Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem xét các biến độc lập quy định các biến phụ thuộc như thế nào. Mô hình phân tích hồi quy mà nghiên cứu áp dụng là mô hình hồi quy đa biến ( mô hình hồi quy bội) sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và qua đó dự đoán được giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.

 Xây dựng mô hình hồi quy

Phương trình hồi quy chuẩn hóa quyết định mua dựa vào các nhân tố có dạng như sau:

Trong đó:

YĐM: Biến phụ thuộcý định mua

NVBH: Biến độc lậpNhân viên bán hàng TH: Biến độc lậpThương hiệu

CSBH: Biến độc lậpChính sách bán hàng MQH: Biến độc lậpMối quan hệ

α là hằng số, β_k là hệ số hồi quy riêng phần Các giả thuyết:

H0: Các nhân tố ảnh hưởng không có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

YĐM = α + β₁*CSBH + β₂*NVBH + β₃*HĐXT + β₄*MQH + β₅*TH

Trường Đại học Kinh tế Huế

H1: Nhân tố “Chính sách bán hàng” có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

H2: Nhân tố “Nhân viên bán hàng” có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

H3: Nhân tố “Hoạt động xúc tiến” có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

H4: Nhân tố “Mối quan hệ” có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

H5: Nhân tố “Thương hiệu” có tương quan với ý định mua sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên của nhà bán lẻ.

 Kiểm định độ phù hợp của mô hình:

Kiểm định độ phù hợp của mô hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà chưa thể cho phép ta suy rộng ra tổng thể nghiên cứu. Để có thể suy diễn mô hình của mẫu điều tra thành mô hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể với giả thiết đặt ra:

H₀: Hệ số xác định R² = 0 (Các nhóm nhân tố không ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng)

H₁: Hệ số xác định R² ≠ 0 (Có ít nhất một nhóm nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của khách hàng)

Tiến hành kiểm định F thông qua phân tích phương sai, ta có bảng sau:

Bảng 2. 12: Phân tích tương quan Pearson

ANOVA^a

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1Regression 88,628 5 17,726 43,009 0,000^b

Residual 51,105 124 0,412

Total 139,733 129

Nguồn: Xử lí số liệu SPSS, 2019 Giá trị Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H₀ và hệ số xác định của tổng thể R²≠ 0, tức là mô hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho

Trường Đại học Kinh tế Huế

tổng thể, thì mức độ phù hợp của nó đã được kiểm chứng. Hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc mà ta đưa vào trong mô hình.

 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R² R²hiệu chỉnh

Ước lượng độ

lệch chuẩn Durbin-Watson

1 0,796^a 0,634 0,620 0,64198 2,122

Nguồn: Xử lí số liệu SPSS, 2019 Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R² hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Kết quả trên cho thấy mô hình có R² hiệu chỉnh bằng 0,62 có nghĩa là các biến độc lập thuộc 5 nhân tố ảnh hưởng tới 62% sự thay đối của biến phụ thuộc “Ý định mua” và 38% còn lại là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình chưa tìm được và do sai số ngẫu nhiên. Tuy nhiên sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mô hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mô hình.

 Tự tương quan:

Ta thấy hệ số Durbin- Watson bằng 2.122 thuộc trong khoảng [1,6-2,6] nên có thể kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

Phân phối chuẩn phần dư:

Biểu đồ 2. 4: Phân phối chuẩn phần dư

Nguồn: Xử lí số liệu SPSS, 2019

Trường Đại học 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 0.980 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng:

Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

 Phân tích hồi quy

Bảng 2. 13: Kết quả phân tích hồi quy

Mô hình

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn

hóa

Thống kê cộng tác

B Std.

Error Beta t Sig. Toler

ance VIF

1(Hằng số) Chính sách bán hàng Nhân viên bán hàng Hoạt động xúc tiến Mối quan hệ Thương hiệu

-1,054 0,283 -3,727 0,000

0,362 0,063 0,338 5,770 0,000 0,860

1,162

0,232 0,053 0,255 4,395 0,000 0,873 1,145

0,307 0,062 0,278 4,935 0,000 0,928 1,078

0,151 0,061 0,152 2,489 0, 014 0,796 1,256

0,280 0,060 0,274 4,682 0,000 0,859 1,165

Nguồn: Xử lí số liệu SPSS, 2019 Dựa vào bảng kết quả hồi quy, ta thấy các nhân tố Chính sách bán hàng, Nhân viên bán hàng, Hoạt động xúc tiến, Mối quan hệ, Thương hiệu đều có giá trị Sig.< 0,05 cho nên chấp nhận các giả thiết H1, H2, H3, H4, H5. Các nhân tố này có sự tương quan đến ý định mua của nhà bán lẻ đối với sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên trên thị thành phố Huế.

Nhìn vào kết quả hồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nên có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của nhà bán lẻ đối với sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên trên thị trường thành phố Huế như sau qua phương trình hồi quy:

Với mô hình hồi quy ta có các hệ số Beta chuẩn hóa đều mang dấu dương nên chứng tỏ 5 biến độc lập có quan hệ cùng chiều với biến “Ý định mua”, nghĩa là trong điều kiện yếu tố khác không đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc tăng và ngược lại. Dựa vào mô hình có thể giải thích rõ như sau:

Hệ số β₁ = 0,338 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố Chính sách bán hàngtăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúpý định muatăng lên 0,338 đơn vị.

Hệ số β₂ = 0,255 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố nhân viên bán hàngtăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúpý định muatăng lên 0,255 đơn vị.

Hệ số β₃ = 0,278 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố hoạt động xúc tiến tăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúpý định muatăng lên 0,278 đơn vị.

Hệ số β₄ = 0,152 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố mối quan hệtăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúpý định muatăng lên 0,152 đơn vị.

Hệ số β₅ = 0,274 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố thương hiệu tăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúpý định muatăng lên 0,274 đơn vị.

Thông qua các hệ số hồi quy chuẩn hoá, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng lên biến phụ thuộc. Cụ thể biến “Chính sách bán hàng” có ảnh hưởng nhiều nhất đến ý định mua của nhà bán lẻ. Bởi vì đa phần các nhà bán lẻ đều có mục tiêu chung đó là lợi nhuận. Cho nên các nhà bán lẻ đặc biệt quan tâm đến chính sách bán hàng, họ sẵn sàng mua nếu chính sách bán hàng của công ty hấp dẫn họ: như mức giá đảm bảo lợi nhuận. Tiếp theo đó là các biến “Hoạt động xúc tiến”, Thương hiệu”, và “Nhân viên bán hàng”, các nhân tố này cũng tác động đến ý định mua của nhà bán lẻ tuy nhiên không được lớn lắm. Bởi vì, hoạt động xúc tiến và nhân viên bán hàng không mang lại lợi ích kinh tế cho các nhà bán lẻ, bởi vậy nó chỉ là một nhân tố nhỏ giúp thúc đẩy quyết định mua của nhà bán lẻ nhanh hơn mà thôi. Và thương hiệu nêu lên được uy tín của công ty, giúp nhà bán lẻ tin dùng hơn. Biến “Mối quan hệ” tác

YĐM= 0,338CSBH + 0,255 NVBH + 0,278 HĐXT + 0,152 MQH + 0,274 TH

Trường Đại học Kinh tế Huế

động ít nhất đến ý định mua của nhà bán lẻ. Vì vậy công ty phải đứa ra giải pháp để khắc phục tác động lên mối quan hệ nhiều hơn.

2.2.4 Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của nhà

Trong tài liệu Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của nhà bán lẻ đối với sản phẩm Hương sạch Tân Nguyên tại thị trường thành phố Huế (Trang 68-73)