Phân tích hồi quy

mới đạt yêu cầu và thỏa mãn tất cả các điều kiện cần thiết trong việc phân tích hồi quy trong bước tiếp theo.

Tóm lại, sau quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, đã rút ra được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng vềchính sách phân phối của Công ty, cụthểlà các nhân tốsau:

- Cung cấp hàng hóa - Chính sách bán hàng

- Hỗtrợvật chất và thiết bịhàng hóa - Hỗtrợvềnghiệp vụ

- Quan hệcá nhân

Mỗi nhân tố gồm 4 biến quan sát. Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bịloại ra khỏi mô hình.

Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tốmới đều nhỏ hơn 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (cả5 nhân tốlớn hơn 0 và bé hơn 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc “Sự hài lòng”.

2.2.4.2. Xây dựng mô hình hồi quy

Mô hình được xây dựng gồm biến phụ thuộc “Sự hài lòng”(SHL) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Cung cấp hàng hóa”(CCHH), “Chính sách bán hàng”(CSBH), “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng”(VC), “Hỗ trợ về nghiệp vụ”(NV), “Quan hệ cá nhân”(QHCN) với các hệ số beta tương ứng lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5.

Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:

SHL = β0 + β1* CCHH + β2* CSBH + β3* VC + β4* NV+ β5*QHCN +ei

Dựa vào hệsốBeta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. Tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụthuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra 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 đến sự hài lòng của khách hàng vềchính sách phân phối của Gia Ngân.

2.2.4.3. Phân tích hồi quy

Bảng 14: Hệsốphân tích hồi quy

Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa t Sig. VIF

B Độlệch chuẩn Beta

Hằng số 0,113 0,236 0,478 0,633

Cung cấp hàng hóa 0,17 0,03 0,297 5,719 0,000 1.074

Chính sách bán

hàng 0,189 0,038 0,26 4,978 0,000 1,083

Trường Đại học Kinh tế Huế

Vật chất và trang

thiết bị 0,219 0,033 0,338 6,596 0,000 1,042

Hỗtrợvềnghiệp

vụ 0,24 0,031 0,405 7,823 0,000 1,063

Quan hệcá nhân 0,142 0,032 0,225 4,405 0,000 1,036

(Nguồn: kết quảxửlý spss) Giá trị Sig. tại 5 biến độc lập được đưa vào mô hình đều có giá trị nhỏ hơn 0,05 chứng tỏcác biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Hằng sốtrong mô hình có giá trị Sig. = 0,633  0,05 nên sẽ bị loại. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 10 nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập hay các biến độc lập có sựgiải thích rõ ràngđối với biến phụthuộc.

Như vậy, phương trình hồi quy được viết lại như sau:

SHL = 0,297 * CCHH + 0,26 * CSBH + 0,338 * VC + 0,405 * NV + 0,225 * QHCN + ei Ý nghĩa các hệsốBê– ta như sau:

Hệ số β1 = 0,297 có ý nghĩa là khi biến “Cung cấp hàng hóa” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,297 đơn vị.

Hệ số β2 = 0,26 có ý nghĩa là khi biến “Chính sách bán hàng” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,26 đơn vị.

Hệsố β3 = 0,338 có ý nghĩa là khi biến “Hỗ trợ vật chất và trang thiết bị bán hàng”

thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,338 đơn vị.

Hệ số β4 = 0,405 có ý nghĩa là khi biến “Hỗ trợ vềnghiệp vụ” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,405 đơn vị.

Hệ số β5 = 0,225 có ý nghĩa là khi biến “Quan hệ cá nhân” thay đổi một đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến đổi cùng chiều với 0,225 đơn vị.

Thông qua mô hình, ta có thể thấy được nhân tố “Hỗ trợ về nghiệp vụ” có ảnh hưởng nhiều nhất (β = 0,405) và “Quan hệ cá nhân” có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,225) đến

Trường Đại học Kinh tế Huế

“Sự hài lòng”. Các biến độc lập này đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, sự hài lòng về chính sách phân phối của Gia Ngân sẽ được gia tăng khi các nhân tố này tăng lên. Vì vậy, Gia Ngân cần có những chính sách phù hợp hơn nhằm điều phối, kiểm soát các nhân tốnày một cách tốt nhất.

2.2.4.4.Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 15: Đánh giá sựphù hợp của mô hình

Model R R

Square

Adjusted R

Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson

1 .792^a 0.627 0.615 0.33172 1.814

(Nguồn: kết quảxửlý spss) Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Dựa vào bảng kết quả, mô hình có 5 biến độc lập có giá trị hiệu chỉnh là 0,615 tức là độ phù hợp của mô hình là 61,5%. Hay nói cách khác, 61,5% độ biến thiên của biến phụthuộc “Sự hài lòng” được giải thích bởi 5 nhân tố được đưa vào mô hình.

2.2.4.5. Kiểm định độphù hợp của mô hình

Bảng 16: Kiểm định ANOVA

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1

Regression 27.395 5 5.479 49.792 .000^b

Residual 16.285 148 0.11

Total 43.68 153

(Nguồn: kết quảxửlý spss) Kết quảtừ kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 0,05 cho phép nghiên cứu bác bỏgiảthiết rằng “Hệsố xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được các thay đổi của biến phụthuộc “Sự hài lòng”.

2.2.4.6. Xem xét tự tương quan

Trường Đại học Kinh tế Huế

Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai sốkề nhau (Tương quan chuỗi bậc nhất). Giảthuyết khi tiến hành kiểm định này là:

H0: hệsố tương quan tổng thểcủa các phần dư = 0

Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khoopng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽgần bằng 2. Giá trị d thấp (và nhỏ hơn 2) có nghĩa là các phần dư gần nhau có tương quan thuận. Giá trị d lớn hơn 2 (và gần 4) có nghĩa là các phần dư có tương quan nghịch.

Dựa vào kết quảcủa Bảng 15, giá trị Durbin –Watson là 1,814 thuộc trong khoảng chấp nhận được, tra bảng Durbin – Watson với n = 5 và k = 150 (gần với 154) với dL = 1,557 và dU = 1,693.

Bảng 17: Kiểm định tương quan Durbin –Watson Có tự tương

quan thuận chiều (dương)

Miền không có kết luận

Chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất

Miền không có kết luận

Có tự tương quan ngược chiều (âm) 0 dL dU 2 4-dU 4-dL

1,557 1,693 2,443 2,307

Giá trị d = 1,814 rơi vào miền chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc nhất. Như vậy mô hình không vi phạm giả định vềhiện tượng tự tươngquan.

2.2.5.Đánh giá của khách hàng vềhoạt động phân phối của Công ty TNHH MTV Gia