4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.3.1Đối với biếnđộc lập
Kết quảkiểm định KMO cho thấy rằng, giá trịKMO là 0,761 lớn hớn 0,5. Kiểm định Bartlett với cặp giảthuyết kiểm định:
H0: Các biến không có tương quan trong tổng thể
H1: Các biến có tương quan trong tổng thể
Nguyên tắc kết luận:
Nếu giá trịsig (P-value) < α, bác bỏgiảthuyết H 0, chấp nhận giảthuyết H 1.
Nếu giá trịsig (P-value) > α, chưa có căn cứ đểbác bỏgiảthuyết H 0.
Kết quảcho giá trịSig. = 0,000 nhỏhơn mức ý nghĩa kiểm định (α = 0,05) nên ta có thểkết luận rằng các biến có tương quan trong tổng thể.
Bảng 2. 6: Kết quảkiểm định KMO và Barlett’s đối với biến độc lập
ChỉsốKaiser-Meyer-Olkin đo lường mức độlấy mẫu .778
Kiểm định Bartlett
ChỉsốChi bình phương 1264.511
df 210
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Kết quảphân tích EFA đã cho ra 5 nhân tốcơ bản, 5 nhân tốnày giải thích được 72.672%. Tất cảcác hệsốtải nhân tốcủa các nhân tốtrong từng nhóm yếu tố đều lớn hơn 0.5. Sáu nhân tốnày được trình bàyởbảng sau:
Bảng 2. 7: Bảng rút trích các nhân tốcủa biến độc lập
Biến quan sát Hệsốtải nhân tố
1 2 3 4 5
BH2. Phương thức đặt hàng thuận tiện .852 BH3. Chính sách chiết khấu, khuyến mãi
dành cho ĐL, CHBL hợp lý .838
BH4. Tỷlệhoa h ồng được hưởng theo doanh
sốbán cao .826
BH5. Hình thức thanh toán linh hoạt, thuận
tiện .817
BH1. Giá cảsản ph ẩm hợp lý .797
SP2. Giao hàng đầy đủtheo đơn đặt hàng .888
SP4. Công ty có chính sách đổi trảsản phẩm
hợp lý .877
SP3. Chất lượng sản phẩm được đảm bảo .842
SP1. Thời gian giao hàng nhanh chóng, kịp
thời .802
NV2. Nhân viên giao hàng chủ động bốc xếp (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
hàng hóa .888
NV1. Nhân viên bán hàng sẵn sàng giải quyết
thắc mắc cho ĐL, CHBL .874
NV3. Thông tin sản phẩm, chương trình khuyến mãiđược cung cấp chính xác, kịp thời
.826 NV4. Nhân viên bán hàng có thái độlịch sự,
thân thiện .824
VC2. Công ty hỗtrợ đ ầy đủcông cụquảng
VC3. Công ty cung cấp phần mềm quản lý và bán hàng cho ĐL, CHBL .830 .820 .805 .816 .815 .744 .738 VC1. Công ty hỗtrợ đầy đủcông cụbán hàng
cho ĐL, CHBL
VC4. Công ty cung cấp đầy đủthi ết bịPCCC cho ĐL, CHBL
QH1. Công ty thường xuyên tổ chức hội nghị tri ân khách hàng hàng năm
QH4.ĐL, CHBL có m ối quan hệt ốt với nhân viên Công ty
QH3. Công ty thường tổ chức chương trình khen thưởng
QH2. Công ty thường thăm hỏi, tặng quà vào dịp lễ, tết
Eigenvalues 5.202 3.486 2.437 2.209 1.927
Phương sai trích (%) 24.770 16.602 11.603 10.520 9.177
Cronbach’s alpha .903 .884 .887 .869 .792
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Dựa theo bảng kết quảphân tích thì 5 nhóm yếu tố đều có giá trịEigenvalues lớn hơn 1 và có phương sai trích là 72.672%. Kết quảnày thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố.
Đặt tên và giải thích các nhân tố:
Nhân tốthứnhất:Chính sách bán hàng, có giá trịEigenvalue = 5.202 > 1, nhân tốnày bao gồm 5 biến quan sát: “Giá cảsản phẩm hợp lý”, “Phương thức đặt hàng thuận tiện”, “Chính sách chiết khấu, khuyến mãi dành choĐL, CHBL hợp lý”, “Tỷlệhoa hồng được hưởng theo doanh sốbán cao”, “Hình thức thanh toán linh hoạt, thuận tiện”. Nhân tốnày giải thích được 24.770% phương sai và cũng là nhân tốcó tỷ lệbiến động lớn nhất.
Nhân tốthứhai:Cungứng sản phẩm, có giá trịEigenvalue = 3.486> 1, nhân tốnày bao gồm 4 biến quan sát: “Thời gian giao hàng nhanh chóng, kịp thời”, “Giao
hàng đầy đủtheo đơn đặt hàng”, “Chất lượng sản phẩm được đảm bảo”, “Công ty có chính sách đổi trảsản phẩm hợp lý”. Nhân tốnày giải thích được 16.602% phương sai.
Nhân tốthứba:Nghiệp vụbán hàng, có giá trịEigenvalue = 2.437>1, nhân tố này cũng bao gồm 4 biến quan sát: “Nhân viên bán hàng sẵn sàng giải quyết thắc mắc cho ĐL, CHBL”, “Nhân viên giao hàng chủ động bốc xếp hàng hóa”, “Thông tin sản phẩm, chương trình khuyến mãiđược cung cấp chính xác, kịp thời”, “Nhân viên bán hàng có thái độlịch sự, thân thiện”. Nhân tốnày giải thích được 11.603% phương sai.
Nhân tốthứtư:Cơ sởvật chất và trang thiết bị, có giá trịEigenvalue =2.209>1, nhân tốnày có 4 biến quan sát: “Công ty hỗtrợ đầy đủcông cụbán hàng cho ĐL, CHBL”, “Công ty hỗtrợ đầy đủcông cụquảng cáo cho ĐL, CHBL”, “Công ty cung cấp phần mềm quản lý và bán hàng choĐL, CHBL”, “Công ty cung cấp đầy đủthiết bịPCCC cho ĐL, CHBL”. Nhân tốnày giải thích được 10.520% phương sai.
Nhân tốthứnăm:Quan hệcá nhân, có giá trịEigenvalue = 1.927>1, nhân tố này có 4 biến quan sát: “Công ty thường xuyên tổchức hội nghịtri ân khách hàng hàng năm”, “Công ty thường thăm hỏi, tặng quà vào dịp lễ, tết”, “Công ty thường tổ chức chương trình khen thưởng”, “ĐL, CHBL có mối quan hệtốt với nhân viên Công ty”. Nhân tốnày giải thích được 9.177% phương sai.
2.4.3.2.Đối với biến phụthuộc
Kiểm định Bartlett với cặp giảthuyết kiểm định:
H0: Các biến quan sát thang đo sựhài lòng không có tương quan trong tổng thể
H1: Các biến quan sát thang đo sựhài lòng có tương quan trong tổng thể (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguyên tắc kết luận:
Nếu giá trịsig (P-value) < α, bác bỏgiảthuyết H 0, chấp nhận giảthuyết H 1.
Nếu giá trịsig (P-value) > α, chưa có căn cứ đểbác bỏgiảthuyết H 0.
Kết quảkiểm định KMO cho thấy rằng, giá trịKMO là 0.689 lớn hớn 0.5 và mức ý nghĩa quan sát (Sig. = 0.000) nhỏhơn mức ý nghĩa kiểm định (α = 0.05) nên ta có thểkết luận rằng dữliệu nghiên cứu hoàn toàn phù hợp đểtiến hành phân tích nhân tốkhám phá và có thểsửdụng các kết quả đó.
Bảng 2. 8: Kết quảkiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụthuộc
ChỉsốKaiser-Meyer-Olkin đo lường mức độlấy mẫu .689
Kiểm định Bartlett
ChỉsốChi bình phương 127.718
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Bảng 2. 9: Bảng rút trích nhân tố đối với biến phụthuộc
Biến quan sát Hệsốtải nhân tố
1 HL1. ĐL, CHBL hoàn toàn hài lòng với chính sách phân phối của
Công ty Xăng dầu Khu vực V .911
HL3. Đại lý sẽgiới thiệu cho những người kinh doanh mới cùng
kinh doanh với Công ty .855
HL2. ĐL, CHBL sẽtiếp tục kinh doanh sản phẩm của Công ty
trong thời gian tới .835
Eigenvalues 2.259
Phương sai trích (%) 75.289
Cronbach’s alpha .824
Dựa theo bảng kết quảphân tích thì giá trịEigenvalues= 2.259 lớn hơn 1 và có phương sai trích là 75.289%. Kết quảnày thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố. 2.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
2.4.4.1. Phân tích hệsốtương quan Pearson
Trước khi phân tích hồi quy cho các nhân tốmới hình thành trong bước phân tích nhân tố, ta tiến hành phân tích hệsốtương quan cho 5 biến độc lập và 01 biến phụ thuộc với hệsốtương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0.05.
Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa biến phụthuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biếnđộc lập với nhau.
Đối với giá trịsig giữa biến độc lập và biến phụthuộc, giá trịsig nào nhỏhơn 0.05 nghĩa là biến độc lập đó có tương quan với biến phụthuộc, giá trịsig nào lớn hơn 0.05 nghĩa là biến độc lập đó không tương quan với biến phụthuộc và nên loại bỏbiến đó trước khi đi vào chạy hồi quy.
Đối với giá trịsig giữa các biếnđộc lập, nếu các giá trịsig lớn hơn 0.05 nghĩa là giữa các biến độc lập này không có mối tương quan và nó càng khẳng định tính "độc lập" tốt giữa các biến độc lập. Nếu sig nhỏhơn 0.05 thì sẽbắt đầu lưu ý tới hệsố tương quan Pearson đểxem tính tương quan mạnh hay yếu giữa các biến và đặt ra nghi ngờcó thểxảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Các giảthuyết đặt ra:
H1: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách cungứng sản phẩm được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
H2: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách bán hàng được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại.
H3: Nhóm các nhân tốthuộc vềnghiệp vụbán hàng được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại
H4: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách hỗtrợcơ sởvật chất và trang thiết bị được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại.
H5: Nhóm các nhân tốthuộc vềquan hệcá nhân được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao và ngược lại.
Bảng 2. 10: Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
HL SP BH NV VC QH HL Hệsốtương quan 1 .488 .503 .320 .416 .322 Sig. .000 .000 .001 .000 .001 SP Hệsốtương quan 1 .318 -.040 .102 -.034 Sig. .001 .684 .299 .728 BH Hệsốtương quan 1 .154 .320 .113 Sig. .116 .001 .250 NV Hệsốtương quan 1 .189 .184 Sig. .054 .060 VC Hệsốtương quan 1 .080 Sig. .419 QH Hệsốtương quan Sig. 1
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Nhìn vào bảng trên, ta thấy tất cảcác giá trịsig. giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏhơn 0.05; vì vậy các biến được giữlại đểtiếp tục hồi quy đa biến.
2.4.4.2 Phân tích hồi quy đa biến
Xây dựng mô hình hồi quy
Mô hình nghiên cứu gồm có 5 nhóm: (1) Cungứng sản phẩm, (2) Chính sách bán hàng, (3) Nghiệp vụbán hàng, (4) Cơ sởvật chất và trang thiết bị, (5) Quan hệcá nhân, (6) Sựhài lòng. Trongđó, (6) Sựhài lòng là biến phụthuộc các nhóm khác. Ta giả định các nhóm còn lại là các nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng vềchính sách phân phối của Công ty. Giá trịcủa các yếu tố được dùng đểchạy hồi quy là giá trịtrung
bình của các biến quan sát đãđược kiểm định. Ta tiến hành phân tích hồi quy đểxác định trọng sốcủa từng yếu tốtác động đến sựhài lòng của đại lý, cửa hàng bán lẻ đối với Công ty.
Mô hìnhđược biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
HLi =β0i+β 1i*SPi+β 2i*BH+β 3i * NVi + β4i* VCi + β5i* QHi + ei
Trong đó:
HL: Là giá trịcủa biến phụthuộc sựhài lòng chung của các đại lý, cửa hàng bán lẻ đối với chính sách phân phối của Công ty Xăng dầu Khu vực V
SP: Là giá trịcủa biến độc lập cungứng sản phẩm BH: Là giá trịcủa biến độc lập chính sách bán hàng NV: Là giá trịcủa biến độc lập nghiệp vụbán hàng
VC: Là giá trịcủa biến độc lập cơ sởvật chất và trang thiết bị QH: Là giá trịcủa biến độc lập quan hệcá nhân
β0: Hệsốchặn
β1, β2, β3, β4, β5: Hệsốhồi quy từng phần tươngứng với các biến độc lập ei: Sai số
Đánh giáđộphù hợp của mô hình
Bảng 2. 11: Phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai sốchuẩn ước lượng Durbin-Watson
1 .751a .564 .542 .540 1.499
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Mô hình có R2 hiệu chỉnh là 0.542 có nghĩa là các yếu tố(1) Cungứng sản phẩm, (2) Chính sách bán hàng, (3) Nghiệp vụbán hàng, (4) Cơ sởvật chất và trang thiết bị, (5) Quan hệcá nhân giải thích được 54.2% sựthay đổi của sựhài lòngđại lý, cửa hàng bán lẻ. Với giá trịnày thìđộphù hợp của mô hình là chấp nhận được.
Kiểm định độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Đểthực hiện kiểm định độphù hợp của mô h.nh hồi quy tuyến tính bội tương quan, người ta thường sửdụng kiểu kiểm định ANOVA, giúp ta nhận biết được liệu có mối quan hệnào giữa biến phụthuộc và các biến độc lập.
Giảthuyết đặt ra:
H0: β1= β2= β3= β4= β5= β6=0 H1: β12+β22+β 2+β 2+β 52 ≠0 Nguyên tắc kết luận: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nếu giá trịsig (P-value) < 0.05; bác bỏgiảthuyết H 0, chấp nhận giảthuyết H
1. Nếu giá trịsig (P-value) > 0.05; chưa có căn cứ đểbác bỏgiảthuyết H0.
Bảng 2. 12: Kiểm định sựphù hợp của mô hình hồi quy Mô hình Tổng bình phương df Sai số chuẩn ớc lượng F Sig. 1
Mô hình hồi quy 37.425 5 7.485 25.642 .000b
Số dư 28.899 99 .292
Tổng 66.324 104
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Kết quảsau khi chạy kiểm định ANOVA, ta có Sig của F =0.000< 0.05; nên bác bỏgiảthuyết H 0. Như vậy có thểkết luận rằng, sựkết hợp của các biến độc lập trong mô hình có thểgiải thích được sựthay đổi của biến phụthuộc, hay nói cách khác, có ít nhất một biến độc lập nào đóảnh hưởng đến biến phụthuộc.
Bảng 2. 13: Kết quảphân tích mô hình hồi quyđa biến Mô hình Hệs ố hồi quy
chưa chuẩn hóa
Hệs ố hồi quy chuẩn hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến β Sai số chuẩn Beta Độch ấp nhận VIF 1 Hệsốchặn -1.829 .506 -3.612 .000 SP .419 .073 .406 5.758 .000 .887 1.127 3 4
BH .259 .081 .237 3.183 .002 .796 1.257
NV .251 .083 .209 3.018 .003 .922 1.085
VC .252 .075 .239 3.374 .001 .877 1.140
QH .266 .072 .252 3.708 .000 .955 1.047
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu)
Kiểm định sựphù hợp của mô hình:
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sựcóảnh hưởng đến biến phụthuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giảthuyết H 0: Hệsốhồi quy của các biến độc lập β k = 0 (nghĩa là các biến độc lập không giải thích được cho biến phụthuộc) và với độtin cậy 95%. Dựa vào bảng kết quảhồi quy sửdụng phương pháp enter, ta có mức giá trịSig của 5 biến độc lập có giá trịSig < 0.05 nên bác bỏgiảthiết H 0.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Kết quảphân tíchởbảng 2.13 cho thấy độchấp nhận của các biến cao và hệsố phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏhơn 10 chứng tỏkhông có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Như vậy mô hình hồi qui xây dựng đảm bảo độphù hợp, các biến độc lập có thểgiải thích tốt cho biến phụthuộc.
Kết quảphân tích hồi quy đa biến mô hình sựhài lòng của đại lý,cửa hàng
bán lẻ
Kiểm định hồi quy cho thấy giá trịSig. của tất cảcác biến đều nhỏhơn 0.05. Do đó, tất cảcác biến độc lập đều có tác động đến sựhài lòng của các đại lý, cửa hàng bán lẻ. Ta có phương trình hồi quy theo hệsốBeta đã chuẩn hóa như sau:
HLi = 0.406*SPi+ 0.237*BHi+ 0.209*NVi+ 0.239*VCi+ 0.252*QHi
Từkết quảmô hình hồi quy tuyến tính cho thấy, các biến độc lập đều cóảnh hưởng tích cực tới chính sách phân phối sản phẩm xăng dầu của Công ty Xăng dầu Khu vực V, vì hệsốhồi quy của các biến độc lập đều lớn hơn 0. Do đó, ta có thểkết luận rằng:
Chấp nhận giảthuyết H 1: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách cungứng sản phẩm được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao.
Chấp nhận giảthuyết H 2: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách bán hàng được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao.
Chấp nhận giảthuyết H 3: Nhóm các nhân tốthuộc vềnghiệp vụbán hàng được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chấp nhận giảthuyết H 4: Nhóm các nhân tốthuộc vềchính sách hỗtrợcơsở vật chất và trang thiết bị được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họ càng cao.
Chấp nhận giảthuyết H 5: Nhóm các nhân tốthuộc vềquan hệcá nhân được các ĐL, CHBL đánh giá càng cao thì sựhài lòng của họcàng cao.
Ý nghĩa kinh tếcủa các hệsốhồi quy Beta:
SP- Cungứng sản phẩm: So sánh hệsốhồi quy giữa các biến cho thấy, nhân tố SP cóảnh hưởng rất mạnh đến chính sách phân phối của Công ty. Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu cảm nhận vềyếu tốcungứng sản phẩm của cácđại lý, cửa hàng bán lẻtăng thêm 1 điểm thì sựhài lòng của họsẽtăng thêm 0.406điểm.
BH- chính sách bán hàng: Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu cảm nhận vềchính sách bán hàng của các đại lý, cửa hàng bán lẻtăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của họsẽtăng thêm 0.237điểm.
NV- Nghiệp vụbán hàng: Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu cảm nhận vềyếu tốnghiệp vụbán hàng của các đại lý, cửa hàng bán lẻtăng thêm 1 điểm thì sựhài lòng của họsẽtăng thêm 0.209điểm.
VC- Cơ sởvật chất và trang thiết bị: Trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu cảm nhận vềchính sách hỗtrợcơ sởvật chất và trang thiết bịcủa các đại lý, cửa hàng bán lẻtăng thêm 1 điểm thì sựhài lòng của họsẽtăng thêm 0.239điểm.
QH- Quan hệcá nhân: Trongđiều kiện các yếu tốkhác không đổi, nếu cảm nhận vềyếu tốquan hệcá nhân của các đại lý, cửa hàng bán lẻtăng thêm 1 điểm thì sự hài lòng của họsẽtăng thêm 0.252điểm.
Như vậy, có thểthấy rằng, tất cảcác nhân tốtrong mô hình vềmặt lý thuyết đều có tác động tích cực tới chính sách phân phối của Công ty Xăng dầu Khu vực V trên thịtrường. Tuy nhiên, mức độtác động cũng nhưý nghĩa của từng nhân tố đến sự hài lòng vềchính sách phân phối là khác nhau. Với dữliệu mẫu thu thập được, trong sốcác thành phần này, mức độtác động đối với sựhài lòng của các đại lý, cửa hàng bán lẻcủa yếu tốSP (cungứng sản phẩm) là quan trọng nhất. Nếu Công ty cải thiện được yếu tốnày thì nó sẽtác động một cách mạnh mẽ đến sựhài lòng của các đại lý, cửa hàng bán lẻ. Ngoài ra, các yếu tốnhư chính sách bán hàng, nghiệp vụbán hàng, cơ sởvật chất và trang thiết bị, quan hệkhách hàng của Công ty cũng có những tác động lớn đến sựhài lòng của các đại lý, cửa hàng bán lẻ.
2.4.5. Kiểm định giá trịtrung bình với các yếu tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của các đại lý, cửa hàng bán lẻ.
Sửdụng kiểm định One-Sample T test đểso sánh giá trịtrung bình của tổng thể với giá trịkiểm định.
H0: Mức độ đồng ý của các đại lý, cửa hàng bán lẻ đến các ý kiến nêu ra bằng 4 H1: Mức độ đồng ý của các đại lý, cửa hàng bán lẻ đến các ý kiến nêu ra khác 4