Bộ dữ liệu PROCESS: giá trị thương hiệu và ý định mua căn hộ chung cư (mô hình CBBE), 300 quan sát

Khảo sát mô phỏng người mua nhà lần đầu về căn hộ chung cư, thực hiện theo mẫu thuận tiện có kiểm soát hạn ngạch năm 2026. Bộ dữ liệu gồm 300 quan sát mô phỏng, 5 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên PROCESS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình giá trị thương hiệu dựa trên khách hàng CBBE (Keller, 1993). Chất lượng sản phẩm, hình ảnh thương hiệu và quảng cáo trên mạng xã hội xây dựng giá trị thương hiệu, từ đó thúc đẩy ý định mua căn hộ chung cư.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,86 đến 0,89, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Giá trị thương hiệu: các biến trong mô hình giải thích 53,7% biến thiên của giá trị thương hiệu. Nhân tố tác động mạnh nhất là chất lượng sản phẩm (β = 0,385), tiếp theo là hình ảnh thương hiệu (β = 0,348). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Ý định mua: các biến trong mô hình giải thích 52,8% biến thiên của ý định mua. Nhân tố tác động mạnh nhất là giá trị thương hiệu (β = 0,632), tiếp theo là hình ảnh thương hiệu (β = 0,152). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Chất lượng sản phẩm → Giá trị thương hiệu → Ý định mua ≈ 0,243; Hình ảnh thương hiệu → Giá trị thương hiệu → Ý định mua ≈ 0,220; Giá trị quảng cáo trên mạng xã hội → Giá trị thương hiệu → Ý định mua ≈ 0,180 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên PROCESS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

R² hiệu chỉnh = 0,511, các biến độc lập giải thích 51,1% biến thiên của ý định mua. Kiểm định F = 157,415 với Sig. < 0,001, mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. Durbin-Watson = 2,100 nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

VIF lớn nhất = 1,427 (dưới 2), không có đa cộng tuyến đáng kể. GTTH có Beta = 0,617, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến YDM; HATH có Beta = 0,161, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến YDM.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: YDM = 0,617×GTTH + 0,161×HATH + ε. Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: GTTH > HATH.

Đọc output PROCESS

Model 4 (CLSP → GTTH → YDM): tác động gián tiếp = 0,4014, khoảng tin cậy bootstrap 95% [0,3122; 0,4966] không chứa 0, vai trò trung gian của GTTH được xác nhận. Tác động trực tiếp c’ = 0,0738 (p = 0,170), đây là trung gian toàn phần. Model 4 (HATH → GTTH → YDM): tác động gián tiếp = 0,3630, khoảng tin cậy bootstrap 95% [0,2751; 0,4605] không chứa 0, vai trò trung gian của GTTH được xác nhận. Tác động trực tiếp c’ = 0,1727 (p < 0,001), đây là trung gian một phần. Model 1: hệ số tương tác Int_1 (GTTH × CLSP) = 0,1493, p < 0,001, CLSP có vai trò điều tiết; đọc thêm bảng conditional effects và Johnson-Neyman để biết vùng tác động có ý nghĩa.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 25 trở lên và PROCESS v4
• Lĩnh vực: Bất động sản
• Định dạng: file .zip, khoảng 172 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.