PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA ĐỒ
2.2. Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua đồ nội thất của khách hàng tại Siêu thị
2.2.5. Phân tích mô hình hồi quy nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến
Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềquyết định mua đồnội thất của khách hàng tại Siêu thị nội thất Minh Hòa.
Nhận xét: Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua đồnội thất của khách hàng tại Siêu thị nội thất Minh Hòa. Đó là “Cá nhân”, “Thương hiệu”, “Xã hội”, “Sản phẩm” và “Gía cả”. Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể 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.
2.2.5. Phân tích mô hình hồi quy nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu
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 tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định mua”, 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 mua đồnội thất của khách hàng.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Quyết định mua” – QDM và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Đặc điểm của Sản phẩm”–SP,“Giá cả” –GC,“Xã hội”– XH,“Cá nhân”
– CN, “Thương hiệu” – TH với các hệ số Bê– ta tương ứng lần lượt làβ1, β2, β3, β4,β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
QDM =β0 + β1SP + β2GC + β3XH + β4CN + β5TH + ei
Dựa vào hệsố Bê–ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra 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 quảcủa mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua đồ nội thất của khách hàng tại Siêu thịNội thất Minh Hòa.
2.2.5.3. Đánh giá độphù hợp của mô hình
Bảng 2.13: Đánh giá độphù hợp của mô hình
Model R R
Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin -Watson
1 0,770 0,593 0,575 0,367 1,787
Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,575 tức là: độ phù hợp của mô hình là 57,5%. Hay nói cách khác, 57,5% độbiến thiên của biến phụthuộc“Quyết định mua” được giải thích bởi 5 nhân
Trường Đại học Kinh tế Huế
tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,575 khá là cao (> 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định sự tương quan của các sai sốkềnhau. Dựa vào kết quảthực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trịDurbin – Watson là 1,787 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tương quan.
2.2.5.4. Kiểm định độphù hợp của mô hình
Bảng 2.14: Kiểm định ANOVA ANOVA
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 22,346 5 4,469 33,256 0,000
Residual 15,320 114 0,134
Total 37,666 119
Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS
Kết quảtừANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệsố xác định R bình phương = 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 mua”.
2.2.5.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và mức 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 tốcó mức ý nghĩa sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbịloại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.15: Hệsốphân tích hồi quy Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
T Sig. VIF
B Độ lệch chuẩn Beta
Hằng số 0,198 0,285 0,695 0,488
SP 0,198 0,043 0,286 4,610 0,000 1,081
GC 0,223 0,039 0,348 5,758 0,000 1,023
XH 0,147 0,046 0,198 3,236 0,002 1,053
CN 0,141 0,039 0,225 3,654 0,000 1,060
TH 0,228 0,037 0,381 6,086 0,000 1,097
Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS
Gía trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“Sản phẩm”, “Giá cả”, “Xã hội”, “Cá nhân”, “Thương hiệu” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trị Sig. là 0,488 > 0,05 nên cũng bịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QDM = 0,286SP + 0,348GC + 0,198XH + 0,225CN +0,381TH Trong đó:
QĐM: Giá trị của biến phụ thuộc là quyết định mua đồ nội thất của khách hàng tại Siêu thịnội thất Minh Hòa.
SP (SP1, SP2, SP3, SP4): được đặt tên là nhân tố “Sản phẩm”
GC (GC1, GC2, GC3, GC4): được đặt tên là nhân tố “Giácả”
XH(XH1, XH2, XH3, XH4): được đặt tên là nhân tố “Xã hội”
CN (CN1, CN2, CN3, CN4): được đặt tên là nhân tố “Cá nhân”
Trường Đại học Kinh tế Huế
TH (TH1, TH2, TH3, TH4): được đặt tên là nhân tố “Thương hiệu”
Thông qua các hệ số hồi quy chuẩn hóa của mô hình thì ta có thể biết được mức độ quan trọng của các biến tham gia vào phương trình hồi quy. Cụ thể, nhóm nhân tố “Thương hiệu” (β = 0,381) có tác động lớn nhất đến quyết định mua đồ nội thất của khách hàng tại Siêu thị nội thất Minh Hòa. Tiếp theo, lần lượt theo thứ tự giảm dần từ quan trọng đến ít quan trọng bao gồm các nhóm nhân tố “Gía cả” (β=
0,348), “Sản phẩm” (β = 0,286), “Cá nhân” (β = 0,225) và “Xã hội” (β = 0,198) có tác động thấp nhất đến quyết định mua đồnội thất của khách hàng tại Siêu thịnội thất Minh Hòa thuộc công ty TNHH Minh Hòa. Nhìn chung, thì tất cả5 nhân tố trên đều có những ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc và bất cứmột thay đổi nào của 1 trong 5 nhân tố trên đều có thểtạo nên sự thay đổi đối với đánh giá chung của khách hàng.
Với β₁ = 0,286, tức là 28,6% biến thiên của quyết định mua đồ nội thất của khách hàng được giải thích bởi sản phẩm của công ty. Còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tốkhác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì Quyết định mua của khách hàng tăng lên 0,286% và ngược lại.
Với β2 = 0,348, 34,8% biến thiên của quyết định mua đồ nội thất của khách hàng được giải thích bởi giá cảcủa công ty còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì Quyết định mua của khách hàng tăng lên 0,348% và ngược lại.
Với β3= 0,198, tức là 19,8% biến thiên của quyết định mua đồ nội thất của khách hàng được giải thích bởi nhóm yếu tố thuộc về xã hội, còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì Quyết định mua của khách hàng tăng lên 0,198% và ngược lại.
Với β4 = 0,225, tức là 22,5% biến thiên của quyết định mua đồ nội thất của khách hàng được giải thích bởi nhóm yếu tố thuộc về cá nhân khách hàng, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Trong điều kiện các yếu tố khác của
Trường Đại học Kinh tế Huế
mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1 % thì Quyết định mua của khách hàng tăng lên 0,225% và ngược lại.
Với β5=0,381, tức là 38,1% biến thiên của quyết định mua đồ nội thất của khách hàng được giải thích bởi thương hiệu của công ty, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình. Trongđiều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm sốcủa nhân tố “Thương hiệu” tăng lên 1% thì Quyết định mua của khách hàng tăng lên 0,381% và ngược lại.
2.2.5.6. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsốphóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hoặc bằng 10.
Từkết quảphân tích hồi quyởbảng 2.15 (trang 75), ta có thểthấy rằng giá trị VIF của mô hình nhỏ(trên dưới giá trị 1) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
2.2.5.7. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ1: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: kết quảxửlý sốliệu SPSS
Phần dư có thểkhông tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sửdụng sai mô hình, phương sai khôngh phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư đểxem xét sựphù hợp của mô hìnhđưa ra.
Từbiểu đồ trích từkết quảphân tích hồi quy, ta có thểthấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ1,30E-15 và giá trị Std.Dev gần bằng 1 (0,979).
2.2.6. Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua