Phân tích hồi quy đa biến - Kết quả nghiên cứu

CHƯƠNG II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

2.3 Kết quả nghiên cứu

2.2.6 Phân tích hồi quy đa biến

 Phân tích tương quan

Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽxem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc càng lớn chứng tỏmối quan hệtuyến tính càng lớn và phân tích hồi quy tuyến tính có thểphù hợp. Mặt khác, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau thì đó cũng là dấu hiệu cho biết giữa chúng có thểxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình tađang xét.

Bảng 2.16: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc

GSP HDTT NVBH PTHT CLCS HQBH

Tương quan Pearson

0,521 0,556 0,648 0,615 0,469 1,000

Sig.

(1-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

N 135 135 135 135 135 135

(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả năm 2021)

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Giá trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α= 0,05 cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.

- Hệ số tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“Hiệu quảbán hàng”.

 Phân tích hồi quy

Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố, ta tiến hành hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến (mô hình hồi quy bội) để xem xét mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.

Khi phân tích hồi quy, kết quả sẽ cho thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả hoạt động bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT và mức độ tác động của chúng.

Cụ thể, phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập: “Giá sản phẩm”,

“Hoạt động truyền thông”, “Nhân viên bán hàng”, “Phương tiện hỗ trợ”, “Chất lượng và chính sách sản phẩm”. Phương pháp đưa vào một lượt (phương pháp Enter) được dùng để phân tích hồi quy. Giá trị của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trịtrung bình từcác yếu tố.

Mô hình được viết như sau:

HQBH = ß₀+ ß₁GSP + ß₂HDTT + ß₃NVBH + ß₄PTHT+ ß₅CLCS Trong đó:

ß₀: Hệsốtựdo.

ß_i: Hệsốhồi quy riêng phần tương ứng với các biến độlập.

HQBH: Giá trị của biến phụthuộc là hiệu quả bán hàng đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT–chi nhánh Huế.

GSP: Giá trị biến độc lập thứnhất là Giá sản phẩm.

HDTT: Giá trị biến độc lập thứhai là Hoạt động truyền thông.

NVBH: Giá trịbiến độc lập thứba là Nhân viên bán hàng.

PTHT: Giá trịbiến độc lập thứ tư là Phương tiện hỗtrợ.

CLCS: Giá trịbiến độc lập thứ tư là Chất lượng và chính sách sản phẩm.

 Đánh giá mức độ

Trường Đại học Kinh tế Huế

phù hợp của mô hình hồi quy

SVTH: Trần ThịKiều My–K51B Quản trịkinh doanh 51 Để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệsố xác định R²điều chỉnh. Hệ số xác định R² điều chỉnh của mô hình này là 60,5%, thể hiện 4 biến độc lập trong mô hình giải thích được 60,5% biến thiên của biến phụthuộc. Với giá trị này thìđộ phù hợp của mô hình là chấp nhận được. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,619 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.

Bảng 2.17: Mô hình tóm tắt sửdụng phương pháp Enter

Mô hình R R² R²điều chỉnh Sai số chuẩn của

ước lượng

1 0,787^a 0,619 0,605 0,32948

(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả năm 2021)

 Kiểm định độphù hợp của mô hình

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy là thực hiện kiểm định F về độphù hợp của mô hình hồi quy, xem biến phụthuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộcác biến độc lập hay không.

Kiểm định cặp giảthuyết:

H₀: Mô hình hồi quy tuyến tính là không phù hợp (ß₁=ß₂= ß₃ = ß₄) H_i: Mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp (tồn tại ít nhất ß_i# 0) Ta có Sig. của F = 0,00 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H₀

Bảng 2.18: Kiểm định vềsựphù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng phương

sai lệch df Bình phương tổng

phương sai lệch F Mức ý nghĩa Sig.

Mô hình

hồi quy 22,798 5 4,56 42,002 0,000^b

Số dư 14,004 129 0,109

Tổng 36,802 134

(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả năm 2021) Từ bảng kết quả thu được., ta thấy Sig. của F = 0,00 < 0,05 từ đó có thể kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Như vậy, điều này có nghĩa là kết hợp của các biến thể hiện có trong mô hình có thểgiải thích được thay đổi của biến phụthuộc hay nói cách khác có ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụthuộc.

 Kết quảphân tích hồi quy và mức độ tác độngcủa từng nhân tố

Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:“giá sản phẩm”, “hoạt động truyền thông”, “nhân viên bán hàng”,“phương tiện hỗ trợ” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêngđối với biến độc lập“chất lượng và chính sách sản phẩm” có giá trị Sig. là 0,988 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trịSig. là 0,618 > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.

Bảng 2.19: Kết quảphân tích hồi quy đa biến Mô hình

Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa

t Sig.

B Sai số chuẩn Beta

Hằng số 0,157 0,314 0,500 0,618

GSP 0,206 0,070 0,185 2,938 0,004

HDTT 0,227 0,065 0,223 3,469 0,001

NVBH 0,353 0,064 0,374 5,495 0,000

PTHT 0,231 0,064 0,255 3,635 0,000

CLCS -0,001 0,080 -0,001 -0,015 0,988

(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả năm 2021) Phương trình hồi quy tổng quát của mô hìnhđược biết lại như sau:

HQBH = 0,185GSP + 0,233HDTT + 0,374NVBH + 0,255PTHT

Dựa vào mô hình hồi quy trên ta thấy hệsốß₁= 0,185 có nghĩa là khi nhân tố

“Giá sản phẩm” thayđổi 1 đơn vịtrong khi các nhân tố khác không đổi thì làm cho

“hiệu quả bán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,185 đơn vị.

Đối với nhân tố “Hoạt động truyền thông”

Trường Đại học Kinh tế Huế

có hệsốß₂ = 0,233 khi nhân tốnày

SVTH: Trần ThịKiều My–K51B Quản trịkinh doanh 53 của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,233 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Đối với nhân tố “Nhân viên bán hàng” có hệ số ß₃ = 0,374 khi nhân tố này thayđổi1 đơn vị thì làm cho “hiệu quả bán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,374 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Cuối cùng là nhân tố “Phương tiện hỗtrợ”có hệsốß₄ = 0,255 khi nhân tốnày thayđổi1 đơn vịthì làm cho “hiệu quả bán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT cũng biến động cùng chiều 0,255 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Phương trình trên cho thấy, khi các yếu tố giá sản phẩm, hoạt động truyền thông, nhân viên bán hàng, phương tiện hỗtrợ càng cao thì“hiệu quả bán hàng” đối với dịch vụtruyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT càng lớn. Trong đó thành phần nhân viên bán hàngtác động mạnh nhất đến hiệu quảbán hàngđối với dịch vụ truyền hình IPTV của CTCP Viễn Thông FPT.

2.2.7 Kiểm định giá trịtrung bình trongđánh giá của khách hàng

Trong tài liệu Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động bán hàng đối với dịch vụ truyền hình Internet IPTV tại Công ty Cổ phần Viễn thông FPT - Chi nhánh Huế (Trang 59-63)