CHƯƠNG II: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA CỦA DU
2.3. Đánh giá của du khách về quyết định mua tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ của
2.3.5. Phân tích hồi quy đa biến
Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho kết quảgiá trị KMO đạt 0.634 thỏa điều kiện (0,5 < KMO < 1), cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá. Kiểm định Barlett cho ra kết quả giá trị Sig. < 0.05, chứng tỏ các nhân tố có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải > 0.5 vạy nên không có biến nào bị loại. Trị số phương sai rút trích là 55.71% có nghĩa là nhân tố vừa rút trích được có thểgiải thích đến 55.71% sựbiến thiên của dữliệu.
Mô hình hiệuchỉnh sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố:
Hình 8. Mô hình hiệu chỉnh
TD– đại diện cho nhân tố “Thái độ”
CQ– đại diện cho nhân tố “Chuẩn chủ quan”
GTR– đại diện cho nhân tố “Dịch vụ giá trị gia tăng”
TH– đại diện cho nhân tố “Uy tín thương hiệu”
GC– đại diện cho nhân tố “Giá cả”
Kết quả hệ số tương quan tuyến tính được thể hiện:
Bảng 12. Phân tích tương quan các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua tour Đà Nẵng - Hội An 3N2Đ
TD CQ GTR TH GC
Hệsố tương quan Pearson 0.641 0.631 0.539 0.610 0.501
Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Kết quả tương quan cho thấy, Sig.tương quan của tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đều < 0.05. Vậy nên cả nămbiến độc lập đều được đưa vào xử lý hồi quy.
Phân tích hồi quy đa biến.
Với kiểm đinh hệ số tương quan cho thấy có 5 biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc, đáp ứng các điều kiện về hệ số Sig. nên đưa vào hồi quy đa biến.
Phân tích hồi quy đa biến giúp xác định được nhân tố nào đóng góp nhiều hay ít vào sự thay đổi của biến phụ thuộc để từ đó đưa ra các giải pháp thích hợp.
Mô hình hồi quy đa biến có dạng:
QD = β0 + β1*TD + β2*CQ + β3*GTR + β4*TH + β5*GC Trong đó:
β0, β1, β2, β3, β4, β5: là hệ số hồiquy
QD là biến phụ thuộc “Quyết định mua tour Đà Nẵng- Hội An 3N2Đ”
Trường Đại học Kinh tế Huế
TD: thái độ
CQ: chuẩn chủ quan
GTR: dịch vụ giá trị gia tăng TH: uy tín thương hiệu GC: giá cả
Đánh giá và kiểm đinh sự phù hợp của mô hình hồi quy:
Bảng13. Đánhgiá sự phù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 0.811 0.658 0.642 0.28864 2.069
(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Nhìn vào bảng đánh giá sự phù hợp của mô hình, ta có thể thấy:
- Giá trị R có giá trị 81.1% cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối tương quan khá chặt chẽ.
- R2 hiệu chỉnh phản ảnh mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong trường hợp này, năm biến độc lậpảnh hưởng đến 64.2% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Haynói cách khác là 64.2% độ biến thiên của biến phụthuộc “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ” được giải thích bởi năm yếu tố được đưa vào mô hình. Còn 35.8% còn lại là do các biến ngoài mô hình và sai sốngẫu nhiên.
Tự tương quan:
Tự tương quan là hiện tượng mà sai số tại thời điểm t có mối quan hệ với sai số tại thời điểm t-1 hoặc tại bất kỳ thời điểm nào khác trong quá khứ, tương quan lẫn nhau, làm các kiểm định t và F không hiệu quả, cũng như ước lượng sai R. Qua kết quả phân tích trên, hệ số Durbin-Watson = 2.069 nằm trong khoảng (1.6;26) nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng14. Phân tích ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
1 Hồi quy 11.019 7 1.574 11.201 0.000
Số dư 14.335 102 0.141
Tổng 25.335 109
(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Ta có thể thấy, Sig. = 0.000 < 0.05 và trị số thông kê F là 11.201 nên mô hình lý thuyết là phù hợp với thực tế. Các biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc trong mô hình.
Phân tích hồi quy
Bảng15. Kết quả phân tích hồi quy Mô
hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Mức ý
nghĩa Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
Hằng
số -0.172 0.306
-0.561 0.576
TD 0.292 0.071 0.289 4.101 0.000 0.661 1.513
CQ 0.209 0.073 0.216 2.877 0.005 0.581 1.721
GTR 0.207 0.059 0.225 3.478 0.001 0.787 1.271
TH 0.207 0.067 0.223 3.091 0.003 0.630 1.588
GC 0.118 0.049 0.158 2.411 0.018 0.764 1.310
(nguồn: kết quảxửlý qua phần mềm SPSS) Từ kết quả hồi quy, giá trị Sig. của các biến đều có giá trị nhỏ hơn 0.05 nên các biến độc lập nàyđều có ý nghĩatrong mô hình. Mô hình vẫngiữnguyên 5 biến độc lập là“Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Dịch vụ giá trị gia tăng”, “Uy tínthương hiệu”, “Giá cả”. Ngoài ra Sig. của hằng số có giá trị bằng 0.576 > 0.05 nên không có giá trị trong mô hình.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 nên không xảy rahiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
QD = 0.292*TD + 0.209*CQ + 0.207*GTR + 0.207*TH + 0.118*GC Hay viết rõ hơn là
Quyết định mua tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ = 0.292*Thái độ + 0.209*Chuẩn chủ quan + 0.207*Dịch vụ giá trị gia tăng + 0.207*Uy tín thương hiệu + 0.118*Giá cả
Tuy nhiên phương trình chưa chuẩn hóa chỉ mang ý nghĩa toán học là ý nghĩa kinh tế, nó chỉ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc “Quyết định mua tour Đà Nẵng –Hội An 3N2Đ” khi một biến độc lập thay đổi, còn các biến còn lại cố định.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều hơn là ý nghĩa toán học, cho biết mức độ tác động của nhân tố nào là mạnh nhất (hệ số hồi quy chuẩn hóa lớn nhất), nhân tố nào tác động yếu nhất. Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
QD = 0.289*TD + 0.216*CQ + 0.225*GTR + 0.223*TH + 0.158*GC
Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình:
Căn cứ vào kết quả kiểm định hệ số tương quan và hồi quy đa biến, đã cho thấy các nhóm biến giải thích ảnh hưởng quyết định mua tour Đà Nẵng –Hội An 3N2Đ của du khách và được mô tả:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hình 9. Kết quả mô hình hồi quy theo hệ sốchuẩn hóa
Hệ số βi cho biết sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ của CTCPTTQCDLĐB. Qua đó cho thấy mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc như thế nào. Đồng thời, dấu (+) ở hệ số β cho biết mối quan hệ thuận chiều giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Ý nghĩa cụ thể của hệ số của từng biến độc lập biểu hiện qua kết quả hồi quy như sau:
- Đầu tiên là “Thái độ”, có hệ số β đã chuẩn hóa là 0.289. Đây là biến độc lập có hệsố β lớn nhất trong mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 nên biến này ảnh hưởng lớn nhất đến biến phụ thuộc “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ”. Vì dấu của hệsố β là (+), giữa chúng có mối quan hệ thuận chiều, do đó khi mà “Thái độ” tăng 1 đơn vị thì “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng –Hội An 3N2Đ” tăng 0.289 đơn vị.
- Thứ hai là “Dịch vụgiá trị gia tăng” có hệsố β đã chuẩn hóa là 0.225. Đây là biến độc lập có hệ số β lớn thứ hai trong mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. = 0.005 < 0.05 nên biến này ảnh hưởng lớn thứ hai đến biến phụthuộc “Quyết định mua
Trường Đại học Kinh tế Huế
của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ”. Khi mà “Dịch vụ giá trị gia tăng”
tăng 1 đơn vị thì “quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ”
tăng 0.225 đơn vị.
- Thứ ba là “Uy tín thương hiệu” có hệ số β đã chuẩn hóa là 0.223. Đây là biến độc lập có hệsố β lớn thứ ba trong mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa Sig. = 0.001 <
0.05 nên có ý nghĩa thống kê. Đồng thòi có mối quan hệ thuận chiều nên khi mà “Uy tín thương hiệu” tăng 1 đơn vị thì “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ” tăng 0.223 đơn vị.
- Thứ tư là “Chuẩn chủ quan” có hệsố β đã chuẩn hóa là 0.216 với mức ý nghĩa Sig. = 0.003 nên có ý nghĩa thống kê. Đồng thời có mối quan hệ thuận chiều nên khi mà “Chuẩn chủ quan” tăng 1 đơn vị thì “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng –Hội An 3N2Đ” tăng 0.216 đơn vị.
- Cuối cùng là “Giá cả” có hệsố β đã chuẩn hóa là 0.158 với mức ý nghĩa Sig.
= 0.018 < 0.05 nên có ý nghĩa thống kê. Đồng thời có mối quan hệthuận chiều nên khi mà “Giá cả” tăng 1 đơn vị thì “Quyết định mua của du khách với tour Đà Nẵng – Hội An 3N2Đ” tăng 0.158 đơn vị.
2.3.6. Kiểm định giá trị trung bìnhđánh giá của du khách đối với các nhân tố