PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA NHÀ BÁN LẺ ĐỐI VỚI CHÍNH
2.2. Công ty TNHH Tuấn Việt
2.3.5. Mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ
HLi = β0 + β1CCHHi + β2CSBHi + β3TTi + β4HTCSVCi + β5QHCNi + β6NVBHi + еi
Trong đó:
-HLi là biểu hiện giá trị của biến phụ thuộc Sự hài lòng.
-CCHHi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa.
-CSBHi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng.
-TTi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Thông tin đến khách hàng.
-HTCSVCi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Hỗ trợ cơ sở vật chất.
-QHCNi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Quan hệ cá nhân.
-NVBHi là biểu hiện giá trị của biến độc lập Nhân viên bán hàng.
-Các hệ số βk gọi là hệ số hồi quy riêng.
-еi là phần dư.
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy:
Bảng 2.23. Kết quả phân tích hồi quy Model R R bình phương R bình phương
hiệu chỉnh
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson
1 .878a .771 .761 .17902 2.380
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS, xem phụ lục 7) Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.761 có nghĩa là các biến độc lập giải thích 76.1% (lớn hơn 50.0%) sự thay đổi của biến phụ thuộc trong mẫu điều tra. Có thể kết đánh giá rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình:
Bảng 2.24. Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 15.419 6 2.570 80.180 .000b
Residual 4.583 143 .032
Total 20.002 149
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS, xem phụ lục 7)
Trường ĐH KInh tế Huế
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Nguyễn Như Phương Anh
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính phạm vi tổng thể. Giả thuyết 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 tự 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=2.380 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 cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính với nhau.
Bảng 2.25. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Model Kiểm định đa cộng tuyến
Độ chấp nhận Tolerance Hệ số phóng đại phương sai VIF
1
CCHH .689 1.452
CSBH .663 1.507
TT .871 1.148
HTCSVC .846 1.182
QHCN .840 1.190
NVBH .958 1.043
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS, xem phụ lục 7) Kết quả phân tích cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra đối với mô hình.
Mô hình hồi quy:
Trường ĐH KInh tế Huế
Bảng 2.26. Mô hình hồi quy
Model
Hệ số beta chưa chuẩn hóa
Hệ số beta đã
chuẩn hóa T Sig.
B Std. Error Beta
1
Hằng số -0.455 0.230 -1.978 0.050
CCHH 0.143 0.039 0.176 3.650 0.000
CSBH 0.294 0.039 0.368 7.481 0.000
TT 0.205 0.042 0.207 4.835 0.000
HTCSVC 0.129 0.033 0.170 3.903 0.000
QHCN 0.219 0.032 0.300 6.869 0.000
NVBH 0.177 0.037 0.197 4.829 0.000
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng SPSS, xem phụ lục 7) Từ bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. của kiểm định t từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể kết luận các biến đó có ý nghĩa trong mô hình. Ta có mô hình hồi quy như sau:
HL = 0.143*CCHH + 0.294*CSBH + 0.205*TT + 0.129*HTCSVC + 0.219*QHCN + 0.177*NVBH
Nhận xét:
-Hệ số β0 không được đưa vào mô hình vì giá trị sig. tương ứng với hằng số có giá trị bằng 0.05 nên chấp nhận giả thuyết H0 “hệ số β0 = 0”.
-Hệ số β1 = 0.143 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Cung cấp hàng hóa tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.143 đơn vị.
-Hệ số β2 = 0.294 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Chính sách bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.294 đơn vị.
-Hệ số β3 = 0.205 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Thông tin đến khách hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.205 đơn vị.
-Hệ số β4 = 0.129 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Hỗ trợ cơ sở vật chất thiết bị tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.129 đơn vị.
-Hệ số β5 = 0.219 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Quan hệ cá nhân tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.219 đơn vị.
Trường ĐH KInh tế Huế
Khóa luận tốt nghiệp GVHD: ThS. Nguyễn Như Phương Anh
-Hệ số β6 = 0.177 có nghĩa là khi giá trị của biến độc lập Nhân viên bán hàng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì Sự hài lòng của nhà bán lẻ sẽ tăng hoặc giảm 0.177 đơn vị.
-Yếu tố Chính sách bán hàng ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của nhà bán lẻ với. Điều này là dễ hiểu bởi vì đối với hầu hết các nhà bán lẻ, mục tiêu và sự quan tâm lớn nhất của họ đó chính là lợi nhuận, họ luôn mong muốn được giảm giá, nhận chiết khấu, quà tặng từ chính sách bán hàng của công ty để gia tăng lợi nhuận. Việc công ty gia tăng hay cắt giảm các yếu tố thuộc chính sách bán hàng sẽ ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng.
-Yếu tố Hỗ trợ cơ sở vật chất thiết bị ảnh hưởng ít nhất đến sự hài lòng của nhà