý kiến nhóm tham khảo Đặc điểm cá
nhân
Các yếu tố ảnh hưởng
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.5 Kiểm định giá trị trung bìnhđể đánh giá mức độ tác động của các yếu tố