PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.3.4. Phân tích tương quan và hồi quy
nghĩa 0.05 cho thấy phân tích nhân tố với nhóm biến đánh giá hiệu quả bán hàng là phù hợp.
Bảng 2.11. Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc Ma trận xoay các thành phần
Hiệu quả bán hàng Hệ số tải nhân tố 1
HQ1 0,917
HQ2 0,880
HQ3 0,868
HQ4 0,862
Eigenvalue 3,110
Phương sai rút trích (%) 77,749%
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra) Thang đo đánh giá chung của khách hàng bao gồm 4 biến quan sát khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 3.110 > 1 và tổng phương sai trích là 77,749%, hệ số tải của 4 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữ nguyên trong mô hình nghiên cứu.
Qua kiểm phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tiếp tục thực hiện phân tích tương quan hồi quy.
2.3.4. Phân tích tương quan và hồi quy
Bảng 2.12. Phân tích tương quan Pearson
SD XT PT NV HQ
SD
Hệ số tương quan 0.661** 0.654** 0.645** 0.757** 1
Giá trị Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000
N 150 150 150 150 150
XT
Hệ số tương quan 1 0.631** 0.439** 0.492** 0.661**
Giá trị Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000
N 150 150 150 150 150
PT
Hệ số tương quan 0.631** 1 0.537** 0.549** 0.654**
Giá trị Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000
N 150 150 150 150 150
NV
Hệ số tương quan 0.439** 0.537** 1 0.608** 0.645**
Giá trị Sig. .000 0.000 0.000 0.000
N 150 150 150 150 150
HQ
Hệ số tương quan 0.492** 0.549** 0.608** 1 0.757**
Giá trị Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000
N 150 150 150 150 150
**. Correlation is significant at the 0,01 level (2-tailed).
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra) Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là HQBH và các biến độc lập là SD, XT, PT, NV có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. < 0,05 cho thấy sự tương quan này là có ý nghĩa về mặt thống kê, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc “Hiệu quả bán hàng” và các biến độc lập khá cao, 4 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho hiệu quả bán hàng của công ty.
2.3.4.2. Phân tích hồi quy
Nghiên cứu đưa vào phân tích 5 khái niệm cơ bản bao gồm: Sản phẩm dịch vụ, Hoạt động xúc tiến bán hàng, Các phương tiện hỗ trợ hoạt động bán hàng, Nhân viên bán hàngvà Hiệu quả bán hàng.Trong đóHiệu quả bán hànglà khái niệm phụ thuộc, qua kiểm định tương quan cho thấy chúng có mối quan hệ với nhau. Mô hình hồi quy được xây dựng nhằm lượng hóa và cho biết mức độ ảnh hưởng của các yếu tố độc lập lên yếu tố phụ thuộc. Cụ thể nghiên cứu này cho biết các nhân tố nào ảnh hưởng đến
Trường Đại học Kinh tế Huế
hiệu quả bán hàng và ảnh hưởng ra sao. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất (OSL). Mô hình hồi quy được viết dưới dạng như sau:
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
HQBH = β1 + β2SD + β3XT + β4 PT+ β5 NV Trong đó:
βLà hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập HQBH: Giá trị của biến phụ thuộc “Hiệu quả bán hàng”
SD: Giá trị biến độc lập “Sản phẩm dịch vụ”
XT: Giá trị biến độc lập “Hoạt động xúc tiến bán hàng”
PT: Giá trị biến độc lập “Phương tiện hỗ trợ hoạt động bán hàng”
NV: Giá trị biến độc lập “Nhân viên bán hàng”
Kết quả hồi quy được thể hiện trong các bảng sau
Bảng 2.13. Phân tích hồi quy tương quan Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
T Giá trị Sig.
Đa cộng tuyến β Sai số
chuẩn Beta T VIF
Hằng số
-0,493 0,221 -2,226 0,028
SD 0,273 0,057 0,278 4,784 0,000 0,570 1,756
XT 0,155 0,067 0,143 2,308 0,022 0,496 2,016
PT 0,237 0,074 0,186 3,204 0,002 0,569 1,756
NV 0,500 0,069 0,429 7,225 0,000 0,543 1.840
Model R R Square Adjusted R Square
Std.Error of the Estimate
Durbin-Watson F Sig.
1 0,850 0,722 0,714 0,408 1,952 94,183 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu điều tra)
Trường Đại học Kinh tế Huế
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Mô hình hồi quy xây dựng có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0,714 cho biết trong mô hình này các biến độc lập giải thích được 71,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
-Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị Sig=0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa α, đủ bằng chứng để bác bỏ giả thiết H0và kết luận mô hình hồi quy là phù hợp.
Giá trị Sig (P-value) của các kiểm định đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α=0,05 cho thấy các hệ số đều có ý nghĩa thống kê.
-Xem xét tự tương quan
Đại lượng Durbin- Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin- Watson là 1,952 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
-Xem xét đa cộng tuyến
Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter ở bảng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với độ chấp nhận (Tolerance) lớn và các hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của mỗi biến lớn hơn 1,000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252).
Kết luận:Mô hình hồi quy được xây dựng và viết dưới dạng sau:
Hiệu quả bán hàng = (-0,493)+ 0,278*Sản phẩm dịch vụ + 0,143*Hoạt động xúc tiến bán hàng + 0,186*Công cụ hỗ trợ hoạt động bán hàng + 0,429*Nhân viên bán hàng
Tất cả các hệ số đều mang dấu dương cho thấy mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Trong đó nhân viên bán hàng là nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu quả bán hàng, điều này hoàn toàn phù hợp với thực tế tại công ty khi mà số lượng nhân viên kinh doanh lớn, nhân viên bán hàng trực tiếp tại nhà khách hàng, tiếp xúc trực tiếp với họ, …do vậy vai trò của nhân viên kinh doanh rất quan trọng.
-Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Trường Đại học Kinh tế Huế
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lí do sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy, cần phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mô hình đưa ra.
Sử dụng công cụ biểu đồ Histogram, quan sát được phân phối của phần dư.
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chòng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư có với Mean = -7,80E - 16 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,986 xấp xỉ bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn(chi tiết tại phụ lục 2.7).
2.3.5. Kiểm định giá trị trung bình trong đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh