Phân tích hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến quan sát theo từng các nhân tố và phân tích tương quan, tôi tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy.

Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem xét các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó dự đoán được giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.

a. Xây dựng mô hình hồi quy

Phương trình hồi quy chuẩn hóa quyết định mua dựa vào các nhân tố có dạng như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

QĐM = α + β₁*LISP + β₂*GC + β₃*NVBH + β₄*KM + β₅*TH + β₆*CSKH + β₇*XHCN Trong đó:

QĐM: Biến phụ thuộcQuyết định mua LISP: Biến độc lậpLợi ích sản phẩm NVBH: Biến độc lậpNhân viên bán hàng KM: Biến độc lậpXúc tiến

TH: Biến độc lậpThương hiệu

CSKH: Biến độc lậpChăm sóc khách hàng XHCN: Biến độc lậpXu hướng công nghệ α là hằng số, β_k là hệ số hồi quy riêng phần Các giả thuyết:

H₀: Các yếu tố chính không có tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₁: Yếu tốLợi ích sản phẩmcó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₂: Yếu tốGiá cảcó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua

H₃: Yếu tốNhân viên bán hàngcó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₄: Yếu tốKhuyến mãicó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₅: Yếu tốThươnghiệucó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₆: Yếu tốChăm sóc khách hàngcó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua H₇: Yếu tốXu hướng công nghệcó tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến hàng phân tích hồi quy đa biến với 7 yếu tổ đã được kiểm định tương quan với biến phụ thuộc. Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa một lượt Enter. Ta có kết quả phân tích hồi quy như sau:

Kiểm định sự phù hợp của mô hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chưa thể cho phép ta suy rộng ra tổng thể nghiên cứu. Để có thể suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra:

H₀: Hệ số xác định R² = 0 (Các nhóm nhân tố không ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng)

H₁: Hệ số xác định R² ≠ 0 (Có ít nhất một nhóm nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng)

Tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có bảng sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.22: Kiểm định ANOVA vềsựphù hợp của mô hình

Model Tổng bình

phương df Trung bình

bình phương F Sig.

1 Hồi quy 57,081 7 8,154 32,043 0,000^b

Số dư 32,319 127 0,254

Tổng 89,400 134

a. Biến phụ thuộc: QĐM

b. Biến độc lập: (Hằng số), LISP, XT, GC, TH, CSKH, NVBH, XHCN

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H₀ và hệ số xác định của tổng thể R²≠ 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã được kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà ta đưa vào trong mô hình.

b. Phân tích hồi quy

Bảng 2.23: Kết quảphân tích hồi quy

Mô hình

Hệsố chưa chuẩn hóa

Hệsố chuẩn

hóa

Thống kê student

Mức ý nghĩa

(Sig.)

Mức độ chấp nhận

VIF B Sai số

chuẩn Beta

Hằng số -1,448 0,377 -3,839 0,000

LISP 0,275 0,096 0,178 2,868 0,005 0,746 1,341

GC 0,131 0,064 0,126 2,045 0,045 0,736 1,359

NVBH 0,245 0,086 0,195 2,836 0,005 0,614 1,628

KM 0,066 0,081 0,050 0,817 0,416 0,747 1,338

TH 0,149 0,079 0,125 1,891 0,061 0,656 1,525

CSKH 0,223 0,069 0,209 3,240 0,002 0,683 1,464

XHCN 0,319 0,086 0,259 3,721 0,000 0,587 1,702

R²hiệu chỉnh 0,618

R² 0,638

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào bảng kết quả phân tích hồi quy cho thấy, các nhân tố NVBH, CSKH, GC, XHCN, LISP có mức ý nghĩa Sig. < 0,05 tức là chấp nhận các giả thiết H₁, H₂, H₃, H₆ và H₇. Các nhân tố này có sự tương quan đối với quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại Eagle Media.

Tham số R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích của biến độc lập. Giá trị R² hiệu chỉnh phản ảnh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R² (Hoàng Trọng & Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ta có R² hiệu chỉnh bằng 0,618 có nghĩa là các biến độc lập thuộc 6 nhân tố ảnh hưởng tới 61,8% sự thay đối của biến phụ thuộc “Quyết định mua” và 38,2% còn lại là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình chưa tìm được và do sai số ngẫu nhiên.

Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter ở bảng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến lớn hơn 1,000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong một số tài liệu khác đưa ra điều kiện VIF < 4 là thỏa mãn điều kiện. Nhìn vào kết quả hồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nên có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.

Biểu đồ2.9: Tần sốcủa phần dư chuẩn hóa

((Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Sử dụng công cụ biểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chòng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư có với Mean = 6,12E-16 (≈ 0) và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,974 tức gần bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.

Biểu đồ2.10: Giả định phân phối chuẩn của phần dư

((Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Xem biểu đồ Normal P-P Plot trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.

Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại

Trường Đại học Kinh tế Huế

Eagle Media với 7 nhân tố tác giả đưa ra chỉ có 5 nhân tố được đưa vào mô hình dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, hàm hồi quy có dạng như sau:

QĐM = -1,448 + 0,178*LISP + 0,126*GC + 0,195*NVBH + 0,209*CSKH + 0,259*XHCN Hệ số Beta chuẩn hóa phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã đồng nhất (phương sai = 1), trong khi đó hệ số B chưa chuẩn hóa không thể hiện được. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, công ty 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 phụ thuộc.

Với mô hình hồi quy chuẩn hóa ta có các hệ số Beta chuẩn hóa đều mang dấu dương nên chứng tỏ 5 biến độc lập có quan hệ cùng chiều với biến “Quyết định mua”, nghĩa là trong điều kiện yếu tố khác không đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc tăng và ngược lại. Dựa vào mô hình có thể giải thích rõ như sau:

- Hệ số β₁ = 0,178 nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Lợi ích sản phẩm tăng lên một đơn vị sẽ giúp choQuyết định muatăng lên trung bình 0,199 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.

- Hệ số β₂ = 0,126 nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Giá cảtăng lên một đơn vị sẽ giúp cho Quyết định mua tăng lên trung bình 0,133 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.

- Hệ số β₃ = 0,195 nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Nhân viên bán hàng tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho Quyết định mua tăng lên trung bình 0,229 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.

- Hệ số β₆ = 0,209 nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Chăm sóc khách hàng tăng lên một đơn vị sẽ giúp choQuyết định mua tăng lên trung bình 0,229 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.

- Hệ số β₇ = 0,259 nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với yếu tố Xu hướng công nghệ tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho Quyết định mua tăng lên trung bình 0,305 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.

Dựa vào mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến QĐM (Quyết định mua), ta có thể nhận thấy trong tất cả 5 yếu tố, yếu tố XHCN (Xu hướng công nghệ) tác động

Trường Đại học Kinh tế Huế

hàng, NVBH (Nhân viên bán hàng), LISP (Lợi ích sản phẩm) với hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt là β₆ = 0,209, β₃ = 0,195, β₁ = 0,178. Còn lại là yếu tố GC (Giá cả) có tác động thấp nhất đến quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại Eagle Media với β₂= 0,126.

Từ kết quả phân tích trên ta có được mô hình hồi quy như sau:

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Kết quả phân tích cho thấy 5 yếu tố trong mô hình có ảnh hưởng đến 61,8%

quyết định mua của khách hàng còn lại 38,2% còn lại là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình chưa tìm được và do sai số ngẫu nhiên.

XHCN

CSKH

0,259

0,209

NVBH

0,178 0,195

LISP Biến độc

lập

Hệ số Beta chuẩn hóa

Quyết định mua của khách hàng đối với dịch

vụthiết kếwebsite tại Công ty Cổphần truyền

thông Eagle (Eagle Media)

GC 0,126

61,8%

Biểu đồ2.11: Mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụthiết kếwebsite tại Eagle Media

Trường Đại học Kinh tế Huế

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

Trong tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ THIẾT KẾ WEBSITE CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN TRUYỀN THÔNG EAGLE (Trang 104-111)