Kiểm định sự tương quan giữa các nhân tố và sự hài lòng của nhà bán lẻ

Bảng 2.22: Kết quảkiểm định tương quan giữa biến phụthuộc và các biến độc lập

CCHH CSBH TT HTCSVC QHCN NVBH HL

HL

Pearson

Correlation .721^** .436^** .744^** .650^** .609^** .741^** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000

N 150 150 150 150 150 150 150

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.01 nên ta có thể kết luận với độ tin cậy 99% thì các nhân tốCung cấp hàng hóa, Chính sách bán hàng, Thông tin đến khách hàng, Hỗ

Trường Đại học Kinh tế Huế

trợ cơ sởvật chất, Mỗi quan hệcá nhân, Nhân viên bán hàng, có sự tương quan với Sự hài lòng của nhà bán lẻ.

2.3.5. Mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của nhà bán lẻ

Mô hình hồi quy sựhài lòng:

HL_i=β₀+ β₁CCHH_i+β₂CSBH_i+ β₃TT_i+ β₄HTCSVC_i+ β₅QHCN_i+ β₆NVBH_i+ e_i Trong đó:

- HL_ilà biểu hiện giá trịcủa biến phụthuộc Sựhài lòng.

- CCHH_ilà biểu hiện giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa.

- CSBH_ilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Chính sách bán hàng.

- TT_ilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Thông tin đến khách hàng.

- HTCSVC_ilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Hỗtrợ cơ sởvật chất.

- QHCN_ilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Quan hệcá nhân.

- NVBH_ilà biểu hiện giá trịcủa biến độc lập Nhân viên bán hàng.

- Các hệsố βk gọi là hệsốhồi quy riêng.

- e_ilà phần dư.

Đánh giá sựphù hợp của mô hình hồi quy:

Bảng 2.23: Kết quảphân tích hồi quy Model R R bình phương R bình phương

hiệu chỉnh

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .858^a .736 .725 .14300 2.236

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Hệ số R² hiệu chỉnh bằng 0.725 có nghĩa là các biến độc lập giải thích 72.5%

(Lớn hơn 50.0%) sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mẫu điều tra. Có thể đánh giá rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp.

Kiểm định độphù hợp của mô hình:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1

Regression 8.155 6 1.359 66.463 .000^b

Residual 2.924 143 .020

Total 11.079 149

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục) Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính phạm vi tổng thể. Giảthuyết H₀ là β₁ = β₂ = β₃ = β₄ = β₅ = β₆ (các biến độc lập không ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ).

Từ bảng kết quả, ta thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H₀, tức là có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ hay mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tổng thể.

Kiểm định tương quan:

Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau ( tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết H₀ là mô hình không có sự tương quan. Kết quả phân tích SPSS thu được d=2.236 nằm trong khoảng (1,3) và tiến về giá trị 2 nên giả thuyết H₀ được chấp nhận (Hoàng Ngọc Nhậm, 2010), tức là mô hình không có sự tương quan.

Kiểm định đa cộng tuyến

Hiện tượng đa công tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

Bảng 2.25: Mô hình hồi quy

Trường Đại học Kinh tế Huế

Model Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T Sig. Collinearity Statistics

B Std.

Error

Beta Tolerance VIF

1

(Constant) -.330 .236 -1.395 .165 -.330 .236

CCHH .167 .026 .287 6.522 .000 .167 .026

CSBH .235 .025 .436 9.434 .000 .235 .025

TT .177 .023 .350 7.610 .000 .177 .023

HTCSVC .162 .016 .442 9.937 .000 .162 .016

QHCN .179 .020 .387 8.742 .000 .179 .020

NVHB .169 .023 .325 7.450 .000 .169 .023

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kiểm định t với mức ý nghĩa 95% cho thấy tất cả6 biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mức giá trị Sig. < 0.05 chứng tỏ 6 biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Hệ số phóng đại phương sai (Vairiance Inflation Factor – VIF) nhỏ hơn 2 nghĩa là không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

Hay nói cách khác: các biến độc lập có sựgiải thích rõ ràngđối với biến phụthuộc.

Mô hình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược viết lại:

HL= 0.167*CCHH + 0.235*CSBH + 0.177*TT + 0.162*HTCSVC + 0.179*QHCN + 0.169*NVBH

Nhận xét:

-Hệsố β0 không được đưa vào mô hình vì giá trị Sig. tương ứng với hằng sốcó giá trịbằng 0.165 nên chấp nhận giảthuyết H0 “hệsố β0 = 0”.

- Hệ số β1 = 0.167 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lòng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.167đơn vị.

- Hệsố β2 = 0.235 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lòng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm0.235 đơn vị.

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Hệsố β3 = 0.177 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Thông tin đến khách hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sựhài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.177 đơn vị.

- Hệsố β4 = 0.162 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Hỗtrợ cơsởvật chất tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lòng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.162đơn vị.

- Hệsố β5 = 0.179 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Mối quan hệcá nhân tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lòng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.179 đơn vị.

- Hệsố β6 = 0.169 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Nhân viên bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vịthì Sựhài lòng của nhà bán lẻsẽ tăng hoặc giảm 0.169đơn vị.

- Yếu tốChính sách bán hàng ảnh hưởng lớn nhất đến Sự hài lòng của nhà bán lẻ.Điều này là dễhiểu bởi vì đối với hầu hết các nhà bán lẻ, mục tiêu và sựquan tâm lớn nhất của họ đó chính là lợi nhuận, họluôn mong muốn được giảm giá, nhận chiết khấu, quà tặng từchính sách bán hàng của công ty để gia tăng lợi nhuận. Việc công ty tăng hay giảm các yếu tố thuộc chính sách bán hàng sẽ ảnh hưởng đáng kể đến sựhài lòng của khách hàng.

- Yếu tốHỗtrợ cơ sở vật chất thiết bị ảnh hướng ít nhất đến sựhài lòng của nhà bán lẻ. Trên thực tế, hầu hết khách hàng của công ty có doanh sốmua vào thuộc mức vừa và nhỏ, hàng hóa nhãn hàng ThaiCorp chủ yếu là sản phẩm tiêu dùng thiết yếu, không cần phải có dụng cụ hỗ trợ hay quảng cáo quá nhiều nên sự hài lòng của nhà bán lẻ ít bị ảnh hưởng bởi các chính sách tăng giảm hỗ trợ cơ sở vật chất cho khách hàng.

2.3.6. Kiểm định sựkhác biệt vềmức độhài lòng trung bình giữa các nhóm nhà bán lẻ

Mục đích của kiểm định này là để làm rõ có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm nhà bán lẻcó doanh số mua vào khác nhau hay không với mức tin cậy 95%. Trước khi tiến hay phân tích Anova, cần phải xem tổng thể có phân phối chuẩn hay không.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quảkiểm định phân phối chuẩn:

Bảng 2.26: Kết quảkiểm định phân phối chuẩn

N

Valid 150

Missing 0

Mean 3.9611

Median 4.0000

Std. Deviation .57067

Skewness -.023

Std. Error of Skewness .198

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục )

Kết quả kiểm định phân phối chuẩn cho giá trị Skewness bằng -0.023 nằm trong khoảng (-1:1), từ đó có thể xem tổng thể có phân phối chuẩn, đủ điều kiện để phân tích Anova.

Bảng 2.27: Kết quảkiểm định sai khác phương sai

Levene Statistic df1 df2 Sig.

.733 3 146 .534

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kiểm định sựkhác biệt phương sai có giá trị Sig. > 0.05, kết luận không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm nhà bán lẻ, đủ điều kiện phân tích Anova.

Bảng 2.28: Kết qủa kiểm định sai khác giá trịtrung bình Sum of

Squares

df Mean

Square

F Sig.

Between

Groups .202 3 .067 .203 .894

Trường Đại học Kinh tế Huế

Groups

Total 48.523 149

(Nguồn: Xửlý sốliệu bằng SPSS, xem phụlục ) Kết quảphân tích cho giá trị Sig. = 0.894 > 0.05, chấp nhận giảthiết H0 “không có khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm nhà bán lẻ có doanh số mua vào khác nhau”.

2.3.7. Mô tảsự đánh giá của nhà bán lẻ đối với các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài

Trong tài liệu ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA NHÀ BÁN LẺ ĐỐI VỚI CHÍNH SÁCH PHÂN PHỐI CÁC NHÃN HÀNG THAICORP CỦA CÔNG TY TRÁCH NHIỆM HỮU HẠN AN BẢO DUYÊN (Trang 69-75)