PHẦN I: MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG MARKETING ONLINE TẠI CÔNG TY TRƯỜNG
2.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
2.2.1. Phân tích tương quan và hồi quy
2.2.2.2. Phân tích hồi quy
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến quan sát và đánh giá chung về “Sự chấp nhận” của khách hàng. Trong đó, đánh giá chung về “Sự chấp nhận” là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
MO = β1 + β2 SCY + β3 STT + β4 TKTT + β5 SHD + β6 SCS Trong đó:
βLà hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập MO: Giá trị của biến phụ thuộc “Sự chấp nhận”
SCY: Giá trị biến độc lập “Sự chú ý”
STT:Giá trị biến độc lập “Sư thích thú”
TKTT: Giá trị biến độc lập “Tìm kiếm thông tin”
SHD: Giá trị biến độc lập “Sự hành động”
SCS: Giá trị biến độc lập “Sự chia sẻ”
Các giả thuyết của mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau:
- Giả thuyết H1: Nhóm yếu tố “Sự chú ý” có ảnh hưởng tích cực đến về sự chấp nhận lựa chọn công cụ Marketing Online của công ty Trường Sa Tourist
- Giả thuyết H2: Nhóm yếu tố “Sự thích thú” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụ Marketing Online của công ty Trường Sa Tourist
- Giả thuyết H3: Nhóm yếu tố “Tìm kiếm thông tin”có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụ Marketing Online của công ty Trường Sa Tourist
- Giả thuyết H4: Nhóm yếu tố “Sự hành động”có ảnh hưởng tích cực đến quyết
Trường Đại học Kinh tế Huế
- Giả thuyết H5: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ”có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụ Marketing Online của công ty Trường Sa Tourist
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc (Phương pháp Enter) cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.
Bảng 2.20Tómtắt mô hình Mô hình tóm tắt Mô
hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của
ước lượng Durbin-Watson
1 0,934ª 0,872 0,867 0,18585 2,371
a. Các yếu tố dự đoán : (Hằng số), SCY, STT, TKTT, SHD, SCS b. Biến phụ thuộc: MO
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS) Bảng 2.21: Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa Mô hình Tổng bình
phương df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 26,86 5 0,917
155,52 0,000b
Phần dư 3,94 114 0,020
Tổng 30,8 119
a. Biến phụ thuộc: MO
b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), SCY, STT, TKTT, SHD, SCS
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS) Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Khi xây dựng xong 1 mô hình hồi quy tuyến tính ta xem xét sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R square (sự phù hợp này chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng với tập dữ liệu mẫu) để suy diễn cho mô hình thực của tổng thể thì kiểm định F sẽ giúp ta làm điều đó.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0,000 < 0,05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể.
Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,867 = 86,7%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 86,7% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 86,7% sự biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy, có thể xem mô hình này có giá trị giải thích ở mức độ cao.
Bảng 2.22: Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn
hóa t Giá trị Sig. Đa cộng tuyến
Β Sai số chuẩn Beta T VIF
Hằng số -0,569 0,158 -30,603 0,000
SCY 0,184 0,034 0,195 50,503 0,000 0,895 1,117
STT 0,284 0,031 0,364 90,233 0,000 0,721 1,387
TKTT 0,236 0,020 0,407 110,799 0,000 0,944 1,059
SHD 0,246 0,024 0,378 100,061 0,000 0,796 1,256
SCS 0,123 0,030 0,147 40,121 0,000 0,876 1,141
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS) Hồi quy không có nhân tố nào bị loại bỏ do sig. kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05; chứng tỏ các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình
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
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ 2.1: Tần số của phần dư chuẩn hóa
((Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) 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 = -3,57E - 15 và độ lệch chuẩn Std.
Dev = 0,979 tức gần bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.
Biểu đồ 2.2: Giả định phân phối chuẩn của phần dư
((Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
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.
Dựa vào hệ số beta chuẩn hóa, có thể viết lại phương trình hồi quy như sau:
MO = -0,569 + 0,195 SCY + 0,364 STT + 0,407 TKTT + 0,378 SHD + 0,147 SCS Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận hệ tống Marketing Online của khách hàng, ta có thể nhận thấy mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố theo thứ tự như sau: “ Sự chú ý” , “Sự thích thú” , “Tìm kiếm thông tin”, “Sự hành động”, “Sự chia sẻ”
Theo mô hình hồi quy có 5 nhân tố tiến hành nghiên cứu ảnh huowrg của chúng tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online của khách hàng.
Nhân tố “ Sự chú ý”
H0: Nhóm yếu tố “Sự chú ý” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H1: Nhóm yếu tố “Sự chú ý” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 . Kết luận nhóm yếu tố “Sự chú ý” có ảnh hưởng tích cực đến tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
. Cụ thể khi biến “Sự chú ý” tăng lên 1 đơn vị thì sự chấp nhận sẽ tăng 0,184 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “ Sự thích thú”
H0: Nhóm yếu tố “Sự thích thú” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
Trường Đại học Kinh tế Huế
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 . Kết luận nhóm yếu tố “Sự thích thú” có ảnh hưởng tích cực đến tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
. Cụ thể khi biến “Sự thích thú” tăng lên 1 đơn vị thì sự chấp nhận sẽ tăng 0,284 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “ Tìm kiếm thông tin”
H0: Nhóm yếu tố “Tìm kiếm thông tin” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H1:Nhóm yếu tố “Tìm kiếm thông tin” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 . Kết luận nhóm yếu tố “Tìm kiếm thông tin” có ảnh hưởng tích cực đến tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
. Cụ thể khi biến “Tìm kiếm thông tin” tăng lên 1 đơn vị thì sự chấp nhận sẽ tăng 0,236 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “ Sự hành động”
H0:Nhóm yếu tố “Sự hành động” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H1: Nhóm yếu tố “Sự hành động” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 . Kết luận nhóm yếu tố “Sự hành động” có ảnh hưởng tích cực đến tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
Trường Đại học Kinh tế Huế
. Cụ thể khi biến “Sự hành động” tăng lên 1 đơn vị thì sự chấp nhận sẽ tăng 0,246 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “ Sự chia sẻ”
H0: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H1: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
H0: β2≤ 0 H1: β2> 0
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0 . Kết luận nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” có ảnh hưởng tích cực đến tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Trường Sa Tourist
. Cụ thể khi biến “Sự chia sẻ” tăng lên 1 đơn vị thì sự chấp nhận sẽ tăng 0,123 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Kết quả kiểm định sau hồi quy cho thấy có 5 yếu tố tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc “Sự chấp nhận” là “Sự chú ý”, “Sự thích thú”, “Tìm kiếm thông tin”, “Sự hành động”, “Sự chia sẻ”, Trong đó, “Sự thích thú” là yếu tố có sự tác động mạnh nhất và “Sự chia sẻ” là yếu tố tác động yếu nhất. Điều này là phù hợp với đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
2.2.3. Kiểm định sự khác biệt về sự chấp nhận hệ thống Marketing Online của