Sig. (2-tailed) | .236 | .000 | .000 | .593 | .000 | ||
QD | Pearson Correlation | .350** | .539** | .568** | .221** | .499** | .518** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Nghiên Cứu Các Yếu Tố Quyết Định Mua Điện Thoại Thông Minh Của Khách Hàng Tại Thị Trường Đà Nẵng -
Tổng Quan Về Doanh Nghiệp Tư Nhân Thương Mại Huy An -
Kết Quả Kiểm Định Cronbach’S Alpha Biến Độc Lập -
Giá Trị Trung Bình Của Các Biến Quan Sát Trong Nhân Tố “Đặc Tính Sản Phẩm” -
Vị Trí Công Tác Tại Công Ty Của Anh/chị Là: -
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua tấm thạch cao của doanh nghiệp tư nhân thương mại Huy An từ các khách hàng tổ chức tại thành phố Hồ Chí Minh - 11
Xem toàn bộ 109 trang tài liệu này.
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
Theo kết quả, các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p<0.01). Như vậy, việc phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
4.5.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Như kết quả phân tích thì mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.662 nghĩa là 66.2% sự biến thiên của Quyết định mua được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: Đặc tính sản phẩm, Giá cả cản phẩm, Hệ thống giao hàng, Thương hiệu, Dịch vụ khách hàng, Hệ thống cửa hàng.
Bảng 4.8: Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 điều chỉnh | Độ lệch chuẩn | Hệ số Durbin- Watson | |
1 | 0.818 | 0.669 | 0.662 | 0.29035 | 2.071 |
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
* Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình:
Với giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4=β5=0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là Giá trị chất lượng, Giá trị tri thức, Giá trị chức năng, Giá trị
hình ảnh, Giá trị cảm xúc có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.9: Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Mức ý nghĩa | ||
1 | Hồi quy | 50.128 | 6 | 8.355 | 99.105 | 0.000 |
Phần dư | 24.785 | 294 | 0.084 | |||
Tổng | 74.912 | 300 |
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
4.5.3. Hồi quy
Phân tích hồi quy được tiến hành với biến độc lập là Đặc tính sản phẩm, Giá cả sản phẩm, Hệ thống giao hàng, Thương hiệu, Dịch vụ khách hàng và Hệ thống cửa hàng và 1 biến phụ thuộc là Quyết định mua sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
QD = β + β1* DT + β2* GC + β3* GH + β4* TH + β5* DVKH + β6* CH + ei
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa rút ra được:
QD = -0.329 + 0.169*DT + 0.247*GC + 0.207*GH + 0.177*TH + 0.095
*DVKH + 0.206*CH + ei
Bảng 4.10: Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Hệ số không chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | Giá trị t | Mức ý nghĩa | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | Dung sai | VIF | ||||
1 | Hằng số | - 0.329 | 0.154 | -2.138 | 0.033 |
DT | 0.169 | 0.026 | 0.224 | 10.699 | 0.000 | 0.971 | 1.030 | |
GC | 0.247 | 0.034 | 0.292 | 7.215 | 0.000 | 0.686 | 1.457 | |
GH | 0.207 | 0.036 | 0.251 | 5.707 | 0.000 | 0.584 | 1.714 | |
TH | 0.177 | 0.025 | 0.238 | 7.036 | 0.000 | 0.981 | 1.020 | |
DVKH | 0.095 | 0.036 | 0.115 | 2.626 | 0.009 | 0.591 | 1.691 | |
CH | 0.206 | 0.033 | 0.250 | 6.285 | 0.000 | 0.682 | 1.467 | |
a. Dependent Variable: QD | ||||||||
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
Tầm quan trọng của các biến trong mô hình:
Để xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình ta sử dụng hệ số Beta. Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mô hình đối với Quyết định mua như sau:
Nhân tố Giá cả sản phẩm có hệ số Beta = 0.292 là lớn nhất nên có tầm quan trọng nhất đối với Quyết định mua.
Thứ 2 là nhân tố Hoạt động giao hàng có hệ số Beta là 0.251.
Thứ 3 là Hệ thống cửa hàng với hệ số Beta là 0.250.
Đứng thứ 4 là Thương hiệu với hệ số Beta là 0.238.
Đứng thứ 5 là Đặc tính sản phẩm với hệ số Beta là 0.224.
Và cuối cùng là nhân tố Dịch vụ khách hàng với hệ số Beta là 0.115.
4.5.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
* Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Từ biểu đồ phần dư chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 1.89*10-15 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0.987 ≅ 1: phân phối phần dư có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Biểu đồ 4.1: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa mô hình
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
Đồng thời xét đồ thị P-P Plot ta thấy, các điểm phần dư phân tán xung quanh đường chéo, phân phối phần sư có thể xem như chuẩn. Vì vậy giả định phân phối chuẩn phần dư được thỏa mãn.
Biểu đồ 4.2: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa mô hình
(Nguồn: Phân tích từ dữ liệu điều tra của tác giả, 2020)
4.5.5. Kiểm định phương sai sai số không đổi
Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi: Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư. Do đó chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên. Nếu giả định tuyến tính được thỏa mãn (Đúng) thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ ) của đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa (Standardised Residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value).
Và nếu phương sai không thay đổi thì các phần dư phải phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008,228).
sau:
Hình 4.1: Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả, 2020)
4.6. Kiểm định sự khác biệt
4.6.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Kết quả kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua được thể hiện trong bảng
Bảng 4.11: Kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua theo giới tính
F | Sig . | t | df | Sig (2- taile d) | Mean Differen ce | Std.Erro r Differen ce | 95% Confidence Interval of the Difference |
Low er | Uppe r |
Equal varianc es assume d | .33 1 | .56 5 | - .01 5 | 299 | .988 | -.00088 | .05771 | - .114 45 | .112 69 |
Equal varianc es not assume d | - .01 5 | 298.9 79 | .988 | -.00088 | .05767 | - .114 37 | .112 61 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả, 2020)
Từ kết quả kiểm định Independent Sample test về Quyết định mua theo giới tính, ta thấy kết quả kiểm định Sig. có mức ý nghĩa 0.565 > 0.05, vậy không có sự đánh giá khác biệt về Quyết định mua giữa giới tính nam và nữ.
4.6.2. Kiểm định sự khác biệt theo trình độ
Tác giả sử dụng kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua theo Trình độ.
Bảng 4.12: Kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua theo trình độ
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | |
Giữa các nhóm | 0.153 | 3 | 0.051 | 0.202 | 0.895 |
Trong các nhóm | 74.760 | 297 | 0.252 | ||
Tổng | 74.912 | 300 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả, 2020)
Từ kết quả phân tích One-Way ANOVA về Quyết định mua theo trình độ, ta thấy kết quả kiểm định phương sai có mức ý nghĩa 0.895 > 0.05. Vậy Quyết định mua giữa những nhóm người có trình độ khác nhau đều không có sự khác biệt.
4.6.3. Kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp
Kết quả kiểm định ANOVA theo nghề nghiệp được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.13: Kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua theo nghề nghiệp
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Sig. | |
Giữa các nhóm | 1.105 | 4 | 0.276 | 1.108 | 0.353 |
Trong các nhóm | 73.807 | 296 | 0.249 | ||
Tổng | 74.912 | 300 |
(Nguồn: Phân tích dữ liệu từ điều tra của tác giả, 2020)
Từ kết quả phân tích One-Way ANOVA về Quyết định mua theo nghề nghiệp, ta thấy kết quả kiểm định phương sai có mức ý nghĩa 0.353 > 0.05. Vậy Quyết định mua giữa những nhóm người có nghề nghiệp khác nhau đều không có sự khác biệt.
4.7. Thảo luận kết quả nghiên cứu
* Yếu tố Đặc tính sản phẩm: Kết quả nghiên cứu cho thấy, Đặc tính sản phẩm ảnh hưởng cùng chiều tới quyết định mua tấm thạch cao của doanh nghiệp tư nhân thương mại Huy An từ các khách hàng tổ chức tại Tp. Hồ Chí Minh. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Hùng và cộng sự (2013).
* Yếu tố Giá cả sản phẩm: Kết quả nghiên cứu cho thấy, Giá cả sản phẩm có ảnh hưởng cùng chiều mạnh nhất đến quyết định mua tấm thạch cao của doanh nghiệp tư nhân thương mại Huy An từ các khách hàng tổ chức tại Tp. Hồ Chí Minh với β =
0.292. Kết quả này là hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả như Jean C.Darian (1998), Mehmet Haluk Koksal (2007)…
* Yếu tố Hoạt động giao hàng: Kết quả nghiên cứu cho thấy, Hoạt động giao hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua tấm thạch cao của doanh nghiệp tư nhân thương mại Huy An từ các khách hàng tổ chức tại Tp. Hồ Chí Minh với β =
0.251. Kết quả này là hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của tác giả Jennie và cộng sự (2005).
* Yếu tố Thương hiệu: Kết quả nghiên cứu cho thấy, Hoạt động giao hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua tấm thạch cao của doanh nghiệp tư nhân thương mại Huy An từ các khách hàng tổ chức tại Tp. Hồ Chí Minh với β = 0.238. Kết quả này là hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả như Zameema và Hassa (2016) và Phạm Thị Sang (2015)…