Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy

 Đánh giá độ phù hợp mô hình hồi quy:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.11. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy Mode

l

R R² R²hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .734^a .539 .519 .44938 1.673

(Nguồn:Kết quả xử lí số liệu SPSS)

Để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy trên, ta sử dụng hệ số xác định R² để kiểm tra. Ta tiến hành so sánh giá trị của R²và R² hiệu chỉnh. Theo số liệu từ kết quả xử lí SPSS thông kê ở bảng trên ta thấy, R²hiệu chỉnh (0,519) nhỏ hơn R² (0,539) do đó mô hình đáng giá độ phù hợp này an toàn hơn, nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Qua đây có thể kết luận rằng mô hình này là phù hợp để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sản phẩm tại công ty Trung Sơn.

Kết quả của bảng số liệu trên cho ta thấy, mô hình 5 biến độc lập có R² hiệu chỉnh là 0,519, như vậy độ phù hợp của mô hình là 51,9%. Hay nói cách khác, mô hình hồi quy giải thích được 51,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc là do sự biến động của 5 biến độc lập, còn lại là do tác động của các yếu tố bên ngoài mô hình.

 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy

Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với các biến độc lập hay không.

Giả thuyết: H₀: không có mối quan hệ nào giữa biến độc lập với biến phụ thuộc H₁: có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Bảng 2.12. Kiểm định Anova về độ phù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng bình

phương

Df Trung bình bình phương

F Sig

1

Hồi quy 26.945 5 5.389 26.686 .000^b

Phần dư 23.021 114 .202

Tổng 49.967 119

(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS )

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả phân tích ANOVA có giá trị Sig=0,000<0,05 nên có cơ sở để bác bỏ H₀ và chấp nhận H₁, có nghĩa là có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.

 Giả định về phân phối chuẩn phần dư: Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn do sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, hoặc phần dư không đủ để phân tích, vì vậy chúng ta có thể sử dụng nhiều cách khác nhau để kiểm tra phân phối chuẩn phần dư.

Biểu đồ 2.7. Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư

(Nguồn: kết quả xử lí số liệu SPSS) Thông qua biểu đồ Histogram ta có thể thấy được biến cần kiểm định có dạng hình chuông, giá trị trung bình bằng – 4.16E-17, độ lệch chuẩn bằng 0,979 xấp xỉ gần bằng 1 nên phần dư là phân phối chuẩn.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.13. Tóm tắt kết quả hồi quy với biến phụ thuộc “Mức độ hài lòng” của khách hàng khi mua ô tô Isuzu tại công ty TNHH Trung Sơn

Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số tiêu chuẩn hóa

t Sig Kiểm định đa cộng tuyến

B Std.Error Beta Tolerance VIF

1

(Constant) -1.300 .452 -2.876 .005

SP .304 .093 .232 3.262 .001 .798 1.254

GC .156 .073 .151 2.117 .036 .795 1.259

PP .171 .083 .152 2.072 .041 .748 1.336

XT .357 .073 .331 4.882 .000 .880 1.136

CN .292 .084 .274 3.474 .001 .649 1.540

(Nguồn: Kết quả xử lí số liệu SPSS) Kết quả phân tích các hệ số hồi quy ta có thể thấy được cả 5 nhân tố đều có gái trị Sig<0,05 nên đều được giữ lại mô hình. Điều này có nghĩa là cả 5 nhân tố này đều có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sản phẩm tại công ty. Vậy phương trình mô hình hồi quy là:

Y = - 1,300+0,232X1+0,151X2+0,152X3+0,331X4+0,274X5+ε Hay được viết lại:

Mức độ hài lòng của khách hàng= -1,300+ 0,232* sản phẩm + 0,151*giá cả+

0,152*phân phối + 0,331*xúc tiến+ 0,274*con người + ε Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

Từ phương trình hồi quy ta có thể thấy được mức độ hài lòng của khách hàng phụ thuộc vào sự tác động của 5 nhóm nhân tố: chính sách sản phẩm, chính sách giá, chính sách phân phối, chính sách xúc tiến và chính sách con người.

Trong đó, yếu tố chính sách xúc tiến có tác động lớn nhất đến mức độ hài lòng của khách hàng, với hệ số β = 0,357 và mức ý nghĩa = 0,000 cho biết rằng khi chính sách xúc tiến tăng thêm 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ tăng thêm 0,357 đơn vị. như vậy, giả thuyết H₄ được chấp nhận.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Yếu tố chính sách sản phẩm có hệ số β=0,232 với giá trị Sig=0,001<0,05 cho biết rằng khi chính sách sản phẩm thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mức độ hài lòng của khách hàng thay đổi 0,232 đơn vị. Và đây là nhân tố có mức tác động lớn thứ hai và giả thuyết H₁ được chấp nhận.

Yếu tố tác động thứ ba là yếu tố chính sách con người với hệ số β=0,274 và mức ý nghĩa=0,001<0,05 cho biết rằng khi chính sách con người thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mức độ hài lòng của khách hàng sẽ thay đổi 0,274 đơn vị. Điều này tương đương với chấp nhận giả thuyết H₅.

Yếu tố tác động tiếp theo chính là chính sách phân phối với hệ số β=0,152 và giá trị Sig=0,041<0,05 có nghĩa là khi tăng thêm 1 đơn vị chính sách sản phẩm trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mức độ hài lòng của khách hàng tăng thêm 0,152 đơn vị. Vì vậy, giả thuyết H₃được chấp nhận.

Yếu tố cuối cùng tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng là yếu tố chính sách giá. Đây là yếu tố có mức tác động thấp nhất với hệ số β=0,151 và giá trị Sig=0,036<0,05 có nghĩa là khi tăng chính sách giá thêm 1 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì mức độ hài lòng của khách hàng tăng thêm 0,151 đơn vị.

Vậy giả thuyết H₂ được chấp nhận.

2.3.4.4. Kiểm định giá trị trung bình của khách hàng đối với chính sách marketing mix