Một số nhân tố chính tác động đến hành vi tiêu dùng sản phẩm điện– điện tử gia dụng khu vực Tp.HCM

PHẦN MỞ ĐẦU
i. Giới thiệu lý do chọn đề tài:
aaa……
Nhóm thực hiện nghiên cứu mong muốn thực hiện một nghiên cứu mà từ đó…
Vận dụng kiến thức đã được đào tạo và kinh nghiệm thực tiễn tại tổ chức, chúng tôi
thực hiện đề tài: “Một số nhân tố chính tác động đến hành vi tiêu dùng sản phẩm
điện– điện tử gia dụng khu vực Tp.HCM”. Mục đích thực hiện nghiên cứu được trình
bày ở phần tiếp theo.
ii. Mục đích nghiên cứu:
Để góp phần ………… Nghiên cứu này có mục đích sau:
-Xác định ………….
-Từ kết quả nghiên cứu ……………… nhằm đáp ứng yêu cầu xã hội, doanh nghiệp.
iii. Phương pháp nghiên cứu :
Với nghiên cứu này, sẽ tập trung vào việc phân tích các đánh giá ………….
Nghiên cứu được chia thành hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính
thức.
Thông qua phần mềm SPSS, tác giả áp dụng phương pháp đánh giá độ tin cậy của
thang đo bằng Cronbach anpha, dùng phân tích nhân tố khám phá EFA kiểm tra lại từng
nhân tố có ủng hộ cho giả thuyết về các bộ phận cấu thành mô hình hành vi tiêu dùng sản
phẩm điện– điện tử gia dụng, dùng phương pháp tương quan và hồi qui tuyến tính nhằm
kiểm định mô hình lý thuyết.
Kết quả nghiên cứu sẽ nhằm tìm ra sự tác động của các nhân tố, xác định được mô
hình hành vi tiêu dùng sản phẩm điện– điện tử gia dụng. Tính toán các đại lượng thống kê
mô tả đối với các nhân tố trong mô hình đã xây dựng để xác định mức độ tác động của
từng nhân tố đến hành vi tiêu dùng sản phẩm điện – điện tử gia dụng.
Trang 1
iv. Những đóng góp của nghiên cứu.
Kết quả nghiên cứu đã hình thành nên những đóng góp sau:
-Hình thành được …
-Xác định được …
-Đề xuất được ….

v. Cấu trúc nghiên cứu:
Nghiên cứu gồm Phần mở đầu và luận văn được trình qua 4 chương, bao gồm:
Chương 1: Cơ sở lý luận.
Chương 2: Thực trạng về ……
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu và kết quả nghiên cứu.
Chương 4: Kết luận.
Trang 2
Chương 1:
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Chương một trình bày về cơ sở lý luận liên quan đến nội dung nghiên cứu, khái
niệm liên quan …
1.1 Những lý thuyết-khái niệm liên quan:
1.1.1 …
…
…
1.1.2 ….
…
…
1.2 ….
Trang 3
Chương 2:
THỰC TRẠNG VỀ ……
Chương hai giới thiệu những thông tin cơ bản về …
2.1 Giới thiệu khái quát về …
…
….
2.2 Thực trạng về …
2.2.1 ….

…

2.2.2 …
…
…
2.2.3 …


2.2.4 ….

…
2.3


Trang 4
Chương 3:
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU & KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương ba trình bày ba vấn đề ……
3.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu:
3.1.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu:
…
…….
Hình 3.1: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Trang 5
xxxxx
3.1.2 Các giả thuyết nghiên cứu:
Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, cộng với tham khảo báo cáo của các nhà nghiên
cứu đi trước, tác giả đặt ra một số giả thuyết cơ bản sau:
Nhóm giả thuyết 1:
-H1a: ….
-H1b: …
-H1c: …

-H1d: …
-H1e:
Nhóm giả thuyết 2:
-H2a:
-H2b:
Trang 6
3.2. Thiết kế nghiên cứu:
3.2.1 Quy trình nghiên cứu:
Nghiên cứu này gồm hai giai đoạn thực hiện: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính
thức. Nghiên cứu sơ bộ gồm những hoạt động phỏng vấn sâu, xây dựng thang đo, hình
thành bảng câu hỏi đề khảo sát, định lượng nghiên cứu sơ bộ. Nghiên cứu chính thức gồm
các hoạt động dùng phương pháp định lượng để kiểm định thang đo, …
Trang 7
Hình 3.2: QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Cronbach Alpha
Kiểm tra tương quan biến – tổng
Kiểm tra Cronbach Alpha
Định lượng sơ
bộ (n=…)
Định tính
sơ bộ (n=…)
Thang đo nháp
Mục đích
EFA
Kiểm tra trọng số EFA,
Nhân tố & phương sai trích
Định lượng chính
thức (n=190)
Thang đo chính thức
Tương quan – Hồi

qui tuyến tính bội
-Kiểm định mô hình
-Phân tích phương sai.
3.2.2 Nghiên cứu sơ bộ:
Nghiên cứu sơ bộ thực hiện thông qua phương pháp định tính và định lượng, với
những nội dung:
*Phỏng vấn sâu:
Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn sâu với 15
khách hàng để điều chỉnh một số thuật ngữ cho thích hợp trước khi tiến hành
nghiên cứu sơ bộ định lượng.
….
*Thang đo:
*Thang đo yếu tố văn hóa:
Thang đo ….
Bảng 3.1: Thang đo yếu tố văn hóa:
1. Tôi cho rằng, đặc thù văn hóa của bản thân có ảnh hưởng việc lựa chọn loại sản phẩm
điện- điện tử gia dụng.
2…
3…
4. Khi sự tương quan giữa chi phí và hiệu quả sử dụng được đảm bảo, tôi vẫn ưu tiên mua
sản phẩm điện- điện tử gia dụng được sản xuất tại Việt Nam.
*Thang đo ….
….
…
Bảng 3.2: Thang đo ….
1…
Trang 8
2…
3…
*Thang đo …

…

Bảng 3.3: Thang đo …
1….
2….
3….
4…
5….
*Thang đo …

…
Bảng 3.4: Thang đo …
1….
2. …
3…
4….
Trang 9
5….
*Thang đo …

…
Bảng 3.5: Thang đo
1…
2….
3…
4….
*Thang đo sự hài lòng về chất lượng giảng dạy:


Bảng 3.6: Thang đo

1….
2…
*Xây dựng bảng câu hỏi:
Từ từ kết quả nghiên cứu định tính, tác giả thực hiện hình thành bảng câu hỏi, trật tự
bảng câu hỏi có lúc đi cùng nhau trong một nhóm nhân tố liên quan. ….
Các thông tin dùng cho mục đích thống kê về giới tính ….
Thời gian thự hiện trả lời hoàn chỉnh bảng câu hỏi này là khoảng 10 phút (Bảng câu
Trang 10
hỏi ở phần phụ lục 1)
*Định lượng nghiên cứu sơ bộ:
Nghiên cứu sơ bộ được định lượng cũng được thực hiện …
Tác giả sử dụng phương pháp là lấy mẫu thuận tiện (phi xác xuất)
1
, dạng điều tra tự
quản. ….
Kích thước mẫu bao nhiêu được coi là lớn thì chưa xác định rõ ràng, và còn tùy
thuộc vào phương pháp sử dụng ước lượng (ví dụ: ML, GLS hay ADF). Tuy vậy, có
nghiên cứu cho rằng nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML thì kích thước mẫu tối thiểu
từ 100 đến 150 (Hair & ctg. 1998). Tác giả thực hiện việc thu thập dữ liệu trên kích thước
mẫu n = 210 Sau khi xử lý dữ liệu thu thập, tiến hành loại bỏ một số dữ liệu không cung
cấp đầy đủ thông tin. Kích thước mẫu còn lại là n = 190, đây là kích thước tương đối an
toàn cho những tham số cần ước lượng cho giai đoạn nghiên cứu sơ bộ này.
Thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích
nhân tố khám phá EFA.
3.2.3 Nghiên cứu chính thức:
Nghiên cứu chính thức dùng phương pháp định lượng, cũng thông qua kỹ thuật
phỏng vấn trực tiếp. Kích thước mẫu cuối cùng của nghiên cứu này là ….
Mục đích của nghiên cứu nghiên cứu này dùng để kiểm định lại thang đo và mô
hình lý thuyết bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Sau đó, mô hình mới,
các giả thuyết vừa hình thành được kiểm định bằng phân tích tương quan, phân tích hồi

quy tuyến tính bội, phân tích phương sai ANOVA.
3.3 Kết quả nghiên cứu:
3.3.1 Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ:
3.3.1.1 Đánh giá sơ bộ thang đo:
1
Các phương pháp chọn mẫu phi xác xuất: thuận tiện, phán đoán, phát triển mầm, theo định mức. (Phương pháp
nghiên cứu trong kinh doanh – Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trang 11
Như đã giới thiệu, thang đo sử dụng trong nghiên cứu này dựa ….
Hệ số Cronbach alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp trước. Các biến
có hệ số tương quan biến – tổng thể (item-total correlation) nhỏ hơn .30 sẽ bị loại và tiêu
chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ .60 trở lên.
Tiếp theo, phương pháp EFA được sử dụng. Các biến có trọng số (factor loading)
nhỏ hơn .50 trong EFA tiếp tục bị loại. Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal
component với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue = 1.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số
nhân tố từ .50 trở lên.
3.3.1.2 Hệ số tin cậy Cronbach alpha:
Phân tích Cronbach alpha của các thang đo về giá trị cảm xúc, giá trị kiến thức, giá
trị hình ảnh đều cho kết quả: hệ số tin cậy alpha lớn hơn .60, hệ số tương quan biến – tổng
thể lớn hơn .30. Do đó, các thang đo này được tiếp tục sử dụng thực hiện phương pháp
EFA
2
.
Thang đo ……
….
3.3.1.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, các thang đo được đánh giá tiếp
bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
3

. Cụ thể, sử dụng phương pháp trích
PCA (Principal Component Analysis) với phép quay vuông góc varimax.
Kết quả EFA cho thấy các thang đo đạt yêu cầu về về nhân tố trích, phương sai trích
(sấp sĩ 50% trở lên). Phương sai trích thấp nhất là ….% (thang đo…) và cao nhất là ….%
(thang đo …). Hệ số KMO thấp nhất là … (thang đo giá trị xã hội), cao nhất là … (thang
đo ….).
Với thang đo giá trị kiến thức, có engenvalue = …. (>1), hệ số KMO = … (>0.50),
2
Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo (chứ không phải từng biến quan sát – từ 3 biến trở lên), Alpha càng
cao càng tốt. Tuy vậy, nếu Alpha lớn hơn 0,95 cho thấy nhiều biến trong thang đo khong co sự khác biệt gì nhau –sự
trùng lắp. (Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh – Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3
Kiểm định giá trị thang đo, hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị phân biệt và giá trị hội tụ. (Phương pháp
nghiên cứu trong kinh doanh – Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trang 12
phương sai trích ….%, nhưng chỉ số trọng số nhân tố các biến tốt (đều lớn hơn 0.50). …
Như vậy, các thang đo ………… được sử dụng làm thang đo trong nghiên cứu
chính thức.
3.3.2 Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức:
3.3.2.1 Mẫu nghiên cứu định lượng chính thức:
Như đã giới thiệu, thông tin nghiên cứu chính thức thu thập bằng phương pháp chọn
mẫu thuận tiện (phi xác xuất), phương pháp phân tích dữ liệu chính được sử dụng cho
nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá EFA. Để đạt ước lượng tin cậy này cho
phương pháp này, mẫu thường phải có kích thước lớn (n>200; Hoelter 1983. Dựa theo qui
luật kinh nghiệm (Bollen 1989), với tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng.
Quyết định của mẫu nghiên cứu này là n = …
Để đạt được kích thước này, …. bảng câu hỏi đã được phát ra và số bảng câu hỏi
thu hồi là n = … Sau thu hồi, có khoảng …. bảng có số lượng ô trống nên bị loại. Vậy
kích thước mẫu cuối cùng là dùng cho nghiên cứu chính thức là: n = …. Đặc điểm của mẩu
theo giới tính, …… được trình bày dưới đây:

Bảng 3.7: Đặc điểm mẫu – nghiên cứu chính thức.
Đặc điểm Tần số Phần trăm
1.Giới tính:
Nam …
Nữ …
Tổng …. 100
2….
… …. …
…
…. … ….
Trang 13
Tổng … 100
3…



Tổng 467 100
….
Hình 3.3: Đặc điểm mẫu trong nghiên cứu theo …
…….
Hình 3.4: Đặc điểm mẫu trong nghiên cứu theo
…
Hình 3.5: Đặc điểm mẫu trong nghiên cứu theo …
3.3.2.2 Hệ số tin cậy Cronbach alpha:
Kết quả phân tích Cronbach alpha của các thang đo trong hoạt động nghiên cứu
chính thức được trình bày ở bảng sau:
Bảng 3.8: Kết quả Cronbach’s alpha của thang đo – nghiên cứu chính thức:
STT Thang đo Số biến
Cronbach
alpha

Hệ số tương quan biến
– tổng thấp nhất
1
2
Trang 14
3
4
Từ kết quả trên bảng, nhận thấy thang đo… đều có hệ số alpha và tương quan với
biến tổng khá tốt. Các thang đo … sẽ được kiểm tra bằng phương pháp phân tích nhân tố
khám phá EFA.
3.3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, tất cả các thang đo được đánh giá
tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả như sau:
Bảng 3.9: Kết quả phân tích EFA – nghiên cứu chính thức.
STT
Biến
quan sát
Nhân tố
1
2
3
4
5
6
Các thang ……, đều đạt yêu cầu về về nhân tố trích, phương sai trích (>50%), hệ số
KMO (>0.5).
Trang 15
Tuy vậy, ……… Chúng ta biết rằng, kết quả các giá trị từ phương pháp định lượng
là tiêu chí quan trọng để người làm nghiên cứu quyết định loại bỏ một số biến của nhân tố
trong mô hình ban đầu.

Vấn đề loại bỏ biến có trọng số thấp cần chú ý đến giá trị nội dung của khái niệm nó
đo lường. Hay đánh giá kết quả EFA qua phương sai trích, nó thể hiện các nhân tố trích
được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, thường thì phải đạt 50% trở lên (nghĩa là
phần chung phần riêng và sai số). Chúng ta cũng biết rằng, những giá trị trên chỉ về mặt
thống kê. Trong nghiên cứu, thống kê là công cụ chứ không thể là tất cả. Phương pháp
EFA thường được sử dụng trong đánh giá sơ bộ thang đo, phân tích Cronchbach alpha
cũng đã thực hiện và cho kết quả chấp nhận được, nên trong kết quả EFA của … cũng chỉ
có ý nghĩa tương đối.
Tiếp tục dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA cho toàn bộ các biến.
Các biến bị loại bỏ vì có giá trị trọng số nhân tố trích không đạt (<0.50) trong quá trình
thực hiện phương EFA là: Lần 1: Lần 2: … Lần 3: không có biến bị loại bỏ. Kết quả
được trình bày để thuận lợi hơn trong quan sát – tìm hiểu:
Bảng 3.10: Kết quả sử dụng phương pháp EFA lần 1.
Hệ số KMO = …
Phương sai trích = ….%
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Bảng 3.11: Kết quả sử dụng phương pháp EFA lần 2.
Hệ số KMO =
Trang 16
Phương sai trích = … %
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2, đã hình thành nên nhóm biến trong

từng nhân tố, bảng kết quả dưới đây cho thấy có …… nhân tố được trích:
Bảng 3.13: Nhóm biến cho từng nhân tố trong mô hình …
STT NHÂN TỐ BIẾN
1 Văn hóa PF1.1; PF3.3; SF5.5; SF2.2; PF2.2
2 Xã hội IF3.3; SF1.1; IF1.1
3 Kinh tế - công nghệ EF1.1; EF2.2
4 Cá nhân SF4.4; SF5.5
5 Tâm lý CF2.2; PF4.4
Trang 17
Như vậy, mô hình …… theo lý thuyết được chuẩn hóa lại như sau:
Hình 3.6: Mô hình ……. được điều chỉnh
Từ đó, các giả thuyết ……….TP.HCM cũng được giữ nguyên với mô hình.
Bảng 3.14: Kết quả chỉ số Cronbach Alpha - Thang đo …
Cronbach's Alpha Số biến

Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến
Trương quan
biến – tống
Alpha nếu
loại biến
Bảng 3.15: Kết quả chỉ số Cronbach Alpha - Thang đo ….
Trang 18
Quyết định mua sản phẩm điện
điện tử gia dụng
Văn hóa
Xã hội

Kinh tế - công nghệ
Cá nhân
Tâm lý
Cronbach's Alpha Số biến
Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang
đo nếu loại biến
Trương quan
biến – tống
Alpha nếu loại
biến
Bảng 3.16: Kết quả chỉ số Cronbach Alpha - Thang đo …
Cronbach's Alpha Số biến
Biến
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Trương quan
biến – tống
Alpha nếu loại
biến
Các thang đo trên đều có hệ số alpha >.0.60, hệ số tương quan biến-tổng đều >0.30,
nên chúng đạt được độ tin cậy.
Bảng 3.17: Kết quả chỉ số EFA - Thang đo …
Hệ số KMO
Bartlett's Test of
Sphericity

Giá trị Chi-bình phương
Bậc tự do
Sig. (giá trị P-value)
Nhân tố
Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng
% phương
sai
% giải thích
mô hình
Tổng % phương sai
% giải thích mô
hình
Trang 19
Hệ số KMO
Bartlett's Test of
Sphericity
Giá trị Chi-bình phương
Bậc tự do
Sig. (giá trị P-value)
Nhân tố
Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng
% phương
sai
% giải thích
mô hình
Tổng % phương sai
% giải thích mô
hình

Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Bảng 3.18: Kết quả chỉ số EFA - Thang đo …
Hệ số KMO
Bartlett's Test of
Sphericity
Giá trị Chi-bình phương
Bậc tự do
Sig. (giá trị P-value)
Nhân tố
Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tổng % phương sai
% giải thích mô
hình
Tổng
% phương
sai
% giải thích
mô hình
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
3.3.2.4 Phân tích ảnh hưởng của …. đến hành vi…. TP.HCM:
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa
các biến thông qua xây dựng ma trận tương quan.
Bảng 3.19 : Ma trận hệ số tương quan giữa các biến tiềm ẩn.
Trang 20
Hệ số tương
quan Pearson
Sig. (2-tailed)
N
Hệ số tương
quan Pearson

Sig. (2-tailed)
N
**. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01
*. Tương quan với mức ý nghĩa 0.05
Hệ số tương quan dao động từ … đến …. Trên thực tế, với mức ý nghĩa 1%, giả
thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng 0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là trong tổng
thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến: …. với các biến độc lập: …., ….
……………………
Trong khi đó, biến …. có tương quan với biến … khi xét trong tổng thể, với ý
nghĩa 5%.
Xét mối tương quan giữa các biến độc lập còn, ta thấy hệ số dao động từ …. đến
… Nên trong tổng thể với mức ý nghĩa 1%, có tồn tại mối tương quan các biến độc lập.
Chúng ta sẽ đánh giá tác động các biến …… TP.HCM thông qua phân tích mô hình
hồi quy tuyến tính sau:
B = F + A1* G1 + B1* G2 + C1*G3 + D1*G4 + E1*G5
*Kiểm tra các giả định mô hình hồi quy.
Trước khi phân tích các kết quả thu được ở trên, ta cần kiểm tra các giả định trong
hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này bị vi phạm. Thì các ước lượng không đáng tin cậy
nữa (Hoàng Trọng-Mộng Ngọc, 2008). Ta sẽ lần lượt kiểm tra các giả định sau:
(1) Phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
Trang 21
(2) Các phần dư có phân phối chuẩn.
(3) Không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Kết quả kiểm tra các giả định mô hình hồi quy được trình bày trong phụ lục 4.
Thứ nhất, kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi:
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta sử dụng đồ thị
phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized Residual) và giá trị dự báo đã được
chuẩn hóa (Standardized predicted value). Quan sát đồ thị (Hình 4.1 – Phụ lục 4), ta thấy
các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư)
trong một phạm vi không đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.

Thứ hai, kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn:
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 đủ nhiều để phân
tích… (Hoàng Trọng-Mộng Ngọc, 2008). Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số
(Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định
này. (Xin xem Hình 4.2 - Phụ lục 4).
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư
xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean lệch với 0 vì số quan sát khá lớn, độ lệch chuẩn Std. Dev =
0.99). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số Q-Q plot, P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh
được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Thứ ba, kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập:
Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập là đo lường đa cộng
tuyến (Collinearlity Diagnostics). Các công cụ chuẩn đoán đa cộng tuyến có thể sử dụng
là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation
factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): Nếu độ chấp nhận của biến nhỏ là dấu hiệu đa
cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là nghịch đảo của độ chấp nhận của biến
Trang 22
(Tolerance). Nếu VIF lớn hơn 10 đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng-Mộng Ngọc,
2008).
Kết quả ở phân tích cho thấy độ chấp nhận của biến (Tolerance) là không nhỏ (nhỏ
nhất là …) và hệ số phóng đại phương sai (VIF) không lớn hơn 10 (lớn nhất là …., < 2).
Điều này có nghĩa là giả định về tương quan giữa các biến độc lập không bị vi phạm –
không có hiện tượng đa cộng tuyến. Cũng đồng nghĩa với kết quả phân tích hệ số tương
quan giữa các biến độc lập ở phần trên (hệ số ương quan giữa các biến độc lập không cao
lắm chỉ dao động …… đến … ). Có thể kết luận các biến độc lập tham gia vào mô hình
đều có mối liên hệ tốt với biến phụ thuộc và có khả năng sử dụng các hệ số hồi quy này để
giải thích hay lượng hóa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
Bảng 3.20 : Đánh giá độ phù hợp toàn bộ mô hình.

Thông số mô hình
Mô
hình
Hệ số
R
Hệ số
R bình
phương
Hệ số R
bình
phương
-hiệu
Sai số
chuẩn của
ước
lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số
Durbin-
Watson
Hệ số
R bình
phương
sau khi
đổi
Hệ số F
khi đổi
Bậc
tự
do 1

Bậc
tự
do 2
Hệ số
Sig. F
sau khi
đổi
a. Dự báo: (hằng số), ……………
b. Biến phụ thuộc: …………….
Một việc quan trọng của bất kì thủ tục thống kê xây dựng mô hình dữ liệu nào cũng
là chứng minh sự phù hợp của mô hình. Hầu như không có hàm hồi quy nào phù hợp hoàn
toàn với tập dữ liệu, vẫn luôn có sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể
hiện qua phần dư). Thang đo thông thường dùng để xác định mức độ phù hợp của mô hình
hồi quy tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu là là hệ số xác định R
2
. (Hoàng Trọng &
Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả ở bảng 3.20, cho thấy giá trị hệ số R
2
hiệu chỉnh là …… , nghĩa là mô hình
hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu …… %, hay nói cách khác, hơn
…… % sự khác biệt trong nhận định TP.HCM có thể giải thích bởi sự khác biệt trong giá
trị cảm nhận.
Trang 23
Tuy vậy, giá trị R
2
chỉ thể hiện sự phù hợp của mô hình và dữ liệu mẫu. Để xem xét
sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F. Theo kết quả từ bảng
3.21.
Bảng 3.21 : Kết quả phân tích phương sai.

ANOVA
b
Mô hình Tổng bình phương Bậc tự do
Bình phương
trung bình
Hệ số F Hệ số Sig.
1 Hồi quy .000
a
Phần dư
Tổng
a. Dự báo: (hằng số), ……
b. Biến phụ thuộc: …
Giá trị Sig. của trị thống kê F của mô hình đầy đủ dù rất nhỏ, cho thấy sẽ an toàn
khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể
bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể. (đã tiến
hành kiểm tra sự vi phạm một số giả định trên mô hình để đảm bảo mô hình hồi quy tuyến
tính có chất lượng hơn).
Tiếp theo, phương trình hồi quy sẽ được xác định thông qua kết quả các hệ số hồi
quy được trình bày ở trang sau:
Trang 24
Bảng 3.22 : Kết quả các hệ số hồi quy.
Mô hình
Hệ số chưa
chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa
t
Mức
ý
nghĩ

Tương quan
Thống kê đa
cộng tuyến
B
Độ lệch
chuẩn
Hệ số
Beta
Zero-
order
Riêng
phần
Từng
phần
Độ
chấp
nhận
của
biến
Hệ số
phóng
đại
phươn
g sai
1 (hằng số)
a. Biến phụ thuộc: ……
Kết quả chuẩn đoán sự vi phạm các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cho
phép chấp nhận sử dụng mô hình và dùng các thông tin trên mô hình kiểm chứng các các
giả thuyết khoa học đã được đặt ra ở trên.
Vậy, phương trình hồi quy sau khi phân tích có kết quả như sau:

… = … + * + * … + …….*……+ ….*…. + …*….
Hay là: … = 0.572 + 0.262* (… ) + …* (…….) + ……*(….) + 0.103*(… ) +
0.038*(… ). Điều này có nghĩa là:
-Trong điều kiện: ……. (…), ……… (….), ……… (…… ), ……. (…….) không
thay đổi, nếu …… (……….) tăng lên 1 thì ………. tăng lên ………
-Trong điều kiện: ……. (…), ……… (….), ……… (…… ), ……. (…….) không
thay đổi, nếu …… (……….) tăng lên 1 thì ………. tăng lên ………
……
Trang 25