Phân tích hồi quy và tương quan

Bảng 15. Kết quảphân tích EFA cho biến phụthuộc

STT Biến quan sát Các nhân tố

3

1 Năng lực cạnh tranh của công ty tốt 0,902

2 Anh/chịsẽtiếp tục mua bảo hiểm tại PJICO Huế 0,894 3 Công ty chiếm vịthếtốt trên thị trường bảo hiểm 0,885

Eigenvalue = 2,396 Phương sai trích = 79,877%

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS20) Sửdụng phương pháp phântích nhân tố khám phá đối với các biến phụthuộc thu được kết quả cho thấy Eigenvalue = 2,396 > 1 thỏa mãn và tổng phương sai trích = 79,877% > 50% đã cho thấy các điều kiện phân tích nhân tốlà phù hợp với biến quan sát.

2.3.4 Phân tích hồi quy và tương quan

Để kết quả hồi quy có giá trị, mô hình hồi quy được xây dựng nên đạt một số điều kiện vềsự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụthuộc, sựphù hợp với mô hình, mô hình không cóđa cộng tuyến và tự tương quan.

2.3.4.2

Phân tích tương quan Pearson

Mục đích chạy tương quan Pearson là nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập, vìđiều kiện đểhồi quy là trước nhất phải tương quan. Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽvới nhau. Vấn đềcủa hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Dấu hiệu nghi ngờdựa vào giá trị sig tương quan giữa các biến độc lập nhỏ hơn 0,05 và giá trị tương quan Pearson lớn hơn 0,3. Khi gặp phải nghi ngờ này, cần chú ý đến đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệsốVIF).

 Thực hiện phân tích hệsố tương quan Pearson:

Bảng 16. Hệsố tương quan Pearson Đánh giá chung

của khách hàng X1 X2 X3 X4 X5

NLCT

Pearson Correlation 1 0,348^** 0,346^** 0,342^** 0,211^** 0,371^**

Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,018 0,000

N 125 125 125 125 125 125

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS20) Dựa vào kết quả của bảng 16., có thể nhận thấy rằng các giá trị Sig. (2-tailed) đều nhỏ hơn 0,05. Do vậy các biến đều tương quan và cóý nghĩa thống kê.Theo đó, hệ số tương quan của một số cặp biến độc lập tương tác nhau cũng đạt ở mức khá nên đã đủ điều kiện đểtiếp hành tiếp phân tích hồi quy.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.4.3 Phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến năng lực cạnh tranh

Tiến hành áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, phân tích hồi quy đa biến với 5 nhân tố đãđược kiểm định hệsố tương quan (X1, X2, X3, X4,X5) và biến phụthuộc (NLCT). Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa vào một lượt Enter.

Bảng 17. Bảng tổng hợp kết quảphân tích hồi quy

Mô hình

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

Hệsốhồi quy đã chuẩn hóa

t Sig.

Thống kê cộng tuyến B Độlệch

chuẩn Beta

Độchấp nhận Tolerance

VIF

1

Hằng số 1,554E-016 0,062 0,000 1,000

X1 0,348 0,062 0,348 5,608 0,000 1,000 1,000

X2 0,346 0,062 0,346 5,568 0,000 1,000 1,000

X3 0,342 0,062 0,342 5,501 0,000 1,000 1,000

X4 0,211 0,062 0,211 3,403 0,001 1,000 1,000

X5 0,371 0,062 0,371 5,971 0,000 1,000 1,000

Biến phụthuộc: NLCT

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS20) Như vậy sau quá trình thực hiện phân tích hồi quy, kết quả cho thấy rằng tất cả các biến đều đạt mức ý nghĩa 5% (giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05). Do đó có thể khẳng định các yếu tố “Chất lượng sản phẩm, dịch vụ”, “Nguồn nhân lực”, “Phân phối và xúc tiến hỗn hợp”, “Uy tín, hình ảnh công ty”, “Phí bảo hiểm” thực sự có ảnh hưởng đến đánh giá chungcủa khách hàng vềcác yếu tố nâng cao năng lực cạnh tranh của Công ty Bảo hiểm PJICO Huế.

Với kết quảthống kê, tất cảcác biến đều có giá trịSig. < 0,05; đều đạt tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,0001; đều có hệsố phóng đại phương sai VIF < 10. Như vậy các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình. Phương trình hồi quy chuẩn hóa lúc này:

NLCT= 0,348X1 + 0,346X2+ 0,342X3 + 0,211X4 + 0,371X5

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 18. Đánh giá sựphù hợp của mô hình hồi quy

Yếu tốcần đánh giá Giá trị So sánh

R 0,735

R² 0,540

R²hiệu chỉnh 0,521

Sig của kiểm định F 0,000 0,000 < 0,05

HệsốDurbin –Watson 2,100 1 < 2,100 < 3

Phương trình hồi quy chuẩn hóa NLCT= 0,348X1 + 0,346X2 + 0,342X3 + 0,211X4 + 0,371X5

(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS20) Kiểm định F sửdụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giảthiết về sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệtuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Dựa vào kết quả của bảng 18., ta thấy rằng thống kế F có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp. Giá trị R²hiệu chỉnh = 0,521 = 52,1%.

Nghĩa là trong tổng số100% sựbiến động của biến phụthuộc về đánh giáchung thì các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu ảnh hưởng tới 52,1% sự biến động đó, còn lại là do sai số ngẫu nhiên hoặc sự kiểm soát của các yếu tố khác ngoài mô hình, như vậy mô hìnhđưa chỉgiải thích được thực tế ởmức độkhá.

Hệsố Durbin – Waston dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháo hồi quy bội vì giá trị Durbin – Waston đạt được trong kết quả ở bảng 18. là 2,100 (nằm trong khoảng từ 1 đến 3) và chấp nhận giảthiết không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Như vậy mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định phù hợp cho việc kết luận các kết quả nghiên cứu. Tóm lại, từ những số liệu đạt được trên, mô hình hồi quy được viết lại như sau:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hình 4. Mô hình hồi quy hiệu chỉnh năng lực cạnh tranh của Công ty Bảo hiểm PJICO Huế

Phương trình hồi quy chuẩn hóa được viết lại như sau:

NLCT= 0,348.Chất lượng sản phẩm, dịch vụ + 0,346.Nguồn nhân lực + 0,342.Phân phối và xúc tiến hỗ hợp + 0,211.Uy tín, hình ảnh công ty + 0,371.Phí bảo hiểm

NLCT= 0,348X1 + 0,346X2 + 0,342X3 + 0,211X4 + 0,371X5

 Trong mô hình nghiên cứu này, yếu tố “Phí bảo hiểm” ( X5) có tác động mạnh nhất đến các yếu tố nâng cao năng lực cạnh tranh tại Công ty Bảo hiểm PJICO Huế. Dấu dương của hệ số hồi quy có ý nghĩa là mối quan hệ giữa “Phí bảo hiểm” và

“Đánh giá chung” có mối quan hệ thuận chiều. Nghĩa là “Phí bảo hiểm” tốt thì cũng sẽ làm tăng “Đánh giá chung” của khách hàng vềcác yếu tố nâng cao năng lực cạnh tranh của PJICO Huế. Kết quảhồi quy cho thấy, nếu yếu tố “Phí bảo hiểm” tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá chung sẽ tăng lên 0,371đơn vị.

 Biến “Chất lượng sản phẩm, dịch vụ” (X1) có tác động lớn thứ 2 đến biến phụthuộc với giá trị β = 0,348 có nghĩa là trong điều kiện các biến khác không thay đổi 1. Chất lượng sản phẩm, dịch vụ

Năng lực cạnh tranh của Công ty

Bảo hiểm PJICO Huế 2. Nguồn nhân lực

3. Phân phối và xúc tiến hỗn hợp

4. Uy tín, hìnhảnh công ty

5. Phí bảo hiểm

Trường Đại học Kinh tế Huế

khi biến “Chất lượng sản phẩm, dịch vụ” tăng lên 1 đơn vịthì mức độ đánh giá chungsẽ tăng lên 0,348đơn vị.

 Biến “Nguồn nhân lực”(X2) cũng tác động đáng kểvới giá trị β= 0,346 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên một đơn vịthì mức độ đánh giáchung cũng tăng 0,346đơn vị.

 Biến “Phân phối và xúc tiến hỗhợp”(X3) cũng tác động đáng kể với giá trị β= 0,342 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá chung cũng tăng 0,342đơn vị.

 Biến “Uy tín, hình ảnh công ty” (X4) cũng tác động đáng kể với giá trị β = 0,211 nghĩa là khi yếu tố này tăng lên một đơn vị thì mức độ đánh giá chung cũng tăng 0,211đơn vị.

Nói tóm lại, các yếu tố trên đều có tác động khác nhau tới các yếu tố nâng cao năng lực cạnh tranh của Công ty Bảo hiểm PJICO Huế. Chính vì thế tùy theo mức độ tác động như thếnào mà công ty cần đưa ra những sự điều chỉnh cho hợp lý trong chính sách để làm tăng đánh giá chung của khách hàng về năng lực cạnh tranh của công ty.

2.3.5 Phân tích, đánh giá của khách hàng về năng lực cạnh tranh của Công

Trong tài liệu CẢM NHẬN CỦA KHÁCH HÀNG VỀ NĂNG LỰC CẠNH TRANH CỦA CÔNG TY BẢO HIỂM PJICO HUẾ (Trang 86-91)