Phân tích hồi quy - Kiểm định thang đo - Nghiên cứu đánh giá của nhà bán lẻ đối với chất lượng

PHẦN II . NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2. ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG PHÂN PHỐI CÁC SẢN PHẨM

2.2. Nghiên cứu đánh giá của nhà bán lẻ đối với chất lượng dịch vụ phân phối các sản

2.2.2. Kiểm định thang đo

2.2.2.3. Phân tích hồi quy

- Kiểm định Pearson’s sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Giả thiết:

+ Hₒ: các biến độc lập không có sự tương quan với biến phụ thuộc.

+ H₁: các biến độc lập có sự tương quan với biến phụ thuộc.

Trường Đại học Kinh tế Huế

các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu

TC GC PV TT HH

SỰ HÀI LÒNG

Hệ số tương

quan 0.440 0.398 0.444 0.476 0.354

Sig.(2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

N 150 150 150 150 150

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS 20.0) - Từ kết quả của kiểm định Pearson’s với giá trị Sig. (2-tailed) của các biến độc lập trên < 0.05. Do đó, đã có cơ sở để bác bỏ giả thiết Hₒ, chấp nhận H₁. Điều này cũng có nghĩa rằng sự hài lòng của nhà bán lẻ về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm bột ngọt từ Ajinomoto của công ty TNHH TMTH Tuấn Việt - Chi nhánh Huế hoàn toàn phụ thuộc vào các yếu tố trên hay việc đưa ra các biến độc lập vào mô hình là đúng.

- Độ phù hợp của mô hình hồi quy

- Hệ số xác định R² đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình (5 biến). Tuy nhiên, mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R² thể hiện. Trong tình huống này thì R² điều chỉnh (Adjusted R Square) từ R² được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R². Vậy nên, ta tiến hành điều chỉnh đồ phù hợp của mô hình hồi quy theo bảng sau:

Bảng 14: Độ phù hợp của mô hình hồi quy của mô hình (5 biến)

R R² R² điều chỉnh Std. Error Durbin-Watson

0.803ª 0.645 0.633 0.325 1.859

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS 20.0) - So sánh 2 giá trị R² và R² đã được điều chỉnh cho thấy R² điều chỉnh nhỏ hơn, dùng R² điều chỉnh đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Kết quả cho thấy độ phù hợp của mô hình là 0.633 tương ứng với 63.3%, nghĩa là mô hình hồi quy được sử dụng phù hợp với tập

Trường Đại học Kinh tế Huế

phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty TNHH TMTH Tuấn Việt – CN Huế”.

- Kiểm định ANOVA độ phù hợp của mô hình hồi quy

Bảng 15: Kiểm định ANOVA độ phù hợp của mô hình

Model Sum of

Squares Df Mean

Square F Sig.

Hồi quy 27.687 5 5.537 52.381 0.000

Số dư 15.223 144 0.106

Tổng 42.910 149

(Nguồn: Phân tích số liệu bằng SPSS 20.0) - Để đảm bảo các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định với cặp giả thiết như sau:

+ Hₒ: Hệ số hồi quy của các biến độc lập R² = 0 + H₁: Hệ số hồi quy của các biến độc lập R² ≠ 0

- Với độ tin cậy 95%, Sig. = 0.000 (<0.05) nên có thể kết luận rằng có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình trên.

- Kết quả phân tích hồi quy đa biến

- Tiếp theo, ta tiến hành phân tích hồi quy nhằm xác định cụ thể các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty TNHH TMTH Tuấn Việt - Chi nhánh Huế. Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến như sau:

HL = βₒ+ β₁TC + β₂GC + β₃PV + β₄TT + β₅HH + e Trong đó:

+ HL: Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm bột ngọt từ Ajinomoto của công ty TNHH TMTH Tuấn Việt - Chi nhánh Huế

+ TC: Độ tin cậy + GC: Giá cả

+ PV: Phong cách phục vụ + TT: Sự thuận tiện

Trường Đại học Kinh tế Huế

+ e: Sai số của mô hình

Bảng 16: Kết quả phân tích hồi quy đa biến của mô hình Biến số Hệ số

B Std. E Hệ số Beta

Giá trị

t Sig. Chỉ số đa cộng tuyến Tolerance VIF Hằng số

(Constant)

0.220 0.222 0.990 0.324

TC 0.172 0.029 0.300 5.822 0.000 0.925 1.081

GC 0.188 0.035 0.274 5.346 0.000 0.936 1.068

PV 0.208 0.033 0.323 6.318 0.000 0.945 1.058

TT 0.230 0.031 0.374 7.298 0.000 0.939 1.064

HH 0.147 0.032 0.234 4.584 0.000 0.946 1.057

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng SPSS 20.0) Biến phụ thuộc: Sự hài lòng

- Kiểm định giá trị độ phù hợp

+ Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R² điều chỉnh. Kết quả của bảng trên cho thấy, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R² điều chỉnh là 0.633. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 63.3%. Hay nói cách khác là 63.3% biến thiên của biến “sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm bột ngọt từ Ajinomoto” được giải thích bởi 5 biến quan sát trên, còn lại là do tác động của các yếu tố ngoài mô hình.

Các bước tiếp theo sẽ sử dụng mô hình hồi quy gồm 5 biến độc lập này để phân tích.

- Hiện tượng tự tương quan

+ Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Giả thiết như sau:

Hₒ: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.

H₁: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư khác 0.

+ Từ bảng phân tích hồi quy đa biến cho ta kết quả về giá trị Durbin – Watson là 1.859. Theo điều kiện hồi quy thì giá trị Durbin – Watson nằm trong khoảng từ 1.6 đến 2.6 thì các biến sẽ không có hiện tượng tự tương quan với nhau. Như vậy, mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.

Trường Đại học Kinh tế Huế

+ Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến rất nhỏ đều dưới 2, do vậy mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến. Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi và chỉ khi các biến có giá trị VIF lớn hơn hoặc bằng 10.

- Kết quả phân tích hồi quy đa biến

+ Dựa vào phân tích kết quả hồi quy đa biến ở bảng trên cho ta thấy giá trị Sig.

của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05. Do đó, tất cả nhân tố trên đều có ý nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến sự đánh giá của nhà bán lẻ và các hệ số hồi quy đều mang dấu dương. Như vậy, từ kết quả phân tích hồi quy của bảng trên cho ta phương trình dự đoán “Sự hài lòng của nhà bán lẻ về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty TNHH Tuấn Việt – CN Huế” như sau:

HL = 0.172 x TC + 0.188 x GC + 0.208 x PV + 0.230 x TT + 0.147 x HH + Phương trình hồi quy tuyến tính trích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng:

HL = 0.300 x TC + 0.274 x GC + 0.323 x PV + 0.374 x TT + 0.234 x HH - Thông qua các hệ số hồi quy chuẩn hóa của mô hình thì ta có thể biết được mức độ quan trọng của các biến tham gia vào phương trình hồi quy. Cụ thể, nhóm nhân tố

“Sự thuận tiện” (β = 0.374) có tác động lớn nhất đến sự hài lòng của nhà bán lẻ đối với chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajnomoto của công ty TNHH TMHH Tuấn Việt – CN Huế. Tiếp theo, lần lượt theo thứ tự giảm dần từ quan trọng đến ít quan trọng bao gồm các nhóm nhân tố “Phong cách phục vụ” (β = 0.323), “Độ tin cậy” (β = 0.300), “Giá cả” (β = 0.274) và “Sự hữu hình” (β = 0.234) có tác động thấp nhất đến sự hài lòng nhà bán lẻ đối với chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajnomoto của công ty TNHH TMHH Tuấn Việt – CN Huế. Nhìn chung thì tất cả 5 nhân tố trên đều có những ảnh hưởng nhất định đến biến phụ thuộc và bất cứ một thay đổi nào của 1 trong 5 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với đánh giá chung của khách hàng.

+ Với β₁ = 0.300, 30.0% biến thiên của sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto được giải thích bởi độ tin cậy của công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô

Trường Đại học Kinh tế Huế

các sản phẩm Ajinomoto của công ty tăng lên 0.300% và ngược lại.

+ Với β₂ = 0.274, 27.4% biến thiên của sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto được giải thích bởi giá cả của công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì CLDV phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty tăng lên 0.274% và ngược lại.

+ Với β₃ = 0.323, 32.3% biến thiên của sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto được giải thích bởi phong cách phục vụ của công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì CLDV phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty tăng lên 0.323% và ngược lại.

+ Với β₄ = 0.374, 37.4% biến thiên của sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto được giải thích bởi sự thuận tiện của công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì CLDV phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty tăng lên 0.374% và ngược lại.

+ Với β₅ = 0.234, 23.4% biến thiên của sự hài lòng về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto được giải thích bởi sự hữu hình của công ty còn lại là do tác động của các yếu tố khác ngoài mô hình. Trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì CLDV phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty tăng lên 0.234% và ngược lại.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hình 9: Kết quả xây dựng mô hình nghiên cứu

Trong tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ về chất lượng dịch vụ phân phối các sản phẩm Ajinomoto của công ty TNHH TMTH Tuấn Việt – Chi nhánh Huế (Trang 65-71)