I detta avsnitt kommer data insamlad via enkätundersökningen att presenteras. Avsnittet kommer presentera information om de uppfattningar Tesla-konsumenter har om
laddningsstationerna de har tillgång till genom sammanfattande mått och
regressionsanalyser. Hypotesprövningar kommer även att genomföras. Resultaten från insamlade data kommer sedan att analyseras utifrån de tidigare presenterade teorierna i avsnitt 2, och hypoteserna kommer diskuteras för att i nästa avsnitt kunna analysera vilka dimensioner i komplementet som påverkar det upplevda värdet.
4.1 Korrelation och deskriptiv statistik
I tabell 4 nedan finns beskrivande mått som medelvärde, standardavvikelse och en korrelationmatris för de variabler som undersöks. Medelvärde för upplevt värde är 3.761 vilket är ett medelhögt resultat eftersom det högsta värdet är 5. Standardavvikelsen är förhållandevis låg (0.809) vilket tyder på att det inte var någon anmärkningsvärd spridning i resultatet. Vidare, är medelvärdet för upplevd kvalitet 4.562 vilket är ett högt värde eftersom det högsta värdet är 5. Standardavvikelsen var låg (0,547) vilket tyder på att det inte var så stor spridning i resultatet. Vidare, har upplevda kostnader ett medelvärde på 4.418 vilket är ett högt resultat eftersom högsta värdet är 5. Standardavvikelsen är relativt låg (0.736) vilket tyder på att det inte är så stor spridning i resultatet. Vidare, har varumärkesimage ett medelvärde på 3.757 vilket är ett medelhögt resultat eftersom det högsta värdet är 5.
Standardavvikelsen är förhållandevis låg (0.919) vilket tyder på att det inte är så väldigt stor spridning i resultatet.
Tabell 4. Korrelationsmatris och deskriptiv statistik.
Pearsons korrelation mäter hur starkt sambandet är mellan alla respektive variabler och är en siffra mellan -1 och 1 där ett högt värde innebär en stark korrelation i sambandet och -1 ett starkt samband i att de inte korrelerar. Tabell 4 ovan visar de samband som råder i denna studie enligt Pearsons korrelation. Det är en positiv korrelation mellan samtliga oberoende och beroende variabler. Den enda variabeln som visar på negativa samband är
kontrollvariabeln ”Gratis laddning” som visar på negativa samband med upplevt värde och varumärkesimage.
Korrelationen mellan upplevt värde och upplevd kvalitet visar att det finns ett positivt signifikant samband med korrelationskoefficienten r = 0.377 (p < 0.01). Vidare, har upplevt värde och upplevda kostnader ett positivt signifikant samband, r = 0.299 (p < 0.01). Vidare, har upplevt värde och varumärkesimage ett positivt signifikant samband, r = 0.358 (p < 0.01).
De variablerna som korrelerar mest är upplevda kostnader och upplevd kvalitet som har ett r-värde på 0.428 mellan sig (p < 0.01). De VIF-r-värden som redovisas i tabell X är alla
föredömligt låga vilket indikerar att resultaten inte störs av multikollinearitet. R-kvadrat förblir därför ett signifikant mått eftersom det inte råder någon hög korrelation mellan variablernas koviarians.
4.2 Regression
För att kunna testa hypoteserna som presenterades tidigare i teoriavsnittet utfördes multipel regressionsanalys för att undersöka huruvida de oberoende variablerna härrörde den beroende variabeln. Även tre kontrollvariabler inkluderades som misstänktes kunna påverka resultatet (ålder, tillgång till laddning i hemmet och tillgång till gratis laddning). Den multipla
regressionsanalys som genomförts visar på hur variabiliteten i resultatet ser ut, hur mycket av variabiliteten i den beroende variabeln som bestäms av de oberoende variablerna (s). Även vilka av de oberoende variablerna som är signifikanta när det kommer till att förklara variabiliteten i den beroende variabeln.
Eftersom det i korrelationsmatrisen visat sig vara positiva signifikanta samband mellan den beroende variabeln och samtliga oberoende variabler så kommer samtliga variabler att inkluderas i den multipla regressionsanalysen.
På så sätt kommer man kunna utreda om finns ett positivt samband mellan upplevda
kostnader, upplevd kvalitet, varumärkesimage och den beroende variabeln kundupplevt värde.
Regressionen uppskattar koefficienterna för en linjär ekvation vilken alltså förklaras av de oberoende variablerna, vilken som bäst förutsäger värdet på den beroende variabeln.
Signifikansnivån som variablerna testats på är α = 5 %.
Tabell 5. Ostandardiserade koefficienter för beroende-, oberoende- och kontrollvariabler.
R-kvadrat är = 0.215 och justerad R-kvadrat är 0.187. Denna data återfinns i tabell X och regressionsekvationen förklarar alltså 21,5% av variabiliteten i den beroende variabeln, upplevt värde. De resultat som återfinns i tabell X som redovisar den multipla regressionen indikerar att de oberoende variablerna, upplevd kvalitet, upplevda kostnader och
varumärkesimage förklarar variansen i den beroende variabeln upplevd kvalitet. Värdet på R-kvadrat är dessutom acceptabelt för att bestämma variabiliteten i den beroende variabeln upplevt värde. Tabellen redovisar också för analysens F-värde på 7.579 (p < 0.001) vilket är ytterligare ett mått på att analysen är signifikant och kan användas som förklarande för de hypotesprövningar som ska göras.
Enligt tabellen visar alla tre oberoende variabler på positiva betavärden men bara två av dem är signifikanta. Upplevd kvalitet har ett värde = p < 0.001, upplevda kostnader har ett p-värde = p > 0.05 och varumärkesimage har ett p-p-värde = p < 0.05. De två variabler som har ett p-värde lägre än 0.05 har alltså en signifikant påverkan på upplevt värde.
Den multipla regressionsanalys som visas i tabell 5 har i syfte att fastställa om upplevd kvalitet har en effekt på kundupplevt värde. Resultatet i regressionsanalysen visar att upplevd kvalitet påverkar upplevt värde positivt med ett betavärde = 0.388 (p < 0.001). Detta innebär att hypotesen (H1) om att upplevd kvalitet påverkar upplevt värde positivt accepteras.
Den multipla regressionsanalys som visas i tabell 5 har i syfte att fastställa om upplevda kostnader har en effekt på kundupplevt värde. Resultatet i regressionsanalysen visar på ett positivt betavärde men osignifikant (p > 0.05). Detta innebär att hypotesen (H2) om att gynnsamt upplevda kostnader har en positiv påverkan på upplevt värde förkastas.
Den multipla regressionsanalys som visas i tabell 5 har i syfte att fastställa om
varumärkesimage har en effekt på kundupplevt värde. Resultatet i regressionanalysen visar att varumärkesimage har en positiv effekt på kundupplevt värde med ett betavärde = 0.209 (p <
0.05). Detta innebär att hypotesen (H3) om att varumärkesimage har en positiv påverkan på upplevt värde accepteras.
Hypoteser
H1: Upplevd kvalitet har en positiv påverkan på upplevt värde Accepterad
H2: Gynnsamt upplevda kostnader har en positiv påverkan på upplevt värde Förkastad
H3: Varumärkesimage har en positiv påverkan på upplevt värde. Accepterad
Tabell 6. En sammanställning av de resultat som studien kommit fram till genom hypotesprövningar.