Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến “sự thông đạt và thúc đẩy” được đưa vào phân tích hồi quy bằng phương pháp Stepwise.
Một biến phụ thuộc thông thường chịu tác động của nhiều biến độc lập khác nhau. Tuy nhiên, không phải phương trình càng nhiều biến thì phương trình càng phù hợp vì khó giải thích và đánh giá tác động của từng biến độc lập. Thủ tục chọn biến theo phương pháp Stepwise cho phép chọn ra số biến độc lập phù hợp và giải thích tốt nhất cho biến phụ thuộc.
dụng vào phân tích hồi quy để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự thông đạt và thúc đẩy khi khách hàng đến mua xe ở cửa hàng Phước Phú.
Bảng 2.8: Thủ tục chọn biến Variables Entered/Removeda Model Variables Entered Variables Removed Method 1 trưng bày làm thích thú hơn .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
2 NV làm hài lòng, mua dễ
hơn
.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
3 KM có tác
dụng khích lệ .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
4 QC giúp biết
và tin tưởng .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
5 QHCC tăng hiểu biết và tin
tưởng
.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
a. Dependent Variable: nhìn chung, xúc tiến tăng thông đạt và thúc đẩy
(Xem phụ lục 2.3.2.2)
Mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:
Y = β0 + β1X1+ β2X2 + β3X3 +β4X4 +β5X5
Y: Sự thông đạt và thúc đẩy X1: Hoạt động quảng cáo X2: Hoạt động trưng bày xe X3: Hoạt động khuyến mãi X4: Hoạt động bán hàng cá nhân X5: Hoạt động quan hệ công chúng
Βi: Hệ số hồi quy tương ứng với các biến độc lập Xi
d. Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ta sử dụng giá trị R2 điều chỉnh. Giá trị R2 = 84.3% trong phân tích hồi quy cho thấy độ phù hợp của mô hình là 84.3%, nghĩa là sự thông đạt và thúc đẩy được giải thích bởi 5 biến độc lập kể trên, còn lại là các yếu tố khác ngoài mô hình.
Bảng 2.9: Đánh giá sự phù hợp của mô hình Model Summaryg
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
5 .918f .843 .837 .165 2.068 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
f. Predictors: (Constantnhin), nhìn chung quảng cáo giúp biết thêm và tin tưởng thêm nhìn chung trưng bày xe làm ưa thích hơn
nhìn chung khuyến mãi đã có tác dụng khích lệ,
nhìn chung nhân viên làm hài long và quyết định mua dễ hơn, nhìn chung quan hệ công chúng làm tăng hiểu biết và tin tưởng g. Dependent Variable: sự thông đạt và thúc đẩy.
(Xem phụ lục 2.3.2.3)