Phân tích hồi quy

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thayđổi 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.

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

QUYETDINH =β0+β1THUONGHIEU + β2GIACA +β3SANPHAM + β4NHANVIEN +β5VITRI + ei

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 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 quả của 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 của khách hàng đối với sản phẩm VLXD tại công ty TNHH MTV Phước Kỷ.

2.2.4.3. Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biếtđược 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 tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua bảng sau:

Bảng 18: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsố

chuẩn hóa T Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,113 0,259 0,437 0,663

THUONGHIEU 0,250 0,034 0,405 7,471 0,000 1,063

GIACA 0,192 0,034 0,316 5,727 0,000 1,104

SANPHAM 0,216 0,037 0,317 5,885 0,000 1,049

NHANVIEN 0,181 0,042 0,238 4,315 0,000 1,104

VITRI 0,126 0,035 0,191 3,582 0,000 1,027

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Giá trịSig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:

“Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sản phẩm”, “Nhân viên bán hàng”, “Vị trí cửa hàng”

Trường Đại học Kinh tế Huế

đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Ngoài ra hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. là 0,663 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.

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

QUYETDINH = 0,405THUONGHIEU + 0,316GIACA + 0,317SANPHAM + 0,238NHANVIEN + 0,191VITRI + ei

Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 5 nhân tố là “Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sản phẩm”, “Nhân viên bán hàng”, “Vị trí cửa hàng” ảnh hưởng đến “Quyết định mua” của khách hàng đối với sản phẩm VLXD tại công ty TNHH MTV Phước Kỷ.

Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốBê– ta như sau:

- Hệ số β1 = 0,405 có ý nghĩa là khi biến “Thương hiệu” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định mua” biến động cùng chiều với 0,405 đơn vị.

- Hệ số β2 = 0,316 có ý nghĩa là khi biến “Giá cả” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với 0,316 đơn vị.

- Hệsốβ3 = 0,317 có ý nghĩa là khi biến“Sản phẩm”thay đổi một đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều với 0,317 đơn vị.

- Hệ số β4 = 0,238 có ý nghĩa là khi biến “Nhân viên bán hàng” thay đổi một đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì“Quyết định mua” biến động cùng chiều với 0,238 đơn vị.

- Hệsốβ5 = 0,191 có ý nghĩa là khi biến“Vị trí cửa hàng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định mua” biến động cùng chiều với 0,191 đơn vị.

Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Quyết định mua”, quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm VLXD sẽ được gia tăng khi những nhân tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty TNHH MTV Phước Kỷ cần có những động thái nhằm kiểm soát các nhân tố này một cách tốt hơn.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.4.4. Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 19: Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

Durbin -Watson

1 0,776 0,602 0,588 0,367 2,022

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,588 tức là: độ phù hợp của mô hình là 58,8%. Hay nói cách khác, 58,8% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Quyết định mua” được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,588 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

2.2.4.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình

Bảng 20: Kiểm định ANOVA ANOVA

Model Sum of

Squares Df Mean

Square F Sig.

1

Regression 29,249 5 5,850 43,548 0,000

Residual 19,344 144 0,134

Total 48,593 149

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020) Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏgiả thiết rằng “Hệ số 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”.

2.2.4.6. Xem xét tự tương quan

Đại lượng Durbin – Watson được dùng đểkiểm định tương quan của các sai số kềnhau. Dựa vào kết quảthực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trịDurbin–Watson

Trường Đại học Kinh tế Huế

là 2,022 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.

2.2.4.7. Xem xét đa cộng tuyến

Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.

Từkết quảphân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy 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.

2.2.4.8. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Biểu đồ1: Biểu đồHistogram phần dư chuẩn hóa

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủnhiều 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 đồtrích từkết quảphân tích hồi quy, ta có thểthấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trịMean xấp xỉ3,60E-15 và giá trịStd.Dev gần bằng 1 (0,983).

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.5. Đánh giá của khách hàng vềcác nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua