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 sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ 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:

QĐM = α + β₁*CSBH+ β₂*NVBH+ β₃*HĐXT + β₄*MQH+ β₅*TH Trong đó:

QĐM: Biến phụ thuộcQuyết 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 quyết định mua ngành hàng P&G của nhà bán lẻ.

 H1: Nhân tố “Chính sách bán hàng” có tương quan với quyết định mua ngành hàng P&G của nhà bán lẻ.

 H2: Nhân tố “Nhân viên bán hàng” có tương quan với quyết định ngành hàng

P&G của nhà bán lẻ.

Trường Đại học Kinh tế Huế

 H3: Nhân tố “Hoạt động xúc tiến” có tương quan với quyết định ngành hàng P&G của nhà bán lẻ.

 H4: Nhân tố “Mối quan hệ” có tương quan với quyết định mua ngành hàng P&G của nhà bán lẻ.

 H5: Nhân tố “Thương hiệu” có tương quan với quyết định mua ngành hàng P&G của nhà bán lẻ.

 Kiểm định độphù 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 quyết định mua của khách hàng)

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

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

Bảng 2.15 -Phân tích tương quan Pearson ANOVA^a

Model

Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig.

1 Regression 85.311 5 17.062 45.206 .000^b

Residual 48.689 129 .377

Total 134.000 134

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) 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 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.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Đánh giá độphù hợp của mô hình

Bảng 2.16 -Đánh giá về độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Mô hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh

Ước lượng độlệch chuẩn

Durbin -watson

1 0.798 0.637 0.623 0.61435454 1.727

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) Ta có R² hiệu chỉnh bằng 0,623 có nghĩa là các biến độc lập thuộc 5 nhân tố ảnh hưởng tới 62,3% sự thay đối của biến phụ thuộc “Quyết định mua” và 37,7% còn lại là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình chưa tìmđược và do sai số ngẫu nhiên.

 Tự tương quan:Với mức ý nghĩa 5%, và sốquan sát n=135, và sốbiến bên vếphải của mô hình hồi quy (không bao gồm hằng số) k=5, thì các giá trị tới hạn tra bảng mô hình với hệ số cắt theo Savin và White (1977)như sau: dL=1,557 và dU=1,693 Gắn vào thanh giá trị DW, ta thấy 1.693 < 1,727 < 2.183, như vậy, không có sự tương quan trong mô hình.

Bảng 2.17 - Thanh giá trị DW

0 dL dU 2 4-dU 4-dL 4

1,557 1,693 1,727 2,307 2,443

Nguồn:Tra bảng cắt theo Savin và White (1977)

 Phân phối chuẩn phần dư:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Biểu đồ 2.4 - Phân phối chuẩn phần dư.

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS) 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 0.981 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 2.18 - Kết quả phân tích hồi quy .

Mô hình

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hoá

Hệsố hồi quy chuẩn hoá

T Sig.

VIF

B Std.

Error Beta

(Hằng số) 0.011 0.053 0.207 0.836 ^1.004

CSBH 0.529 0.053 0.528 9.922 0.000 ^1.000

NVBH 0.317 0.053 0.317 5.979 0.000 ^1.005

HĐXT 0.153 0.052 0.157 2.956 0.004 ^1.001

MQH 0.341 0.053 0.343 6.454 0.000 ^1.000

TH 0.326 0.053 0.326 6.133 0.000 ^1.004

(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Dựa vào bảng kết quả hồi quy, ta thấy các nhân tố NVBH, CSBH, TH, HĐXT, MQH 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 quyết định mua của nhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G trên thị trường bắc sông Hương tỉnh Thừa Thiên 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.

Từ những phân tích trên, ta có được phương trình mô tả sự biến động của nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua củanhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G trên thị trường bắc sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế như sau qua phương trình hồi quy sau:

QĐM = 0.528CSBH + 0.317NVBH + 0.157HĐXT + 0.343MQH + 0.326TH

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 “Quyết 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 = 0.529 có nghĩa là khi mức độ đánh giá của nhà bán lẻ đối với yếu tố chính sách bán hàng tăng lên 1 đơn vị thì sẽ giúp quyết định mua tăng lên 0.529 đơn vị.

Hệ số β₂ = 0.317 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 giúpquyết định muatăng lên 0.317 đơn vị.

Hệ số β₃ = 0.157 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 giúp quyết định muatăng lên 0.157 đơn vị.

Hệ số β₄ = 0.343 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 giúpquyết định mua tăng lên 0.343 đơn vị.

Hệ số β₅ = 0.326 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 giúpquyết định muatăng lên 0.326 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 quyết định mua của nhà bán lẻ. Bởi vì đa phần các nhà bán lẻ đều có mục tiêu chung

Trường Đại học Kinh tế Huế

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 “Nhân viên bán hàng”, Thương hiêu”, và “Mốiquan hệ”, các nhân tố này cũng tác động đến quyết định mua của nhà bán lẻ tuy nhiên không được lớn lắm. Bời vì, Mối quan hệ 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 “Hoạt động xúc tiến” tác động ít nhất đến quyết định mua của nhà bán lẻ, bởi vì hoạt động xúc tiến gặp phải với nhiều đối thủ cạnh tranh trên thị trường cho nên việc thu hút nhà bán lẻ thông qua hoạt động này cũng gặp nhiều khó khăn.

CSBH H1 0.529 NVBH H2 0.317

HĐXT H3 0.157 MQH H4 0.343 TH H5 0.326

Mô hình 2. 1 - Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết đinh mua của nhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G trên địa bàn bắc sông Hương tỉnh Thừa Thiên Huế.

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả.

2.3.3.3. Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua

Trong tài liệu CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA CỦA NHÀ BÁN LẺ ĐỐI VỚI NGÀNH HÀNG P&G TẠI THỊ TRƯỜNG BẮC SÔNG HƯƠNG TỈNH THỪA THIÊN HUẾ (Trang 64-69)