PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 1 – TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động bán hàng tại Công ty TNHH
2.2.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trước khi phân tích hồi quy các nhân tố mới hình thành trong bước phân tích nhân tố, phân tích hệsố tương quan được tiến hành cho năm biến độc lập và biến phụ thuộc với hệ số tương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0.05. Để kiểm tra sự tương quan giữa các biến trong mô hình, nếu giữa các biến có sự tương quan chặt thì phải lưuý vấn đề đa cộng tuyến trong khi phân tích hồi quy.
Trước hết, chúng ta kiểm định sựphù hợp của mô hình thông qua ma trận tương quan giữa biến phụthuộc các biến độc lập. Căn cứvào hệsố tương quan ta có mô hình hồi quy phù hợp.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng II.12. Ma trận tương quan
ĐG CL CSG XT NV SBH
ĐG
Pearson
Correlation 1 0.577** 0.326** 0.586** 0.563** 0.582**
Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CL
Pearson
Correlation 0.577** 1 -0.013 0.435** 0.329** 0.485**
Sig. 0.000 0.086 0.000 0.000 0.000
CSG
Pearson
Correlation 0.326** -0.013 1 -0.033 0.037 -0.014
Sig. 0.000 0.086 0.685 0.654 0.864
XT
Pearson
Correlation 0.586** 0.435** -0.033 1 0.406** 0.508**
Sig. 0.000 0.000 0.685 0.000 0.000
NV
Pearson
Correletion 0.563** 0.329** 0.037 0.406** 1 0.459*
Sig. 0.000 0.000 0.654 0.000 0.000
SBH
Pearson
Correletion 0.582** 0.485** -0.014 0.508** 0.459** 1 Sig. 0.000 0.000 0.864 0.000 0.000
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) Ghi chú:
- Pearson Correlation: Hệsố tương quan Pearson.
- (**): Kiểm định giảthuyết ởmức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01.
Với mức ý nghĩa 0.01, giá trị sig. của các nhân tố “CL”, “CSG”, “XT”, “NV”,
“SBH” đều nhỏ hơn 0.01, đều đó cho ta thấy các nhân tố này đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến Mức độ đánh giá chung của khách hàng.
Cụthể, mối quan hệ tương quan giữa biến Mức độ đánh giá chung (ĐG) và biến Chất lượng (CL) là 0.577, tương quan với biến Chính sách giá (CSG) là 0.326, tương quan với Xúc tiến bán hàng (XT) là 0.586, tương quan với biến Nhân viên bán hàng(NV) là 0.563và tương quan với biến Sau bán hàng (SBH) là 0.582.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Vì vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệsố tương quan giữa các biến độc lậpở mức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
2.2.2.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Hệsố xác định R2và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độphù hợp của mô hình càng cao.
Bảng II.13. Các hệsốthống kê
Mô hình R R2 R2hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 0.830a 0.689 0.678 2.038
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) Dựa vào bảng kết quả thống kê mô hình tuyến tính, ta có R = 0.830 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối quan hệ khá chặt chẽ. R2 điều chỉnh phản ánh chính xác hơn độ phù hợp của mô hình trong tổng thểvì nó không phụthuộc vào độ lệch phóng đại của R2(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và có giá trị R2 = 67.8% > 50% thỏa mãn mức ý nghĩa của mô hình tuyến tính. Hay nói cách khác, 67.8% sự khác biệt của Mức độ đánh giá chung (ĐG) được giải thích bởi sự khác biệt của 5 nhân tố: CL, CSG, XT, NV và SBH, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình.
Đểkiểm tra tự tuơng quan của mô hình, ta tiến hành đánh giá giá trị D đuợc đưa ra trong Bảng Mô hình tóm tắt sửdụng phuơng pháp Enter với thang đo sau:
0< D <1: xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan dương.
1< D <3: không có hiện tuợng tự tuơng quan.
3< D <4: xảy ra hiện tuợng tự tuơng quan âm.
Với giá trị D đưa ra trong bảng là 2.038, rơi vào miền nên chấp nhận giảthiết không có tự tuơng quan chuỗi bậc nhất.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng II.14. Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình
phương df Bình phương
trung bình F Sig.
1
Hồi quy 18.428 5 3.686 63.698 .000b
Số dư 8.332 144 0.058
Tổng 26.759 149
a. Dependent Variable: ĐG
b. Predictors: (Constant), SBH, CSG, NV, CL, XT
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) Dựa vào kết quảcủa phép kiểm định F trong mô hình hồi quy tuyến tínhở bảng của kiểm định Anova. Ta có Sig. = 0.000, điều này có nghĩa là sựkết hợp của các biến trong mô hình có thểgiải thích được sự thay đổi của của biến phụ thuộc đối với tổng thể. Mức độphù hợp đạt 67.8%, tức còn 32.2% biến thiên được giải thích bởi các biến khác nằm ngoài mô hình. Hay mô hình xây dựng phù hợp với bộdữliệu.
Bảng II.15. Kết quảphân tích hồi quy tuyến tính Đánh giá
chung về Hoạt động
BH
Hệsố chưa chuẩn hóa
Hệsố chuẩn
hóa T
Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 0.420 0.184 2.284 0.024
CL 0.218 0.042 0.286 5.185 0.000 0.712 1.405
CSG 0.156 0.022 0.332 7.121 0.000 0.996 1.004
XT 0.168 0.036 0.270 4.741 0.000 0.667 1.500
NV 0.153 0.032 0.259 4.794 0.000 0.741 1.349
SBH 0.151 0.047 0.192 3.212 0.002 0.605 1.652 Biến phụthuộc: ĐG
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) Như vậy, sau khi phân tích lại chúng ta có 5 biến độc lập đều thỏa mãn, với hệsốVIF
< 2, hiện tượng đa cộng tuyến đãđược giảm thiểu và khôngảnh hưởng lớn đến mô hình.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Mô hình hồi quy như sau:
ĐGC = 0.420 + 0.218*CL + 0.156*CSG + 0.168*XT + 0.153*NV + 0.151*SBH - Hệsố β1 = 0.218 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Chất lượng dịch vụ” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Công ty tăng thêm 0.218 đơn vị.
- Hệsố β2 = 0.156 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Chính sách giá” tăng lên 1 đơn vịlàm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Công ty tăng thêm 0.156 đơn vị.
- Hệ số β3 = 0.168 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Hoạt động xúc tiến bán hàng” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Công ty tăng thêm 0.168 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0.153 cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nhân tố “Đội ngũ nhân viên bán hàng” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Công tytăng thêm 0.153 đơn vị.
- Hệsố β5 = 0.151 cho biết: trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi nhân tố “Dịch vụ sau bán hàng” tăng lên 1 đơn vị làm cho mức độ đánh giá chung của khách hàng đối với hoạt động bán hàng tại Công tytăng thêm 0.151 đơn vị.
Như vậy, qua quá trình phân tích hồi quy, nhận thấy rằng trong các nhân tố được rút trích, biến “Chất lượng dịch vụ” có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng với hệ số β = 0.218. Nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến mức độ đánh giá chung của khách hàng về hoạt động bán hàng của Công ty là “Xúc tiến bán hàng” hệ số β= 0.168. Nhân tốthứ3 với hệ số β = 0.156 là
“Chính sách giá”. Và các nhân tốcòn lại là “Nhân viên bán hàng” và “Dịch vụsau bán hàng”với hệsố β lần lượt là 0.153 và 0.151.
2.2.3.Đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đếnhoạt động bán hàng