Phân tích tương quan và hồi quy

Trong đó: β₀là hệsốchặn

β₁,β₂,β₃,β₄là hệsốcủa các nhân tố SP là nhân tốsản phẩm

GC là nhân tốgiá cả PP là nhân tốphân phối XT là nhân tốxúc tiến

Bảng 17. Kiểm định sựphù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữliệu

R R bình

phương

R bình phương hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn của ước lượng

0,730 0,533 0,521 0,415

(Nguồn: Sốliệu khảo sát và xửlý của tác giả) HệsốR = 0,730 chứng tỏmức độ tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là khá chặt chẽ. Giá trị R² nhỏ hơn R, nên mô hình này phù hợp và an toàn. Vì nó chỉ cho biết rằng mô hình xây dựng là hợp lý để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến khả năng tiêu thụ của khách hàng mà không làm cho mức độ phù hợp của mô hình này quá lớn. R² hiệu chỉnh là 0,521 nên có thểkết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với 52,1% tập dữliệu thu thập. Hay nói cách khác, 4 biến độc lập đưa vào mô hìnhảnhhưởng 52,1% sự thay đổi của biến phụthuộc, còn lại 47,9% là do các biến ngoài mô hình và sai sốngẫu nhiên.

Bảng 18. Kiểm định sựphù hợp của mô hình hồi quy đối với tổng thể

Mô hình Tổng

bình phương Df Trung bình

bình phương F Sig.

Hồi quy 28,508 4 7,127 41,448 0,000

Số dư 24,932 145 0,172

Tổng 53,440 149

(Nguồn: Sốliệu khảo sát và xửlý của tác giả) Mục đích của kiểm định F trong bảng này chính là đểkiểm tra xem mô hình hồi quy có suy rộng và áp dụng được cho tổng thểhay không. Giá trị Sig. của kiểm định F là 0,000 nên có đủ cơ sở đểkhẳng định mô hìnhđược xây dựng phù hợp với tổng thể.

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Khi xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập sẽ cung cấp những thông tin giống nhau, khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc, tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm tăng giá trịthống kê t của kiểm định. Để kiểm định xem mô hìnhcó đa cộng tuyến hay không ta xem xét độchấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng đểphát hiện đa cộng tuyến.

Bảng 19. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Nhân tố Thốngkê đa cộng tuyến

Độchấp nhận Hệsố phóng đại phương saiVIF

Sản phẩm 0,981 1,019

Giá cả 0,969 1,032

Phân phối 0,998 1,002

Xúc tiến 0,966 1,036

(Nguồn: Sốliệu khảo sát và xửlý của tác giả) Theo bảng trên, hệsốVIF của các nhân tố đều nhỏ hơn2 nên có thểkhẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình nghiên cứu.

- Kiểm định tự tương quan

Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau có giá trịbiến thiên trong khoảng từ 0 đến 4, cụthểlà:

+ Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.

+ Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương.

+ Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.

Trong kết quảphân hồi quy ở phụlục 2, giá trị DW = 1,994 nằm trong khoảng (1,3) nên có thểkết luận mô hình không có tự tương quan chuỗi bậc nhất.

Trường Đại học Kinh tế Huế

- Các hệsốhồi quy của mô hình

Bảng 20. Hệsốhồi quy riêng trong mô hình Mô hình

Hệsốhồi quy chưa chuẩn hóa

Hệsốhồi quy

chuẩn hóa T Sig.

B Sai sốchuẩn Beta

Hằng số -0,864 0,349 -2,472 0,015

Sản phẩm 0,331 0,049 0,390 6,811 0,000

Giá cả 0,303 0,050 0,348 6,045 0,000

Phân phối 0,362 0,048 0,428 7,540 0,000

Xúc tiến 0,225 0,049 0,263 4,563 0,000

(Nguồn: Sốliệu khảo sát và xửlý của tác giả) Từbảng kết quảtrên cho thấy tất cảcác giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05 nên không có nhân tốnào bị loại khỏi mô hình hồi quy.

Hệ số β_i > 0 (i = 1,2,3,4) cho biết 4 nhân tố đều tác động cùng chiều đến khả năng tiêu thụsản phẩm của công ty. Hệsố β₀ = -0,864 < 0 có ý nghĩa là khi không có sự tác động của 4 nhân tốtrên thì khả năng tiêu thụ sản phẩm của công ty là không tốt.

Ta có thểviết lại mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa như sau:

TT = -0,864 + 0,362 * PP + 0,331* SP + 0,303 * GC + 0,225 * XT Để xác định được tầm quan trọng của từng nhân tố, tác giả đi vào phân tích mô hình hồi quy chuẩn hóa được viết gọn có dạng:

TT = 0,428 * PP + 0,390 * SP + 0,348 * GC + 0,263 * XT

Đối với phương trình dạng này, các hệsốhồi quy (hệsốBeta hay còn gọi là hệ số hồi quy chuẩn hóa) phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng của mình đến biến phụ thuộc. Từ phương trình ta thấy được rằng, nhân tố phân phối có tác động mạnh nhất đến khả năng tiêu thụ sản phẩm của công ty. Tiếp theo là 2 nhân tố sản phẩm và giá.

Nhân tố tác động yếu nhất là xúc tiến. Điều này phản ánh được thực trạng tiêu thụsản phẩm của công ty, nhân tố phân phối tác động trực tiếp khi khách hàng tiếp nhận sản phẩm. Sản phẩm cũng là nhân tố khách hàng quan tâm khi mua sản phẩm về vật liệu xây dựng đểcó thể đảm bảo cho chất lượng, độphù hợp và mỹquan của công trình.

Trường Đại học Kinh tế Huế