- Nhiệm vụ:
2.2.2.4 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
- Giả thuyết nghiên cứu điều chỉnh
Quá trình phân tích độ phù hợp của thang đo và phân tích nhân tố ở trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của Thuận Thành Mart so với các đối thủ. Có một biến đã bị loại ra và một số biến khác chuyển sang các nhân tố khác. Do đó mô hình mới được điều chỉnh trong nghiên cứu như sau:
Sơ đồ 2.3 - Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh cho phù hợp với sự thay đổi của các yếu tố:
K1: Nhóm các nhân tố thuộc về chất lượng dịch vụ được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
K2: Nhóm các nhân tố hàng hóa và giá cả được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
K3: Nhóm các nhân tố thuộc về nhân viên được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
K4: Nhóm các nhân tố uy tín siêu thị được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
Khả năng cạnh tranh Chất lượng dịch vụ Hàng hóa và giá cả Nhân viên Thương hiệu Uy tín siêu thị
K5: Nhóm các nhân tố thương hiệu được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
- Xem xét mối tương quan giữa các biến
Bảng 2.19 – Hệ số tương quan Pearson
Khả năng cạnh tranh Chất lượng dịch vụ Hàng hóa,
giá cả Nhân viên
Uy tín siêu thị Thương hiệu Khả năng cạnh tranh Tương quan Pearson 1 ,782 ,753 ,700 ,727 ,671 Sig. (2- phía) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000
(Nguồn: kết quả điều tra)
Có thể thấy biến phụ thuộc và các biến độc lập có mối tương quan với nhau, các giá trị Sig. đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05 cho thấy sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê. Trong đó, biến Chất lượng dịch vụ có tương quan tương đối mạnh, trong khi biến Thương hiệu có tương quan không cao với biến phụ thuộc là Khả năng cạnh tranh.
- Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình gồm có 6 khái niệm nghiên cứu là đánh giá của khách hàng về (1) Chất lượng dịch vụ; (2) Hàng hóa và giá cả (3) Nhân viên; (4) Uy tín siêu thị; (5) Thương hiệu; (6) Khả năng cạnh tranh. Trong đó Khả năng cạnh tranh là biến phụ thuộc, năm biến còn lại là những biến độc lập trong xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhóm yếu tố đến khả năng cạnh tranh của siêu thị.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS).
Việc kiểm định mô hình lý thuyết được thực hiện với phương pháp stepwise với thủ tục chọn biến được mô tả trong bảng:
Các biến đưa vào/ loại raa
Mô hình Biến đưa vào Biến loại ra Phương pháp 1
Chất lượng dịch vụ Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= , 050, Xác xuất F-ra >= ,100).
2
Nhân viên Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= , 050, Xác xuất F-ra >= ,100).
3
Uy tín siêu thị Từng bước (Tiêu chuẩn: Xác suất F-vào <= , 050, Xác xuất F-ra >= ,100).
a. Biến phụ thuộc: Khả năng cạnh tranh
Một biến phụ thuộc thông thường chịu ảnh hưởng của nhiều biến độc lập khác nhau, nhưng không phải khi nào phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp với dữ liệu. Mô hình càng nhiều biến độc lập thì càng khó giải thích và đánh giá ảnh hưởng của mỗi biến độc lập đến biến phụ thuộc. Việc sử dụng phương pháp lựa chọn stepwise trong thiết lập mô hình sẽ giúp nhận ra các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt cho biến phụ thuộc. Phương pháp stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dần (backward emilination). Tại mỗi bước, song song với việc xem xét để đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định. Do đó phương pháp này bảo đảm được mức độ tin cậy cao hơn.
Kết quả ở bảng trên cho thấy chỉ có 3 biến độc lập đưa vào là chất lượng dịch vụ, nhân viên, uy tín siêu thị mới đủ tiêu chuẩn xác suất F–vào ≤ 0,05 và xác suất F–ra ≥ 0,1. Hai biến còn lại là hàng hóa và giá cả, thương hiệu không đủ tiêu chuẩn để đưa vào mô hình. Vì vậy mô hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy như sau:
Khả năng cạnh tranh = β0 + β1 xChất lượng dịch vụ + β2 xNhân viên + β3 xUy tín siêu thị
Với βi là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập.
Kết quả của việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS cho ta kết quả ở bảng tóm tắt mô hình dưới đây:
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Ước lượng độ lệch chuẩn Durbin- Watson 1 ,782a ,612 ,608 ,56313 2 ,835b ,697 ,692 ,49926 3 ,850c ,722 ,715 ,48073 2,209
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), chất lượng dịch vụ
b. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), chất lượng dịch vụ, nhân viên
c. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), chất lượng dịch vụ, nhân viên, uy tín siêu thị d. Biến phụ thuộc: khả năng cạnh tranh
(Nguồn: kết quả điều tra)
Độ phù hợp của mô hình được thể hiện qua giá trị R2 điều chỉnh. Kết quả ở bảng trên cho thấy, mô hình 3 biến độc lập có giá trị R2 điều chỉnh cao nhất là 0,715. Như vậy độ phù hợp của mô hình là 71,5%. Hay nói cách khác, 71,5% biến thiên của biến Khả năng cạnh tranh được giải thích bởi 3 biến quan sát trên. Các bước tiếp theo sẽ sử dụng mô hình hồi quy gồm 3 biến độc lập này để phân tích.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với biến độc lập hay không. Giả thuyết H0 đặt ra đó là: β1 = β2 = β3 = β4 = 0.
Bảng 2.22 – Kiểm định độ phù hợp của mô hình ANOVAd
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig.
3 Hồi quy 69,518 3 23,173 100,272 ,000c
Số dư 26,807 116 ,231
Tổng 96,325 119
a. Các yếu tố dự đoán: (Hằng số), chất lượng dịch vụ, nhân viên, uy tín siêu thị
(Nguồn: kết quả điều tra)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ cho phép bác bỏ giả thiết H0. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, vì tổng cộng bình phương sai số ước lượng rất nhỏ so với tổng cộng độ biến động của số liệu. Sự kết hợp các biến độc lập giải thích được tốt các thay đổi của biến phụ thuộc là Khả năng cạnh tranh của siêu thị.
- Kiểm tra các giả định cần tuân thủ trong hồi quy + Giả định phương sai của sai số không đổi
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra các hậu quả tai hại đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch, nhưng không hiệu quả.
Để kiểm tra xem mô hình xây dựng được có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, ta tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman. Giả thuyết đặt ra cho kiểm định này là H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0.
Bảng 2.23 – Kiểm định Spearman mối tương quan giữa phần dư và biến phụ thuộc
Khả năng cạnh tranh Spearman's rho Giá trị tuyệt
đối của phần dư
Hệ số tương quan ,034
Sig. (2 phía) ,623
N 120
(Nguồn: kết quả điều tra)
Kết quả cho thấy sig. > 0,05 nên chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Do đó hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Như vậy, giả thuyết phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ. Mô hình thoả mãn giả định phương sai sai số không đổi.
+ Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 2.2 - Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: kết quả điều tra)
Với Mean = -3,39E-15 gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,987 tức xấp xỉ bằng 1, có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Ngoài ra, sử dụng tiêu chuẩn Skewness và Kurtosis để xác định tính chất phân phối của phần dư, kết quả được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 2.24 – Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Skewness Kurtosis
Statistic Std. Error Statistic Std. Error
Phần dư chuẩn hoá -,003 ,221 0,741 ,438
(Nguồn: kết quả điều tra) Giá trị độ lệch tiêu chuẩn của phân phối Skewness và Kurotsis của biến phần dư chuẩn hoá nằm trong phạm vi cho phép từ -3 đến 3 khẳng định tính phân phối chuẩn của biến. Do đó giả thuyết H0 về tính phân phối chuẩn của phần dư được chấp nhận.
+ Giả định tính độc lập của sai số
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Thực hiện hồi quy cho ta kết quả về trị kiểm định d của Durbin – Watson trong bảng tóm tắt mô hình (Bảng số ) bằng 2,209. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc trong giáo trình Thống kê ứng dụng kinh tế xã hội,2007, giá trị d nằm trong khoảng từ 1 đến 3 thì không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Do vậy, giá trị d tính được không có tự tương quan. Như vậy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan
+ Giả định không có hiện tượng Đa cộng tuyến
Bảng 2.25 – Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình Đo lường đa cộng tuyến
Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai 3 (Hằng số)
Chất lượng dịch vụ ,436 2,295
Nhân viên ,591 1,691
Uy tín siêu thị ,438 2,284
(Nguồn: kết quả điều tra)
Với độ chấp nhận (Tolerance) lớn hơn 0 và hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) của các biến nhỏ hơn 10, mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
- Kết quả phân tích hồi quy đa biến và đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố
Bảng 2.26 – Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig, B Độ lệch chuẩn Beta 3 (Hằng số) -,242 ,245 -,991 ,324 Chất lượng dịch vụ ,433 ,075 ,430 5,800 ,000 Nhân viên ,326 ,068 ,305 4,781 ,000 Uy tín siêu thị ,275 ,086 ,236 3,193 ,002
a, Biến phụ thuộc: Khả năng cạnh tranh
(Nguồn: kết quả điều tra)
Kiểm định t trong phân tích hệ số hồi quy cho ta thấy giá trị Sig. của tất cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó ta có thể nói rằng tất cả các biến độc lập đều có ý
nghĩa trong mô hình và tác động cùng chiều đến khả năng cạnh tranh của siêu thị do các hệ số hồi quy đều mang dấu dương.
Riêng giá trị Sig. của hằng số lớn hơn mức ý nghĩa, ta tiến hành xây dựng lại mô hình hồi quy không có hằng số được kết quả như sau:
Bảng 2.27 - Kết quả phân tích hồi quy đa biến lần hai
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig, B Độ lệch chuẩn Beta 1 Chất lượng dịch vụ ,434 ,075 ,429 5,806 ,000 Nhân viên ,303 ,064 ,316 4,721 ,000 Uy tín siêu thị ,237 ,077 ,252 3,072 ,003
a,Biến phụ thuộc: Khả năng cạnh tranh
(Nguồn: kết quả điều tra)
Phương trình hồi quy tổng quát của mô hình được viết lại như sau:
Khả năng cạnh tranh =0,434 x Chất lượng dịch vụ +0,303 xNhân viên +
0,237 x Uy tín siêu thị
Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Beta chuẩn có dạng:
Khả năng cạnh tranh =0,429 x Chất lượng dịch vụ +0,316 xNhân viên +
0,252 x Uy tín siêu thị
Thông qua các hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá, ta biết được mức độ quan trọng của các nhân tố tham gia vào phương trình. Cụ thể, nhân tố Chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng nhiều nhất (β = 0,434) và Uy tín siêu thị có ảnh hưởng ít nhất (β = 0,237) đến Khả năng cạnh tranh của siêu thị. Tuy nhiên, nhìn chung thì cả 3 nhân tố đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Và bất cứ một sự thay đổi nào của một trong 3 nhân tố trên đều có thể tạo nên sự thay đổi đối với khả năng cạnh tranh của siêu thị Thuận Thành. Cụ thể là:
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu yếu tố Chất lượng dịch vụ tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho Khả năng cạnh tranh tăng lên 0,434 đơn vị
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu yếu tố Nhân viên tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho Khả năng cạnh tranh tăng lên 0,303 đơn vị
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu yếu tố Uy tín siêu thị tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho Khả năng cạnh tranh tăng lên 0,237 đơn vị
Dựa trên các kết quả thu được thông qua việc xây dựng mô hình hồi quy đa biến phản ánh sự phụ thuộc của biến Khả năng cạnh tranh của siêu thị đối với các biến độc lập, ta có được kết luận về các giả thuyết như ở bảng dưới đây:
Bảng 2.28 – Kết luận các giả thuyết Giả
thuyết Nô ̣i dung β t Sig.
Kết luâ ̣n
K1
Nhóm các nhân tố thuộc về chất lượng dịch vụ được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
,434 5,806 ,000 Chấp nhâ ̣n
K2
Nhóm các nhân tố thuộc về hàng hóa và giá cả được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
,167 1,740 ,084 Bác bỏ
K3
Nhóm các nhân tố thuộc về nhân viên được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
,303 4,721 ,000 Chấp nhâ ̣n
K4
Nhóm các nhân tố thuộc về uy tín siêu thị được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
,237 3,072 ,003 Chấp nhâ ̣n
K5
Nhóm các nhân tố thuộc về thương hiệu được khách hàng đánh giá càng cao thì khả năng cạnh tranh của siêu thị càng cao và ngược lại.
,051 ,675 ,501 Bác bỏ
2.2.2.5 Đánh giá khả năng cạnh tranh của Thuận Thành Mart thông qua các yếu tố
Để nâng cao khả năng cạnh tranh của siêu thị Thuận Thành thì việc so sánh với đối thủ cạnh tranh là điều vô cùng cần thiết. Trước tiên nó tạo cơ sở cho khách hàng đưa ra các đánh giá được chính xác hơn, thứ hai nó giúp cho siêu thị Thuận Thành nhìn
nhận được những điểm yếu và những điều đã làm được so với đối thủ cạnh tranh, thứ ba là việc so sánh sẽ giúp cho việc đưa ra các giải pháp dễ dàng hơn và mang tính thực tế hơn. Với những lý do trên tôi tiến đánh giá sự chênh lệch về các yếu tố tạo nên khả năng cạnh tranh của siêu thị Thuận Thành với các siêu thị khác mà khách hàng thường mua sắm bởi đây là các đối thủ cạnh tranh của Thuận Thành trên thị trường Huế.
- Đánh giá của khách hàng về các yếu tố tạo nên khả năng cạnh tranh của siêu thị
Để đánh giá sự chênh lệch về các yếu tố giữa siêu thị Thuận Thành và siêu thị khác mà khách hàng thường mua sắm, chúng tôi dự kiến sử dụng kiểm định Paired Sample T – Test để đánh giá. Tuy nhiên, trước khi thực hiện phép kiểm định này, chúng tôi tiến hành kiểm định Kolmogorov Smirnov nhằm xem xét những cặp yếu tố chênh lệch này có được phân phối chuẩn hay không.
Kết quả cho thấy cho thấy tất cả các chênh lệch không đảm bảo phân phối chuẩn, đều có mức Sig.= 0,000 < 0,05. Vì vậy, chúng tôi sử dụng phép kiểm định phi tham số