Xem xét tự tương quan

Đối với đại lượng Durbin – Watson, đề tài có thể kiểm định sự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất). Durbin-Watson (DW) có giá trịbiến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trịsẽgần bằng 2 (từ 1 đến 3). Nếu giá trịcàng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận. Nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch.

Dựa vào kết quảxửlý dữliệu SPSS, cho thấy giá trịDurbin–Watson bằng 1,758 thuộc trong khoảng chấp nhận. Vì vậy, ta có thể

Trường ĐH KInh tế Huế

kết luận với mô hình nghiên cứu được

Kiểm định đa cộng tuyến là kiểm định sự tương quan giữa các biến độc lập thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu giá trị VIF ≥10 thì có thểnhận xét mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 2.23: Kết quả xem xét đa cộng tuyến

Biến quan sát Giá trị VIF

NHANVIEN 1,478

SANPHAM 1,525

GIACA 1,457

PHANPHOI 1,463

XUCTIEN 1,678

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Kết quả phân tích cho thấy giá trị VIF của mô hình rất nhỏ (đều nhỏ hơn 2) nên đề tài có thể kết luận rằng mô hình hồi quy trên không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, phù hợp đểtiến hành phân tích hồi quy.

2.3.4.4. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

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. Vì vậy, ta tiến hành thực hiện khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram ngay dưới đây:

Biểu đồ2.5: Biểu đồtần sốcủa phần dư chuẩn hóa Histogram

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)

Trường ĐH KInh tế Huế

Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.979 gần bằng 1, như vậy có thể nói,phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, ta có thể kết luận giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.Với các kết quảkhảo sátnhư trên, nghiên cứu có thểtiếp tục phân tích hồi quy.

2.3.4.5. Mô hình hồi quy

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Khả năng tiêu thụ sản phẩm”(TT) và 5 biến độc lập được rút trích từphân tích nhân tốkhám phá EFA gồm có: nhân tố“Nhân viên bán hàng”(NV); nhân tố“Sản phẩm”(SP); nhân tố“Giá cả”

(GC); nhân tố“Phân phối”(PP) và nhân tố“Xúc tiến”(XT) với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt là:β1; β2; β3; β4; β5.

Mô hình hồi quy:

TT= β0 +NVβ1 +SPβ2 +GCβ3 +PPβ4 +XTβ5 + ei

Trong đó: ei là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không thay đổi.

Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ như thếnào, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra các giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến tình hình tiêu thụsản phẩm cà phê rang xay của Công ty GFC tại thị trường Thành phốHuế.

2.3.4.6. Phân tích hồi quy

Đểcó thể xác định chính xác chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đã xác định được sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA lên biến phụ thuộc “Khả năng tiêu thụ sản phẩm”, đềtài sẽtiến hành phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên mô hình hồi quy đã xây dựng

Trường ĐH KInh tế Huế

ở trên. Thông qua phép phân tích này, cho thấy nghiên cứu

có thể đưa ra kết luận cũng như đềxuất một sốgiải pháp nhằm nâng cao tình hình tiêu thụsản phẩm cà phê rang xay.

Có rất nhiều phương pháp phân tích hồi quy, nhưng trong trường hợp này nghiên cứu sẽ lựa chọn phương pháp Enter với tiêu chí chọn lọc ra những nhân tố có mức ý nghĩa Sig.<0,05, những nhân tố nào có giá trị Sig. >0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và sẽ không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Sau khi tiến hành phân tích hồi quy ta có được kết quả như sau:

Bảng 2.24: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa

chuẩn hóa

Hệsố chuẩn hóa

t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

HẰNG SỐ 0,285 0,328 0,869 0,387

NHANVIEN -0,047 0,085 -0,044 -0,550 0,583 1,748

SANPHAM 0,195 0,082 0,177 2,382 0,019 1,525

GIACA 0,285 0,080 0,259 3,555 0,001 1,457

PHANPHOI 0,233 0,063 0,270 3,708 0,000 1,463

XUCTIEN 0,332 0,077 0,336 4,299 0,000 1,678

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS) Dựa vào kết quả trên, ta có được các giá trị Sig. của các biến độc lập như sau:

“Nhân viên bán hàng”có giá trị Sig. bằng 0,583; “Yếu tố vềsản phẩm”có giá trị Sig.

bằng 0,019; “Yếu tố về giá cả” có giá trị Sig. bằng 0,001; “Yếu tố về phân phối” và

“Yếu tốvềxúc tiến”đều có giá trị Sig bằng 0,000.

Trong 5 biến độc lập ở trên, chỉ có biến “Nhân viên bán hàng” có giá trị Sig. là 0,583 (lớn hơn 0,05) nên dựa vào các điều kiện ở trên, ta loại biến này khỏi mô hình hồi quy. Các biến độc lập còn lại đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,05, phù hợp với mô hình hồi quy nên được giữ lại để phân tích tiếp.Như vậy, sau khi loại bỏ biến không thỏa mãnđiều kiện, đề tài xác định được mô hình hồi quy như sau:

TT = 0,177SP + 0,259GC + 0,270PP + 0,336XT + ei

Trường ĐH KInh tế Huế

Theo kết quảphân tích hồi quy như trên, đề tài đã xácđịnh được có 4 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiêu thụ sản phẩm của Công ty TNHH Sản xuất, Thương mại &

Dịch vụ Cà phê Đồng Xanh tại thị trường Thành phố Huế, bao gồm: “Yếu tố về sản phẩm”; “Yếu tốvềgiá cả”; “Yếu tốvềphân phối”; “Yếu tốvềxúc tiến”

* Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố

Với các hệsố Beta tương ứng như trong mô hình hồi quy ở trên, ta dễdàng nhận thấy nhân tố “Xúc tiến hôn hợp” có hệ số Beta lớn nhất là 0,336. Vì vậy có thể kết luận rằng trong 4 nhân tố ở trên, nhân tố “Xúc tiến” là nhân tố có sự tác động mạnh nhất đến tình hình tiêu thụ sản phẩm cà phê rang xay của Công ty GFC tại thị trường thành phốHuế. Nhân tốcó ảnh hưởng yếu nhất trong mô hình hồi quy là nhân tố“Sản phẩm”khi có hệsốBeta bằng 0,177. Kết quảtrên cho thấy phần nào đã phản ánh đúng với tình hình thực tếcủa GreenFields Coffee, khi mà Công ty đang có đa dạng các loại sản phẩm cà phê rang xay, cho khách hàng nhiều lựa chọn. Trong khi đó, đối thủcạnh tranh ngày càng nhiều, khách hàng ngày càng có sự khắt khe hơn đối với những dịch vụ ưu đãiđi kèm.Tuy nhiên, với tình hình thực tế,GreenFields Coffee chưa thực sựcó nhiều các khuyến mãi hấp dẫn dành cho khách hàng. Vì vậy, dựa vào mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên, Công ty cần đưa ra các giải pháp ngắn hạn, dài hạn nhằm cải thiện, phát triển và nâng cao các yếu tố đó một cách hợp lý trong thời gian sắp tới.

2.3.4.7. Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình cần quan tâm đến giá trị là Adjusted R Square. Adjusted R Square hay còn gọi là R bình phương hiệu chỉnh, nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc.

Bảng2.25: Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 0,765 0,586 0,568 0,33974 1,758

(Nguồn: Kết quảphân tích dữliệu SPSS)

Trường ĐH KInh tế Huế

Trong tài liệu Phân tích tình hình tiêu thụ sản phẩm cà phê rang xay của Công ty TNHH Sản Xuất, Thương mại và Dịch vụ Cà phê Đồng Xanh - Greenfields Coffee tại thị trường Thành phố Huế (Trang 81-86)